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Coding Agent は、戦略を書く前に API をチェックしてみましょう。

クイックスタート… 容量の記述 検証と境界 関連項目

JoinQuant API ナレッジベース、戦略的スケルトン、コードチェックツール for Coding Agent

Cursor、Claude Code、Codex、その他は、Pythonに精通したコーディングパーティーですが、必ずしも凝縮された動作環境とAPI制約を理解していない。 それらは機能、混合の研究およびバックサイト インターフェイス、無視の混合およびトランザクションの費用を作成し、集中された幅で作動できない文法的に正しい戦略と終えることができます。

このリポジトリは、Mass API 情報、戦略的スケルトン、静的チェック、要因の例、研究と分析プロセス、MCP ツールを同じスキルに配置します。 エージェントは、タスクで必要な情報をロードしたり、CLIを直接使用したりすることができます。

[! IMPOTANT] は、

この倉庫は、コード構造と部分的な帯域幅しか確認でき、戦略的な利益を検証することができません。また、コンピュレーション、コンプレッション、およびシミュレーションの代替品としても使用できます。 [[[T0] コードが現在のルールに当たることはありません。データタイムポイント、トランザクションコスト、リスク制約、取引条件の確認がまだ必要です。

ナビゲーション

クイックスタート。

• それは何を解決しますか。
• 機能説明
• 通常のワークフロー。
• インストール
• MCP サーバー
• 境界の検証と使用
• プロジェクト構造
• 関連プロジェクト 星の歴史

クイックスタート

#1. クローニング倉庫

以下の API の検索、ポリシー生成、および lint コマンドは、サードパーティの依存を必要としません。 テスト、[[[T1]、[[[T2]、PDF、MCP]の信頼性に関するオプション。

2. 戦略的スケルトンを生成

#3 チェックポリシー

エラーと警告の修復が完了したら、コードをマルチブロードWebエディタに貼り付け、プラットフォームのコンパイルとバックメトリーを実行します。

#4 エージェントがこのスキルを使用するようにする

登録後、エージェントへの要求を指示します。

エージェントは、タスクで対応するテンプレートと参照を読み込み、API をチェックし、コードを生成します。

インストールの手順は[INSTALL_CN.mdで設定され、フル開発プロセスは[WORKFLOW.md]で表示されます。

それが解決するもの

API ビジョン

このような関数 [[[T5], pandas.DataFrame.diff_in_diff()]] は存在しません。 リファレンス、元の API 情報検索、および lint ルールは、生成される前に、エージェントがコードを検証できるようにリポジトリで利用できます。

# # 環境の混合を実行

同じ関数は、環境の勉強、レトロスペクト環境とローカル[jqdatasdkで異なるパラメータと構造を返すことができます。 各参照は、ローカル研究コード全体を広範な戦略に接着することを避けるために、特定の使用シナリオの周りに整理されます。