Projetando Agentes de Análise Financeira Orientados por Habilidades com Claude, Python, Conectores MCP e Entregáveis Automatizados

Este tutorial demonstra como construir um agente de análise financeira orientado por habilidades usando o repositório de serviços financeiros da Anthropic. Ele começa clonando o repositório, instalando as dependências (anthropic, pandas, openpyxl, pyyaml, matplotlib) e mapeando a estrutura do repositório, incluindo plugins de agente, plugins verticais, integrações de parceiros e cookbooks de agente gerenciado. O sistema analisa arquivos SKILL.md em um SkillRegistry e, em seguida, constrói uma classe SkillAgent que injeta playbooks financeiros selecionados no modelo Claude por meio da API de Mensagens da Anthropic com loop de uso de ferramentas. O agente executa uma avaliação sintética de fluxo de caixa descontado para uma empresa chamada Meridian Software, calculando o valor da empresa, o valor do patrimônio líquido e o preço implícito da ação. Ele gera um mapa de calor de sensibilidade entre WACC e crescimento terminal, realiza análise de empresas comparáveis com saída em Excel, redige um memorando de comitê de investimento de private equity e inspeciona uma especificação de implantação de agente gerenciado. Todo o trabalho numérico é feito por meio de uma ferramenta de execução em Python, e os resultados finais são salvos em um diretório chamado 'outputs'.