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해결하는 문제

Serenity.skill은 반도체, 로보틱스, CPO와 같은 뜨거운 AI 및 기술 트렌드를 다루는 투자자가 모호한 시장의 열풍을 체계적이고 증거 기반의 연구 프로세스로 전환할 수 있도록 돕습니다. 이 기술은 투자자가 단순히 트렌드에 휘둘리는 것을 방지하고, 실제 공급망의 버퍼넥과 가치가 위치한 곳을 체계적으로 분석하도록 강제합니다.

작동 방식

이 프로젝트는 AI 에이전트가 특정 투자 리서치 경로를 반복할 수 있도록 하는 "에이전트 기술"(구조화된 지침과 방법론 세트)을 제공합니다. 에이전트는 다음 단계를 따릅니다:

1. 트렌드 분해: 핫한 주제를 하류 수요, 시스템 통합, 칩/장치, 장비, 재료, 패키징/테스트, 인프라로 분해합니다.
2. 버퍼넥 식별: 공급업체가 적고, 검증 주기가 길며, 확장이 어려우거나 엄격한 고객 인증이 필요한 세그먼트를 찾습니다.
3. 후보 필터링: 단순히 "트렌드를 타는" 기업이 아니라, 실제 버퍼넥에 가까운 기업이나 펀드를 식별합니다.
4. 증거 검증: 공식 발표, 재무 보고서, 거래소 제출서류, 특허, 전문 분석과 비교하여 결과를 검증합니다.
5. 우선순위 정하기: 증거의 강도와 리스크 경계를 기반으로 우선순위가 매겨진 리서치 목록을 만듭니다.

대상 사용자

대량의 정보를 다루는 투자자들을 위한 것으로, AI가 첫 번째 라운드의 심층 리서치를 수행할 수 있도록 체계적인 스크리닝 프로세스를 구축하고자 하는 사람들을 대상으로 합니다.

주요 특징

• 버퍼넥 중심 접근법: 공급망에서 대체가 어려운 핵심 연결 고리를 집중적으로 분석하여 가치를 찾습니다.
• 증거 기반: AI가 결론을 공식 제출서류, 재무 보고서, 규제 문서에 기반하여 도출하도록 요구합니다.
• 에이전트 호환: Codex와 Claude Code와 같은 AI 에이전트에 스킬로 설치할 수 있도록 특별히 설계되었습니다.
• 구조화된 출력: 명확한 리서치 우선순위, 증거 체인, 그리고 기업의 시장 위치의 타당성을 검증하기 위한 "도전" 프롬프트를 제공합니다.