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us-stock-researcher

us-stock-researcher

github.com/skindhuその他60140 回インストール35 週間前に更新
リポジトリ

us-stock-researcher について

米国企業の SEC 提出書類を分析し、投資レポートを作成するリサーチスキルです。Gemini と Claude のワークフローで、提出書類の分析とウェブ調査を組み合わせます。

主な機能

  1. 01SEC 10-K・10-Q の分析
  2. 02Gemini・Claude の調査モード
  3. 03業界別分析フレームワーク
  4. 04ローカル・ウェブ調査フェーズ
  5. 05形式を整えた投資レポート

活用シーン

  1. 01企業の最新 SEC 提出書類の確認
  2. 02財務・競争上のリスク調査
  3. 03構成された投資レポートの作成

インストール

コマンドをコピーしてターミナルで実行します。

$npx skills add https://github.com/skindhu/skind-skills --skill us-stock-researcher

インストール後、Claude Code で/us-stock-researcherを入力して読み込まれたか確認します。

同梱ファイル

SKILL.md と一緒にインストールされる参考資料やスクリプト。

financial-analysis-framework.md
industry-analysis-modules.md
markdown-formatter-rules.md
README.md
prompts/
claude-deep-research-protocol.md
got-research-templates.md
phase1-filesearch-template.md
phase1-inline-template.md
phase2-web-research-template.md
report-merge-prompt.md
scripts/
clean_sec_filing.py
download_sec_filings.py
gemini_deep_research.py
requirements.txt

詳細

米国株リサーチャー

米国株のSEC提出書類を機関投資家水準で詳細に分析し、専門的な投資レポートを作成します。

リサーチモードの選択

モード使用するタイミング要件
Gemini ModeGEMINI_API_KEY が設定されている場合のデフォルトGEMINI_API_KEY 環境変数
Claude Native ModeGemini API がない場合、またはユーザーが希望する場合WebSearch ツールへのアクセス

クイックスタートのワークフロー

パス変数

開始前に、次の2つのパスを確認します。

  • <project_root>:ユーザーの現在の作業ディレクトリ(エージェントのセッションが開始された場所)。すべての出力ファイルはここに保存します。
  • <skill_dir>:この SKILL.md ファイルがあるディレクトリ。スクリプトを参照する際は絶対パスを使用します。

重要:スクリプトを実行する際は、必ず絶対パスを使用してください。スキルのディレクトリに cd しないでください。

ステップ 1:提出期間の確認

ユーザーが期間を指定していない場合は、WebSearch を使用して最新の提出書類を検索します。

WebSearch: "{company_name} latest 10-K 10-Q SEC filing"

重要:種類(10-K または 10-Q)にかかわらず、日付が最も新しい提出書類を必ず分析してください。

判断ロジックの例:

  • 最新の 10-K が 2024-12-31、最新の 10-Q が 2025-09-30 の場合 → 10-Q を使用(こちらのほうが新しい)
  • 最新の 10-K が 2025-01-15、最新の 10-Q が 2024-09-30 の場合 → 10-K を使用(こちらのほうが新しい)

ユーザーに次のように伝えます:「検索によると、{TICKER} の最新の決算報告は {10-K/10-Q}(対象期間末日:{period})です。この期間の決算報告を分析します」

ステップ 2:提出書類のダウンロード
python3.11 <skill_dir>/scripts/download_sec_filings.py --ticker <TICKER> --type <10-K|10-Q|6-K> --limit 1 --project-root <project_root>

出力先:<project_root>/investment-research/{TICKER}/tmp/sec_filings/cleaned.txt

ステップ 3:分析フレームワークの動的生成
  1. 提出書類の冒頭 5000 文字を読み取ります
  2. 企業の業界を特定します
  3. <skill_dir>/industry-analysis-modules.md からモジュールを選択します
  4. <skill_dir>/financial-analysis-framework.md と統合します
  5. <project_root>/investment-research/<TICKER>/tmp/analysis-framework-YYYY-MM-DD.md に保存します
ステップ 4:詳細なリサーチの実行

Gemini Mode(完全な2段階分析):

python3.11 <skill_dir>/scripts/gemini_deep_research.py \
  --input <project_root>/investment-research/<TICKER>/tmp/sec_filings/cleaned.txt \
  --prompt <project_root>/investment-research/<TICKER>/tmp/analysis-framework-YYYY-MM-DD.md \
  --output-dir <project_root>/investment-research/<TICKER> \
  --ticker <TICKER> \
  --company <Company Name> \
  --phase all

Gemini Mode(ローカル提出書類の分析のみ):

python3.11 <skill_dir>/scripts/gemini_deep_research.py \
  --input <project_root>/investment-research/<TICKER>/tmp/sec_filings/cleaned.txt \
  --prompt <project_root>/investment-research/<TICKER>/tmp/analysis-framework-YYYY-MM-DD.md \
  --output-dir <project_root>/investment-research/<TICKER> \
  --ticker <TICKER> \
  --company <Company Name> \
  --phase local

Gemini Mode(ウェブリサーチのみ。ローカルフェーズの出力が必要):

python3.11 <skill_dir>/scripts/gemini_deep_research.py \
  --input <project_root>/investment-research/<TICKER>/tmp/sec_filings/cleaned.txt \
  --prompt <project_root>/investment-research/<TICKER>/tmp/analysis-framework-YYYY-MM-DD.md \
  --output-dir <project_root>/investment-research/<TICKER> \
  --ticker <TICKER> \
  --company <Company Name> \
  --phase web \
  --phase1-output <project_root>/investment-research/<TICKER>/tmp/phase1-YYYY-MM-DD.md

重要:--phase に指定できる値は all、local、web の3つだけです。1 や 2 などの数値は使用しないでください。

Claude Native Mode: <skill_dir>/prompts/claude-deep-research-protocol.md に従って、7つのフェーズをすべて実行します。

ステップ 5:フォーマットと保存

<skill_dir>/markdown-formatter-rules.md に従ってフォーマットし、<project_root>/investment-research/{TICKER}/ に保存します。


モード 1:Gemini による詳細なリサーチ

User Input → Download Filing → Framework Generation → Local: Filing Analysis → Web: Market Research → Integration → Final Report
                                                              ↓                         ↓
                                                      (Gemini Deep Research)    (Gemini Deep Research)
  • ローカルフェーズ(--phase local):Files API 経由で提出書類をアップロードし、Gemini が包括的に分析します
  • ウェブフェーズ(--phase web):ウェブ検索で競合他社、トレンド、経営陣について検証します
  • 統合:Claude が <skill_dir>/prompts/report-merge-prompt.md に従ってローカルとウェブの結果を統合します

モード 2:Claude ネイティブの詳細なリサーチ

**7フェーズの詳細なリサーチと Graph of Thoughts(GoT)**の手法を使用します。

実行の詳細については、こちらを参照してください: <skill_dir>/prompts/claude-deep-research-protocol.md

7フェーズの概要
フェーズ名前説明
1問いの範囲設定目標を定義し、提出書類をダウンロードします
2情報取得の計画業界を特定し、リサーチ計画を作成します
3反復的なクエリGoT の分岐:財務、競争、業界、経営陣、リスク
4情報源の三角測量調査結果を相互検証します
5知識の統合フレームワークに従ってレポートを構成します
6品質保証検証の連鎖
7出力のパッケージ化フォーマットして保存します
GoT リサーチの分岐
分岐方法焦点
A提出書類を読む財務データ分析
BWebSearch競争環境
CWebSearch業界トレンド
DWebSearch経営陣の検証
EWebSearchリスク要因

参照ドキュメント

ドキュメント目的
financial-analysis-framework.md基本分析フレームワーク
industry-analysis-modules.md業界固有のモジュール
markdown-formatter-rules.mdレポートの書式ルール
prompts/claude-deep-research-protocol.mdClaude Native 7フェーズガイド
prompts/report-merge-prompt.mdGemini モードでのレポート統合

出力先

<project_root>/investment-research/{TICKER}/
├── tmp/
│   ├── sec_filings/cleaned.txt
│   ├── analysis-framework-YYYY-MM-DD.md
│   ├── phase1-YYYY-MM-DD.md             # Local phase (--phase local) output
│   └── phase2-YYYY-MM-DD.md             # Web phase (--phase web) output
└── {TICKER}-Investment-Report-YYYY-MM-DD.md

使用例

  • 「AAPL の最新の 10-K 年次報告書を分析する」
  • 「MSFT の 10-K 提出書類を詳細に調査する」
  • 「JPM の最新の年次報告書を分析する」(金融モジュールを自動選択)
  • 「PFE の財務報告書を調査する」(製薬モジュールを自動選択)

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