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Productividad y flujo de trabajo

ito-data-atlas-agent

affaan-m/ECC

Agentes de diseño que supervisan las fuentes de datos, crean carteras candidatas para el mercado de predicción, elaboran propuestas de cambios en los parámetros y remiten los resultados a una persona para su revisión.

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Tiempo actualizado 12 de octubre de 2026

# Agent Architecture # audit trail # prediction markets # basket drafting # data sources # human approval # risk review

Agente Itô Data Atlas

Utiliza esta habilidad para diseñar un agente que supervise las fuentes de datos, cree cestas de mercado de predicción candidatas, elabore borradores de cambios en los parámetros y entregue el resultado a una persona para su revisión.

Esta habilidad describe la arquitectura y el flujo de trabajo. No realiza operaciones en tiempo real.

Medidas de seguridad

Asegúrate de que toda ejecución cuente con la aprobación explícita de una persona.
Exija la clave ITO_API_KEY únicamente para el acceso de solo lectura a los datos de Itô, a menos que una implementación privada independiente añada explícitamente controles de ejecución.
No almacenes datos privados de los usuarios a menos que el repositorio de destino ya cuente con un contrato de almacenamiento y el usuario lo solicite.
No revelar la lógica privada de las estrategias, las credenciales de las plataformas de negociación ni las rutas locales en documentos públicos.

Patrón de arquitectura

Utilizar cuatro vías:

Recopilador de investigación: web pública, X, GitHub, documentación de plataformas, metadatos de API y puntos finales de lectura de Itô cuando exista acceso restringido.
Redactor de carteras: convierte las fuentes en subyacentes candidatos, ponderaciones, reglas y preguntas.
Revisor de riesgos: comprueba la actualidad de los datos, los límites de las plataformas, la ambigüedad en la resolución, las notas de cumplimiento y la exposición a la inyección de indicaciones.
Editor humano: abre un chat o una interfaz de usuario donde el usuario puede aprobar, rechazar, ajustar o solicitar más investigación.

Flujo de trabajo

Definir el objetivo del usuario y las acciones excluidas.
Enumerar las fuentes de datos y los requisitos de acceso.
Redactar un borrador de las especificaciones de la cesta con la procedencia de cada activo subyacente.
Generar parámetros editables en lugar de órdenes ejecutables.
Almacena un registro de auditoría: datos de entrada, resultados del modelo, fuentes y decisiones humanas.

Cadenas de habilidades útiles

Investigación en profundidad para la recopilación de fuentes.
x-api para señales actuales de redes sociales y eventos.
ito-market-intelligence para el contexto del mercado y del activo subyacente.
ito-basket-compare para la comparación con la base de conocimientos de los usuarios.
Revisión de riesgos del mercado de predicción antes de cualquier integración capaz de ejecutar operaciones.

Contrato de resultados

Devuelve una especificación de flujo de trabajo lista para su implementación con:

fuentes de datos
puertas de acceso
funciones de los agentes
puntos de aprobación humana
límites de almacenamiento/auditoría
objetivos no válidos

Ver en GitHub

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name: ito-data-atlas-agent
description: Design agents that watch data sources, build candidate prediction-market baskets, draft parameter changes, and hand results to a human for review.
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# Itô Data Atlas Agent

Use this skill to design an agent that watches data sources, builds candidate
prediction-market baskets, drafts parameter changes, and hands the result to a
human for review.

This skill describes architecture and workflow. It does not run live trading.

## Guardrails

- Keep all execution behind explicit human approval.
- Require `ITO_API_KEY` only for read-only Itô data access unless a separate
  private implementation explicitly adds execution controls.
- Do not persist private user data unless the target repo already has a storage
  contract and the user asks for it.
- Do not expose private strategy logic, venue credentials, or local paths in
  public docs.

## Architecture Pattern

Use four lanes:

1. Research collector: public web, X, GitHub, venue docs, API metadata, and
   Itô read endpoints when gated access exists.
2. Basket drafter: turns sources into candidate underliers, weights, rules, and
   questions.
3. Risk reviewer: checks data freshness, venue limits, resolution ambiguity,
   compliance notes, and prompt-injection exposure.
4. Human editor: opens a chat or UI state where the user can approve, reject,
   adjust, or ask for more research.

## Workflow

1. Define the user objective and excluded actions.
2. List data sources and access requirements.
3. Draft a basket spec with provenance for every underlier.
4. Produce editable parameters rather than executable orders.
5. Store an audit trail: inputs, model output, sources, and human decision.

## Useful Skill Chains

- `deep-research` for source collection.
- `x-api` for current social/event signal.
- `ito-market-intelligence` for venue and underlier context.
- `ito-basket-compare` for user knowledge-base matching.
- `prediction-market-risk-review` before any execution-capable integration.

## Output Contract

Return an implementation-ready workflow spec with:

- data sources
- access gates
- agent roles
- human approval points
- storage/audit boundary
- non-goals