Toolverse
All skills

ceorater

by openclaw

Get institutional-grade CEO performance analytics for Su0026P 500 companies. Proprietary scores: CEORaterScore (composite), AlphaScore (market outperformance), RevenueCAGRScore (revenue growth), CompScore (compensation efficiency). Underlying data includes Total Stock Return

Installation

Pick a client and clone the repository into its skills directory.

Installation

Quick info

Author
openclaw
Category
Data Science

About this skill

Get institutional-grade CEO performance analytics for Su0026P 500 companies. Proprietary scores: CEORaterScore (composite), AlphaScore (market outperformance), RevenueCAGRScore (revenue growth), CompScore (compensation efficiency). Underlying data includes Total Stock Return (TSR) vs. Su0026P 500 (SPY), average annual returns, CEO total compensation (most recent fiscal year from proxy filings), and tenure-adjusted Revenue CAGR. Each record includes CEO name, company name, ticker, sector, industry, and tenure dates. Coverage: 516 CEOs as of February 2026, updated daily. Useful for investment research, due diligence, and executive compensation analysis.

How to use

  1. Przejdź na stronę https://www.ceorater.com/api-docs.html i załóż konto. Wybierz plan subskrypcji ($99/miesiąc dla użytkownika indywidualnego lub skontaktuj się z sales@ceorater.com w przypadku integracji enterprise). Otrzymasz klucz API.

  2. Ustaw zmienną środowiskową w swoim systemie: CEORATER_API_KEY=zpka_your_key_here, wstawiając swój klucz API zamiast przykładowej wartości.

  3. Zainstaluj skill w swoim agencie Claude/Copilot, wskazując repozytorium https://github.com/openclaw/skills/tree/main/skills/ceorater-skills/ceorater. Upewnij się, że zmienna CEORATER_API_KEY jest dostępna w środowisku wykonania.

  4. Użyj skill do zapytań o wydajność CEO, wpisując pytania takie jak: "Pokaż mi CEORaterScore dla CEO Apple", "Która spółka S&P 500 ma najwyższy AlphaScore" lub "Jaki jest RevenueCAGRScore dla CEO Tesli". Skill automatycznie połączy się z API CEORater.

  5. Przeanalizuj otrzymane dane: CEORaterScore (ocena złożona), AlphaScore (przewaga względem S&P 500), RevenueCAGRScore (wzrost przychodów dostosowany do stażu) i CompScore (efektywność wynagrodzeń). Dane zawierają również całkowity zwrot akcji, średnie roczne zwroty i wynagrodzenie CEO z ostatniego roku obrachunkowego.

  6. Dla aktualnego stanu bazy danych (liczba rekordów i czas ostatniej aktualizacji) wyślij żądanie GET /v1/meta. Baza obejmuje 500+ CEO i jest aktualizowana codziennie.

Related skills

pdf

by anthropics

Comprehensive PDF manipulation toolkit for extracting text and tables, creating new PDFs, merging/splitting documents, and handling forms. When Claude needs to fill in a PDF form or programmatically process, generate, or analyze PDF documents at scale.

Data Science
31144

arxiv-search

by langchain-ai

Search arXiv preprint repository for papers in physics, mathematics, computer science, quantitative biology, and related fields

Data Science
76172

claude-automation-recommender

by anthropics

Analyze a codebase and recommend Claude Code automations (hooks, subagents, skills, plugins, MCP servers). Use when user asks for automation recommendations, wants to optimize their Claude Code setup, mentions improving Claude Code workflows, asks how to first set up Claude Code

Data Science
1787

prompt-optimizer

by solatis

Optimize system prompts for Claude Code agents using proven prompt engineering patterns. Use when users request prompt improvement, optimization, or refinement for agent workflows, tool instructions, or system behaviors.

Data Science
15109

ml-paper-writing

by davila7

Write publication-ready ML/AI papers for NeurIPS, ICML, ICLR, ACL, AAAI, COLM. Use when drafting papers from research repos, structuring arguments, verifying citations, or preparing camera-ready submissions. Includes LaTeX templates, reviewer guidelines, and citation

Data Science
2681

pdf-processing

by Ming-Kai-LC

Comprehensive PDF processing techniques for handling large files that exceed Claude Code's reading limits, including chunking strategies, text/table extraction, and OCR for scanned documents. Use when working with PDFs larger than 10-15MB or more than 30-50 pages.

Data Science
23134