Присоединяйтесь к Quant Skill.

Пусть Кодирующий агент проверяет API перед написанием стратегии.

Быстрый старт… Заявление о потенциале Проверка и граница Связанные пункты

База знаний API JoinQuant, стратегический скелет и инструмент проверки кода для агента кодирования.

Cursor, Claude Code, Codex и другие кодирующие стороны, знакомые с Python, но не обязательно понимают конденсированную операционную среду и ограничения API. Они могут создавать функции, смешивать исследовательские интерфейсы и интерфейсы бэксайт, игнорировать сложные и транзакционные издержки и в конечном итоге иметь грамматически правильную стратегию, которая не может работать в концентрированной ширине.

Это хранилище размещает информацию Mass API, стратегические скелеты, статические проверки, примеры факторов, процессы исследования и анализа и инструменты MCP в одном навыке. Агент может загружать необходимую информацию по заданию или использовать CLI напрямую.

[Важно] Этот склад может только проверять структуру кода и частичную пропускную способность и не может подтвердить стратегические достижения, а также не может заменить компиляцию, ретроспективу и моделирование уплотнения. Заявляя только, что код не попадает в текущее правило; вам все равно нужно проверить время передачи данных, стоимость транзакции, ограничение риска и условия транзакции.

Навигация

Быстрый старт.

• Что она решает?
• Заявление о способности
• Обычный рабочий процесс.
• Установка Сервер MCP
• Проверка и использование границ Структура проекта Связанные проекты Звездная история.

Быстрый старт

##1 Клонирование склада

Следующие команды поиска API, генерации политик и lint не требуют зависимости от третьих сторон. Варианты для зависимости от тестирования, [[T1], [[T2], PDF и MCP].

2 Создание стратегических скелетов

#3 Проверка политики

После завершения исправления ошибки и предупреждения вставьте код в Multibroad Web Editor и продолжайте делать компиляцию платформы и бэкметрию.

#4 Позволь агенту использовать этот навык

После регистрации направляйте запрос Агенту:

Агент будет читать соответствующий шаблон и ссылку по задаче, проверять API и затем генерировать код.

Подробные этапы установки изложены в INSTALL_CN.md, а полный процесс разработки представлен в WORKFLOW.md.

Что это решает

API Видение

Такие функции [[T5], pandas.DataFrame.diff_in_diff() не существуют. Справочник, оригинальные правила поиска информации API и lint доступны в репозитории, чтобы агент мог проверить код до его создания.

# Смешанная среда

Одна и та же функция может иметь разные параметры и обратные структуры при изучении окружающей среды, в ретроспективной среде и локально[7]. Каждая ссылка организована вокруг конкретных сценариев использования, чтобы избежать приклеивания всего местного исследовательского кода к широкой стратегии。