By fatfingererr
Collection of reusable macro-level skills for Claude Code and AI agents (Traditional Chinese documentation).
npx claudepluginhub joshuarweaver/cascade-code-general-misc-1 --plugin fatfingererr-macro-skills用「庫存快速回補」作為短期警戒訊號,評估銅價是否接近短線高點,同時給出一個「長期是否偏便宜」的歷史分位數判讀。
用跨資產訊號(全球股市韌性 + 中國利率環境)評估銅價能否突破關卡或進入「回補/回踩」到支撐的機率與路徑。
用公開資料量化「銅供應是否過度集中、主要產地是否結構性衰退、替代增量是否依賴少數國家」,並輸出可行的中期供應風險結論與情境推演。
用天然氣與化肥價格的日頻數據,檢驗「天然氣暴漲→化肥供應受限/毀約→化肥飆價」敘事是否成立,輸出可標註到圖上的關鍵轉折點與領先落後分析。
在「失業率走高/勞動市場轉弱」但「名目或實質 GDP 仍維持高位(或仍在成長)」的情境下,依據歷史關聯估算美國財政赤字占 GDP(Deficit/GDP)可能擴張的區間,並生成對長天期美債(長久期 UST)供給/利率風險的情境解讀。支援視覺化圖表輸出。
把「獲利成長 × 財務狀況(金融環境)」映射成「投資時鐘」,判斷目前落在哪個象限、近期是順時針還是逆時針旋轉、以及相對於上一輪循環的位置差異。
以日本公債殖利率變化為觸發,量化「政府利息支出 / 稅收」負擔(含情境壓力測試),並判斷是否進入債務利息螺旋風險區。
從日本保險公司對超長期(10年以上)JGB 的淨買賣時間序列,自動產出「本月是否創紀錄淨賣出、連續淨賣出月數、期間累積淨賣出」等結論。
用公開市場數據檢查「利率波動率(MOVE)是否對利率事件(如 JGB 殖利率變動)不恐慌,並且是否領先帶動 VIX / 信用利差走低」。
使用公開市場資料量化驗證鉑/白金對巴西股市(EWZ)的長週期傳導/連動關係,輸出雙軸圖、領先落後分析、關聯強度分數與監控訊號。
以槓桿反向 ETF(做空)相對槓桿正向 ETF(做多)的交易占比,作為散戶風險偏好代理指標,評估 SPX 後續下行風險。
用勞力士市場指數(WatchCharts Rolex Market Index)作為高 β 的風險偏好/流動性代理,判讀「流動性改善但未到投機狂熱」的狀態
以「銀礦股價格 ÷ 白銀價格」的相對比率衡量礦業股板塊相對於金屬本體的估值區間(偏貴/偏便宜),並用歷史分位數與類比區間推導「底部/頂部」訊號與情境推演。
分析銀行貸款與存款之間的「信貸創造脫鉤」現象,追蹤存款的絕對收縮與回升軌跡,用以辨識聯準會緊縮政策在銀行體系內部的真實傳導效果。
從網路自動抓取礦業公司財務報表與營運揭露(產量、成本、資本支出),回算「礦業股/金屬本體比率」的基本面解釋與區間門檻(如 1.2/1.7),並輸出可重現的估值拆解(成本因子 / 槓桿因子 / 倍數因子 / 稀釋因子)。
以公開金屬價格 + 礦業成本指標(AISC/All-in cost/現金成本)計算「黃金/白銀礦業毛利率代理值」,並判斷當前是否處於歷史高/低檔區間。
計算交易成本對風險報酬比的非線性衰減影響。將固定佣金與點差整合為「成本密度」指標,揭示停損大小與策略效率的雙曲線關係,識別「獲利事件視界」閾值。
分析人口老化、債務動態、官僚膨脹與通膨稀釋交互作用下的「財政陷阱」風險,量化各國/地區的財政脆弱度並識別潛在的貨幣稀釋路徑
以 14 日指數平滑 ATR 偵測市場是否從秩序型趨勢轉為波動主導的擠壓(squeeze)行情,並輸出對技術位、停損、交易持有期的可行性評估。
檢查聯準會持有證券的未攤銷折價(Unamortized Discounts)是否出現與特定歷史危機期間相似的走勢模板,並用多指標交叉驗證是否真的屬於「金融壓力升高」而非單純會計/利率效果。
透過美國卡斯貨運指數 (CASS Freight Index) 的週期轉折,偵測美國通膨壓力是否進入放緩或反轉階段。用於判斷「通膨是否正在降溫」,並驗證市場對降息、通膨回落的宏觀敘事是否有實體經濟數據支撐。
以鈀金的先行轉向作為確認條件,檢驗白銀短期漲跌是否獲得工業景氣與風險情緒的同步支持,並標記缺乏鈀金參與度的失敗走勢。
以公開交易所庫存資料為核心,量化上海白銀庫存耗盡的方向、速度與加速度,並將其轉成可交易的供給緊縮訊號。
把多個股票估值指標統一轉成在過去百年歷史中的分位數,再合成一個總分,判斷目前是否處於歷史極端高估區間,並用歷史類比(如 1929、1965、1999)給出風險解讀。
計算資產價格相對長期指數成長趨勢線的偏離度,衡量當前是否處於歷史極端區間,並可選擇性地進行宏觀因子分析以判斷行情體質。
用美債殖利率曲線利差(如 2Y-10Y)建立「領先關係」,推估未來一段時間內成長股(Nasdaq 100)相對防禦股(Healthcare/XLV)的相對績效方向與幅度。
專注於 Google Trends 數據擷取與分析,使用 Selenium 模擬真人瀏覽器行為抓取數據,自動判定搜尋趨勢是否創下歷史新高(ATH)或出現異常飆升,並提供訊號分型(季節性/事件驅動/結構性轉變)。
彙整今日中國宏觀經濟新聞消息,從華爾街日報、36氪等來源抓取並篩選宏觀相關新聞,輸出雜誌風格的新聞摘要。適用於交易/研究開盤前快速掌握中國宏觀動態。
將鋰產業鏈(礦端 → 精煉化學品 → 電池與終端需求),整合為一套可運算的替代指標;再把這些指標映射到鋰主題 ETF(如 LIT)的成分暴露與長期價格走勢,形成可供決策的依據。
偵測「商品價格上漲、但對應實物 ETF/信託持倉卻下滑」的背離現象,並用多指標交叉驗證,評估是否存在實物供給緊張/交割壓力風險。
以全球鎳供給結構為核心,量化各國的主導程度(例如印尼)、主要礦區供給量、以及政策配額/減產情境對全球供需平衡與價格非對稱的影響。
用 COT 非商業部位變化,量化對沖基金在農產品期貨的資金流向,並把出口需求、USDA 數據、美元/原油/金屬等宏觀風向整合成可交易的敘事與訊號。
Track cumulative return of stocks/indices with multi-ticker comparison, index Top N ranking, and visualization. All comparisons use S&P 500 as the fixed benchmark.
自動比較美國 CPI(固定權重)與 PCE(動態權重)的通膨訊號,識別低波動高權重桶位的 PCE 上行風險。用於分析 Fed 關注的 PCE 是否正在 re-accelerate,即使 CPI 看似降溫。
在「美元/某貨幣失去儲備地位、黃金成為唯一錨」的假設下,用央行貨幣負債 ÷ 黃金儲備,推演「資產負債表可承受的隱含金價」,並輸出各國/各貨幣的槓桿程度、缺口與排名。
下載並解析 USDA 每月發布的 WASDE 報告,擷取所有主要商品(穀物、油籽、棉花、畜產品、糖)的供需平衡表。輸出標準化、可版本化的資料集,作為即時預測(nowcasting)的錨定基準。
用領先和同時指標建構景氣模型,並判讀兩種景氣階段:景氣擴張期 (Risk-On) 與景氣收縮期 (Risk-Off),並根據理論給出 "撞冰山" 與 "下沉" 事件訊號。
Claude Code 技能市集,專注於宏觀經濟分析領域。
Macro Skills 是一個為 Claude Code 設計的技能市集網站,提供宏觀經濟分析相關的技能套件。使用者可以瀏覽、搜尋並安裝各種經濟分析技能,提升研究與分析效率。
| 技術 | 用途 |
|---|---|
| React 18 | 前端框架 |
| TypeScript | 型別安全 |
| Vite | 建置工具 |
| TailwindCSS | 樣式框架 |
| React Router | 前端路由 |
| Bun | 套件管理與執行環境 |
macro-skills/
├── frontend/ # 前端應用程式
│ ├── src/
│ │ ├── components/ # React 元件
│ │ │ ├── common/ # 通用元件
│ │ │ ├── layout/ # 版面配置元件
│ │ │ └── skills/ # 技能相關元件
│ │ ├── pages/ # 頁面元件
│ │ ├── services/ # 資料服務
│ │ ├── types/ # TypeScript 型別定義
│ │ └── data/ # 靜態資料
│ └── public/ # 靜態資源
├── skills/ # 技能定義檔
├── commands/ # Slash commands
├── scripts/ # 建置腳本
└── .github/workflows/ # GitHub Actions 工作流程
# 複製專案
git clone https://github.com/fatfingererr/macro-skills.git
cd macro-skills
# 安裝相依套件
bun install
# 啟動開發伺服器
bun run dev
開發伺服器啟動後,開啟瀏覽器前往 http://localhost:5173/
# 建置 marketplace 資料
bun run build:marketplace
# 建置前端應用程式
cd frontend; bun run build; cd ..
建置產出位於 frontend/dist/ 目錄。
本專案支援 GitHub Pages 自動部署。
推送至 master 分支後,GitHub Actions 會自動執行建置與部署流程。
https://fatfingererr.github.io/macro-skills/
每個技能使用 SKILL.md 檔案定義,採用 YAML frontmatter 格式:
---
name: skill-name # 技能識別碼(kebab-case)
displayName: 技能名稱 # 顯示名稱
description: 技能簡短描述 # 一至兩句說明
emoji: 圖示 # 代表圖示
version: v1.0.0 # 版本號
license: MIT # 授權條款
author: 作者名稱 # 作者
tags: # 標籤
- 標籤一
- 標籤二
category: indicator-monitoring # 類別
riskLevel: safe # 風險等級
tools:
- claude-code # 支援工具
featured: false # 是否為精選
---
# 技能名稱
詳細說明文件...
| 等級 | 說明 |
|---|---|
| safe | 僅執行分析,不修改檔案或系統 |
| low | 可能讀取本地檔案 |
| medium | 可能修改本地檔案 |
| high | 可能執行系統指令 |
| critical | 具有完整系統存取權限 |
| ID | 中文 | English |
|---|---|---|
| data-processing | 資料處理 | Data Processing |
| indicator-monitoring | 指標監控 | Indicator Monitoring |
| nowcasting | 即時預測 | Nowcasting |
| business-cycles | 景氣週期 | Business Cycles & Regimes |
| inflation-analytics | 通膨分析 | Inflation Analytics |
| labor-market | 勞動市場 | Labor Market Analytics |
| consumption-demand | 消費需求 | Consumption & Demand |
| production-investment | 產業景氣 | Production & Investment |
| housing-shelter | 房市居住 | Housing & Shelter |
| central-bank-policy | 央行操作 | Central Bank Policy Signals |
| policy-modeling | 政策模型 | Policy Modeling |
| interest-rates | 存貸利率 | Interest Rates |
| fx-factors | 外匯因子 | FX Factors |
| capital-flows | 跨境金流 | Capital Flows & BoP |
| credit-risk | 信用風險 | Credit Risk |
| liquidity-fci | 流動性條件 | Liquidity & FCI |
| commodity-sd | 商品供需 | Commodity S&D |
| event-scenario | 事件情境 | Event Risk & Scenario |
skills/ 目錄下建立新資料夾SKILL.md 檔案詳細說明請參閱網站的提交頁面。
本 Repository 受 Skillstore 啟發而建立,待未來成熟後願合併回 Skillstore。
除此之外,也使用到以下的第三方 Skill,非常感謝:
MIT License
Upstash Context7 MCP server for up-to-date documentation lookup. Pull version-specific documentation and code examples directly from source repositories into your LLM context.
20 modular skills for idiomatic Go — each under 225 lines, backed by 48 reference files, 8 automation scripts (all with --json, --limit, --force), and 4 asset templates. Covers error handling, naming, testing, concurrency, interfaces, generics, documentation, logging, performance, and more. Activates automatically with progressive disclosure and conditional cross-references.
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Comprehensive Google Workspace meta-skill covering all 47+ services (Calendar, Gmail, Drive, Docs, Sheets, Slides, Chat, Meet, Tasks, Forms, People, Workflows, and more)