AlphaMoatによると、2026-09時点でUS Stock Valuation Model - Value Investing Framework / 美股估值模型-价值投资框架のダウンロード数は4,208、スター数は2で、AIスキル全体5,078件中2,373位、専門分野では465件中195位です。
| プラットフォーム | インストール数 | ダウンロード数 | スター数 | コメント |
|---|---|---|---|---|
| ClawHub ↗ | 133 | 4169 | 2 | - |
| SkillHub ↗ | 204 | 4208 | 2 | — |
プラットフォームごとに集計方法が異なります。サイト内の合計は各プラットフォームの大きい方の値を使い、合算はしていません。
構造化された財務データから ROE、負債比率、キャッシュフロー、競争優位の条件を確認します。各条件の合否理由を整理し、評価と二言語の要約を出力します。
資料公開日 2026-10-26
スキルのドキュメントをもとに生成した例であり、実際の実行結果ではありません。
スキルのドキュメントの記載に基づいて整理したもので、実際のインストールや動作は検証していません。
python32026-09 以降は新集計(全カタログ集計)、それ以前は旧集計(インストール数が正のスキルのみ、同名スキルを合算)です。両者は直接比較できないため、グラフでは線をつながず、期間をまたぐ増減も計算していません。
| 月 | ダウンロード数 | 前月比 | スター数 | インストール数 |
|---|---|---|---|---|
| 2026-09 | 4208 | — | 2 | 204 |
| 2026-08旧集計 | 3989 | +5.5% | 2 | 133 |
| 2026-07旧集計 | 3782 | +11.4% | 2 | 204 |
| 2026-06旧集計 | 3395 | +7.8% | 2 | 127 |
| 2026-05旧集計 | 3148 | — | 2 | 204 |
| 2026-03旧集計 | 2405 | — | 1 | 180 |
作者が公開した元のファイルをテキストのまま表示しています。AlphaMoat による編集や審査はしていません。リンクはクリックできません。コマンドは内容を確認してから実行してください。取得日 2026-10-23。
--- name: us-value-investing-framework description: US stock valuation model skill (English-first + 中文) based on financial report data. Use when you need to apply explicit rules: ROE > 15% for 3+ years, debt ratio < 50%, free cash flow > 80% of net income, moat assessment (brand/network effect/cost advantage), then output investment rating (A/B/C/D) with reasons. --- # US Stock Valuation Model - Value Investing Framework (EN + 中文) This skill is an explicit rule-based value model focused on US stocks. ## Input Company financial report data (structured JSON), including: - 3+ years of ROE - Debt ratio - Free cash flow and net income - Moat assessment: brand / network effect / cost advantage Use the bundled template: `references/input-template.json`. ## Decision Rules (strict) 1. **ROE rule**: ROE > 15% for at least 3 consecutive years 2. **Leverage rule**: Debt ratio < 50% 3. **Cash conversion rule**: Free cash flow > 80% of net income 4. **Moat rule**: evaluate brand/network effect/cost advantage ## Output - Investment rating: **A / B / C / D** - Reasons (pass/fail explanation per rule) - Bilingual summary (EN main + 中文摘要) ## Run ```bash python3 scripts/evaluate_company.py \ --input references/input-template.json \ --out .state/eval.json \ --markdown .state/eval.md ``` ## Rating policy - **A**: all 4 rules pass - **B**: 3 rules pass - **C**: 2 rules pass - **D**: 0-1 rule pass ## Resources - `scripts/evaluate_company.py`: deterministic evaluator - `references/input-template.json`: input schema example
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データ月:2026-09 · ダウンロード数、スター数、インストール数は公開スキルレジストリ(ClawHub、SkillHub)から月単位で集計しています。詳しくはデータの方法論をご覧ください。