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

What it solves

Serenity.skill은 반도체, 로보틱스, CPO와 같은 뜨거운 AI·기술 트렌드를 투자자가 탐색하도록 돕고, 모호한 시장 과열을 구조화된 증거 기반 연구 프로세스로 전환합니다. 공급망을 체계적으로 분석하도록 강제함으로써 투자자가 무작정 트렌드를 따라가는 것을 방지하고, 실제 병목과 고가치 기회가 어디에 있는지 파악합니다.

How it works

이 프로젝트는 Serenity(@aleabitoreddit)의 공개 투자 연구 패턴을 기반으로 한 연구 방법론을 구현하고, AI 에이전트가 다음 워크플로를 따르도록 안내합니다:

  1. Deconstruct the Trend: 핫 토픽을 하위 수요, 시스템 통합, 칩/디바이스, 장비, 소재, 패키징/테스트, 인프라로 분해합니다.
  2. Identify Bottlenecks: 공급업체가 적고, 검증 주기가 길며, 확장이 어렵거나 고객 인증이 엄격한 구간을 탐색합니다.
  3. Map to Assets: 이러한 병목을 특정 주식이나 펀드 방향에 연결합니다.
  4. Verify Evidence: 공식 발표, 재무 보고서, 거래소 제출 서류, 특허, 전문가 분석과 교차 검증합니다.
  5. Prioritize: 실제 병목에 얼마나 근접했는지와 증거의 강도에 따라 후보를 순위 매깁니다.

Who it’s for

대량의 정보 흐름을 다루면서 소셜 미디어 과열이 아닌 공급망 논리를 기반으로 주식 및 펀드를 필터링하고자 하는 투자자를 위한 것입니다.

Highlights

  • Agent-Ready: Claude Code, Codex, Hermes Agent 등 다양한 AI 에이전트 클라이언트에 설치 가능한 "Skill"로 설계되었습니다.
  • Evidence-Based: 소셜 미디어 단서보다 제출 서류·보고서와 같은 확실한 증거를 우선합니다.
  • Structured Output: 특정 대상이 높은 순위를 차지하는 이유를 명확히 설명하는 우선순위 연구 리스트를 제공합니다.
  • Bottleneck Scoring: 기업 평가를 위한 "병목 점수 카드"를 생성·실행하는 Python 스크립트를 포함합니다.