{"repo":"quantskills/skill-serenity-research-model","free":true,"listed":false,"github":"https://github.com/quantskills/skill-serenity-research-model","clone":"git clone https://github.com/quantskills/skill-serenity-research-model.git","description":"Portable agent skill for reconstructing Serenity-style public investment research logic from X/Twitter evidence.","language":"Python","stars":14,"topics":["agent-skill","ai-infrastructure","quantitative-finance","skill","trader-research"],"license":"GPL-3.0","category":"trading","readme_excerpt":"🛰️ Serenity Research Model Skill 简体中文 English 从 Serenity（@aleabitoreddit）的公开 X 帖子里逆向研究逻辑： extract → clean → auto-review → evaluate → report 五段流水线，把帖子拆成最小信号单元，并用价格数据回看公开 call 的后续表现。 --- 📖 这是什么 serenity-research-model 是一个 便携 Agent Skill ：把 Serenity 的公开 X 帖子、保存的 thread、导出数据集，重构成可复用的研究模型。目标不是验证私人收益或跟单，而是 逆向公开帖子里可观察的推理模式 ，并检验这些公开信号事后的价格表现。 它内置一个完整的 Python 流水线（ scripts/serenity mvp.py ）：信号提取、cashtag 白名单清洗、引用/免责/反讽语句的复核队列、语义自动标注、前向收益评估（1/5/20/60/120 个交易日 + 最大回撤）和最终报告生成。 validation/ 里保存了 Top200 人工复核报告和最终研究模型文档，作为质量基线。 本仓库是该方法论的 第一个实例 ，其通用化版本是姊妹仓库 skill-x-trader-builder 。 ⚠️ 不验证私人组合收益、不跟单、公开晒单一律按「未验证」处理。 --- ⚡ 流水线 --- 🗂️ CLI 子命令 × 输入输出 子命令 输入 产出 --- --- --- extract --posts 帖子导出（csv/json/jsonl/txt/md，最少含 created at + text ） 原始信号表 clean --signals + --posts （或 --ticker-stats 兜底） 清洗后信号 + manual review queue.csv + quote relationships.csv auto-review --signals 人工复核后的队列 带语义标签的 reviewed.csv evaluate --signals + --prices 价格目录（ .csv ） signal evaluation.csv （前向收益 + 回撤） report --signals （自动并入已有评估结果） serenity model report.md 每条信号在最小单元上分解：ticker、主题/子主题、瓶颈论断、供应链角色、证据类型、催化、时间窗、风险标记、信心信号、跟进/修正关系。 --- 🚀 快速开始 1️⃣ 安装 Codex / OpenClaw 等平台：保持 SKILL.md + references/ + scripts/ 结构导入； agents/openai.yaml 提供 OpenAI/Codex 适配。 2️⃣ 触发示例 3️⃣ 直接跑流水线 --- 📦 目录结构 --- 📐 核心约束 约束 说明 --- --- 🌐 只用公开材料 用户提供的导出、公开帖子 URL、归档页面；记录来源与抓取日期 🧾 收益声明不背书 截图、粉丝量、病毒式回报数字一律标「未验证」 ✂️ 引用与本人观点分离 区分账号本人的话和被引用文字，引用贴单独建表 ⚖️ 赢家偏差防控 失败、过期、被修正的观点与成功观点同等入库 📉 研究贴 ≠ 拉盘贴 病毒式传播本身可能成为催化，需单独标记 🚫 只述不荐 输出研究结构与事实归纳，不构成任何投资建议 📦 Git 卫生 不提交原始导出、大型 C","default_branch":null,"files":null,"tree":[],"storefront":"/r/quantskills","claimed":false,"request_supported":{"post":"https://gitbuyer.com/r/quantskills/skill-serenity-research-model/request-supported","requests":0},"note":"indexed from public GitHub; nothing is for sale on this page. Clone it from GitHub. Paid listings live at /search."}