Merancang Agen Analisis Keuangan Berbasis Keterampilan dengan Claude, Python, Konektor MCP, dan Hasil Otomatis
Anthropic
Dalam tutorial ini, kita membangun alur kerja canggih di sekitar repositori layanan keuangan Anthropic dan mereproduksi arsitektur berbasis keterampilan dalam Python murni. Kita mengurai file SKILL.md menjadi registry yang dapat dicari, membangun SkillAgent yang dapat digunakan kembali yang menyuntikkan playbook keuangan terpilih ke dalam API Messages Anthropic, dan mengeksekusi valuasi arus kas diskonto, menghasilkan heatmap sensitivitas, melakukan analisis perusahaan pembanding, dan menyusun memo komite investasi.
Tutorial ini menunjukkan cara membangun agen analisis keuangan berbasis keterampilan menggunakan repositori layanan keuangan Anthropic. Tutorial ini dimulai dengan mengkloning repositori, menginstal dependensi (anthropic, pandas, openpyxl, pyyaml, matplotlib), dan memetakan struktur repositori termasuk plugin agen, plugin vertikal, integrasi mitra, dan buku masak agen terkelola. Sistem ini mengurai file SKILL.md ke dalam SkillRegistry, kemudian membangun kelas SkillAgent yang menyuntikkan buku pedoman keuangan yang dipilih ke dalam model Claude melalui API Pesan Anthropic dengan loop penggunaan alat. Agen tersebut menjalankan penilaian arus kas terdiskonto sintetis untuk perusahaan bernama Meridian Software, menghitung nilai perusahaan, nilai ekuitas, dan harga saham tersirat. Ini menghasilkan peta panas sensitivitas WACC terhadap pertumbuhan terminal, melakukan analisis perusahaan sebanding dengan keluaran Excel, menyusun memo komite investasi ekuitas swasta, dan memeriksa spesifikasi penerapan agen terkelola. Semua pekerjaan numerik dilakukan melalui alat eksekusi Python, dan hasil akhir disimpan ke direktori 'outputs'.
Sumber: MarkTechPost —
asli