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生産性とワークフロー

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affaan-m/ECC

データソースを監視し、予測市場の候補バスケットを構築し、パラメータ変更案を作成し、その結果を人間に提出して確認してもらうようなエージェントを設計する。

...すべて拡張します

更新された時間 2026年10月12日

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

伊藤データアトラス・エージェント

このスキルを使用して、データソースを監視し、予測市場の候補バスケットを構築し、パラメータ変更案を作成し、その結果を人間に確認のために引き渡すエージェントを設計します。

このスキルでは、アーキテクチャとワークフローについて説明します。実際の取引は実行しません。

安全対策

すべての実行は、明示的な人間の承認を経た上で行うこと。
個別のプライベート実装で実行制御が明示的に追加されていない限り、ITO_API_KEY は読み取り専用の Itô データアクセスにのみ要求してください。
対象のリポジトリにすでにストレージ契約が存在し、かつユーザーから要求があった場合を除き、非公開のユーザーデータを永続化してはなりません。
非公開の戦略ロジック、取引所の認証情報、またはローカルパスを公開ドキュメントで公開してはならない。

アーキテクチャパターン

4つのレーンを使用する：

リサーチコレクター：公開Web、X、GitHub、取引所のドキュメント、APIメタデータ、およびアクセス制限が設定されている場合のItô読み取りエンドポイント。
バスケット作成者：ソースを候補となる原資産、重み、ルール、および質問に変換します。
リスクレビュー担当者：データの鮮度、取引所の制限、解決の曖昧さ、コンプライアンスに関する注記、およびプロンプト注入による情報漏洩のリスクを確認します。
人間による編集者：ユーザーが承認、却下、調整、または追加調査を依頼できるチャットまたはUI画面を開く。

ワークフロー

ユーザーの目的と除外されるアクションを定義します。
データソースとアクセス要件をリストアップする。
各原資産について、出所情報を含むバスケット仕様案を作成する。
実行可能な注文ではなく、編集可能なパラメータを作成する。
監査証跡（入力データ、モデル出力、情報源、および人的判断）を保存する。

役立つスキルチェーン

情報源の収集にはdeep-researchを活用する。
x-api：最新のソーシャル／イベントシグナル用。
ito-market-intelligence：会場および原資産のコンテキスト。
ito-basket-compare：ユーザーのナレッジベースとの照合。
実行可能な統合を行う前の「prediction-market-risk-review」。

出力契約

以下の要素を含む、実装可能なワークフロー仕様を返す：

データソース
アクセスゲート
エージェントの役割
人的承認ポイント
保存／監査の境界
非目標

GitHubで見る

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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