Perform various data analysis on SEC 13-F and obtain some insights of fund activities such as number of holdings, AUM, and change of holdings between two quarters.
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A library for building, validating, visualizing, and serializing dialogue graphs. Use this when parsing scripts or creating branching narrative structures.
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설치 방법 보기설치하기 전에 에이전트에게 전달되는 지시 내용을 확인할 수 있습니다.
This skill provides a dialogue_graph module to easily build valid dialogue trees/graphs.
Import the module:
from dialogue_graph import Graph, Node, Edge
Graph ClassThe main container.
graph = Graph()
Define content nodes.
# Regular line
graph.add_node(Node(id="Start", speaker="Guard", text="Halt!", type="line"))
# Choice hub
graph.add_node(Node(id="Choices", type="choice"))
Connect nodes (transitions).
# Simple transition
graph.add_edge(Edge(source="Start", target="Choices"))
# Choice transition (with text)
graph.add_edge(Edge(source="Choices", target="End", text="1. Run away"))
Serialize to JSON format for the engine.
data = graph.to_dict()
# returns {"nodes": [...], "edges": [...]}
json_str = graph.to_json()
Check for integrity.
errors = graph.validate()
# Returns list of strings, e.g., ["Edge 'Start'->'Unk' points to missing node 'Unk'"]
Generate a PNG/SVG graph diagram.
# Requires: pip install graphviz
# Also requires Graphviz binary: https://graphviz.org/download/
graph.visualize('dialogue_graph') # Creates dialogue_graph.png
graph.visualize('output', format='svg') # Creates output.svg
The visualization includes:
[Lie], [Attack]Load an existing dialogue graph.
# From file
graph = Graph.from_file('dialogue.json')
# From dict
graph = Graph.from_dict({'nodes': [...], 'edges': [...]})
# From JSON string
graph = Graph.from_json(json_string)
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Perform various data analysis on SEC 13-F and obtain some insights of fund activities such as number of holdings, AUM, and change of holdings between two quarters.
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AC branch pi-model power flow equations (P/Q and |S|) with transformer tap ratio and phase shift, matching `acopf-math-model.md` and MATPOWER branch fields. Use when computing branch flows in either direction, aggregating bus injections for nodal balance, checking MVA (rateA) limits, computing branch loading %, or debugging sign/units issues in AC power flow.
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Redact text from PDF documents for blind review anonymization
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Use when checking simplified ADA-derived plan-view bathroom accessibility constraints such as turning space, door clear width, toilet centerline, grab bars, and lavatory knee/toe clearance.
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Analyze failed GitHub Action jobs for a pull request.
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Use when extracting plan-view architectural geometry from DXF files with semantic CAD layers, especially when outputs must normalize rooms, doors, fixtures, clearances, and grab bars into machine-checkable JSON.
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