Toolverse
All skills

us-market-bubble-detector

by openclaw

Evaluates market bubble risk through quantitative data-driven analysis using the revised Minsky/Kindleberger framework v2.1. Prioritizes objective metrics (Put/Call, VIX, margin debt, breadth, IPO data) over subjective impressions. Features strict qualitative adjustment criteria

Installation

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

Installation

Quick info

Author
openclaw
Category
Data Science

About this skill

Evaluates market bubble risk through quantitative data-driven analysis using the revised Minsky/Kindleberger framework v2.1. Prioritizes objective metrics (Put/Call, VIX, margin debt, breadth, IPO data) over subjective impressions. Features strict qualitative adjustment criteria with confirmation bias prevention. Supports practical investment decisions with mandatory data collection and mechanical scoring. Use when user asks about bubble risk, valuation concerns, or profit-taking timing.

How to use

  1. Aktywuj umiejętność w swoim agencie, gdy chcesz ocenić ryzyko bąbla na rynku USA. Umiejętność automatycznie się uruchamia, gdy pytasz o bąbel, wycenę akcji, timing do zarabiania na wzrostach lub ryzyko dla istniejących pozycji.

  2. Przygotuj dane ilościowe przed konsultacją. Zbierz aktualne wartości: wskaźnik Put/Call, poziom VIX, całkowity dług na marżę, wskaźnik szerokości rynku (liczba rosnących vs spadających akcji) oraz liczbę i wartość nowych IPO. Umiejętność wymaga zmierzonych wartości, nie opinii.

  3. Prześlij dane do analizy. Podaj zebrane wskaźniki w pytaniu, np. "VIX wynosi X, Put/Call to Y, dług na marżę Z — czy rynek jest w bąblu?". Umiejętność przeprowadzi dwufazową ocenę: najpierw ilościową (punktowanie wskaźników), potem jakościową (korekta na podstawie mierzalnych dowodów).

  4. Przeanalizuj wynik oceny. Umiejętność zwróci wynik punktowy (0-15 pkt) z określoną fazą ryzyka: niskie ryzyko, podwyższone ryzyko lub wysokie ryzyko. Każdy punkt będzie uzasadniony konkretnymi danymi, nie spekulacjami.

  5. Zastosuj wynik do decyzji inwestycyjnych. Użyj oceny do określenia, czy warto realizować zyski, czekać na wejście, czy rozważać krótkie pozycje. Umiejętność automatycznie sprawdza błędy poznawcze (np. nadmierne punktowanie na podstawie narracji medialnych), aby zapobiec stronniczości.

Related skills

deepwiki-rs

by sopaco

AI-powered Rust documentation generation engine for comprehensive codebase analysis, C4 architecture diagrams, and automated technical documentation. Use when Claude needs to analyze source code, understand software architecture, generate technical specs, or create professional

Data Science
18144

data-storytelling

by wshobson

Transform data into compelling narratives using visualization, context, and persuasive structure. Use when presenting analytics to stakeholders, creating data reports, or building executive presentations.

Data Science
26105

web-artifacts-builder

by anthropics

Suite of tools for creating elaborate, multi-component claude.ai HTML artifacts using modern frontend web technologies (React, Tailwind CSS, shadcn/ui). Use for complex artifacts requiring state management, routing, or shadcn/ui components - not for simple single-file HTML/JSX

Data Science
37124

nano-banana-pro

by garg-aayush

Generate and edit images using Google's Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) API. Use when the user asks to generate, create, edit, modify, change, alter, or update images. Also use when user references an existing image file and asks to modify it in any way (e.g., \

Data Science
535772

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

notebooklm

by leegonzales

Query Google NotebookLM for source-grounded, citation-backed answers from uploaded documents. Reduces hallucinations through Gemini's document-only responses. Browser automation with library management and persistent authentication.

Data Science
142112