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Serenity-inspired Agent Skill for supply-chain bottleneck stock research

What it solves

Serenity.skill は、半導体、ロボティクス、CPO などの熱い AI・テックトレンドを投資家がナビゲートできるよう支援し、曖昧な市場の熱狂を構造化されたエビデンスベースの調査プロセスに変換します。サプライチェーンを体系的に分析させることで、投資家が盲目的にトレンドに追随するのを防ぎ、実際のボトルネックと高価値機会がどこにあるかを特定します。

How it works

本プロジェクトは、Serenity（@aleabitoreddit）の公開投資調査パターンに基づく研究手法を実装し、AI エージェントに以下のワークフローを実行させます：

  1. Deconstruct the Trend：ホットトピックを下流需要、システム統合、チップ/デバイス、装置、材料、パッケージ/テスト、インフラに分解します。
  2. Identify Bottlenecks：サプライヤーが少ない、検証サイクルが長い、拡張が困難、顧客認証が厳しいセグメントを検索します。
  3. Map to Assets：これらのボトルネックを特定の株式やファンドの方向性に結び付けます。
  4. Verify Evidence：公式発表、財務報告、取引所への提出書類、特許、専門家分析と照合して検証します。
  5. Prioritize：実際のボトルネックへの近さとエビデンスの強さに基づき、候補をランク付けします。

Who it’s for

大量の情報ストリームに対処し、ソーシャルメディアの噂ではなくサプライチェーンロジックに基づいて株式やファンドを絞り込みたい投資家向けです。

Highlights

  • Agent-Ready：Claude Code、Codex、Hermes Agent など様々な AI エージェントクライアントにインストールできる「Skill」として設計。
  • Evidence-Based：ソーシャルメディアのヒントではなく、提出書類やレポートといったハードエビデンスを優先。
  • Structured Output：なぜ特定のターゲットが高く評価されるかのロジックを明示した、優先順位付けされた調査リストを提供。
  • Bottleneck Scoring：企業評価用の「ボトルネックスコアカード」を生成・実行する Python スクリプトを同梱。