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alphaear-search

Search for financial information on the web or in a local news database. Use Jina, DDG, or Baidu, combine results from multiple engines, and assess whether cached results can answer a query before searching again.

한국어 요약은 준비 중입니다. 영어 요약을 표시하고 있습니다.

원문원문 설명 보기

Perform finance web searches and local context searches. Use when the user needs general finance info from the web (Jina/DDG/Baidu) or needs to retrieve finance information from a local document store (RAG).

RKiding/Awesome-finance-skills

실행 점수 미검증

설치 방법 보기

이럴 때 유용합니다

  • Researching financial information on the web
  • Combining results from multiple search engines
  • Finding financial information in stored local news
  • Assessing whether cached search results can be reused

포함된 파일(13)

  • SKILL.md1.2 KB
  • references/PROMPTS.md679 B
  • scripts/__init__.py0 B
  • scripts/content_extractor.py4.7 KB
  • scripts/database_manager.py5.8 KB
  • scripts/hybrid_search.py8.0 KB
  • scripts/llm/__init__.py0 B
  • scripts/llm/capability.py2.8 KB
  • scripts/llm/factory.py3.6 KB
  • scripts/llm/router.py2.8 KB
  • scripts/search_tools.py21.6 KB
  • scripts/sentiment_tools.py9.9 KB
  • tests/test_search.py861 B

SKILL.md(원문)

설치하기 전에 에이전트에게 전달되는 지시 내용을 확인할 수 있습니다.

AlphaEar Search Skill

Overview

Unified search capabilities: web search (Jina/DDG/Baidu) and local RAG search.

Capabilities

1. Web Search

Use scripts/search_tools.py via SearchTools.

  • Search: search(query, engine, max_results)
    • Engines: jina, ddg, baidu, local.
    • Returns: JSON string (summary) or List[Dict] (via search_list).
  • Smart Cache (Agentic): If you want to avoid redundant searches, use the Search Cache Relevance Prompt in references/PROMPTS.md. Read the cache first and decide if it's usable.
  • Aggregate: aggregate_search(query)
    • Combines results from multiple engines.

2. Local RAG

Use scripts/hybrid_search.py or SearchTools with engine='local'.

  • Search: Searches local daily_news database.

Dependencies

  • duckduckgo-search, requests
  • scripts/database_manager.py (search cache & local news)

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  • Visualizing the reasoning behind an investment thesis
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  • Forecasting financial market trends from time-series data
  • Adjusting a baseline forecast using recent news
  • Combining quantitative forecasts with news sentiment
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  • Classifying sentiment in financial news
  • Batch processing unanalyzed news with FinBERT
  • Using an LLM when sentiment analysis needs reasoning
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