| ニュースヘッドラインを入力として18ヶ月シナリオを分析するスキル。 scenario-analystエージェントで主分析を実行し、 strategy-reviewerエージェントでセカンドオピニオンを取得。 1次・2次・3次影響、推奨銘柄、レビューを含む包括的レポートを日本語で生成。
npx skills add https://github.com/nicepkg/ai-workflow --skill scenario-analyzer
このスキルは、ニュースヘッドラインを起点として中長期(18ヶ月)の投資シナリオを分析します。
2つの専門エージェント(scenario-analystとstrategy-reviewer)を順次呼び出し、
多角的な分析と批判的レビューを統合した包括的なレポートを生成します。
以下の場合にこのスキルを使用してください:
使用例:
/headline-scenario-analyzer "Fed raises interest rates by 50bp, signals more hikes ahead"
/headline-scenario-analyzer "China announces new tariffs on US semiconductors"
/headline-scenario-analyzer "OPEC+ agrees to cut oil production by 2 million barrels per day"
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│ Skill(オーケストレーター) │
│ │
│ Phase 1: 準備 │
│ ├─ ヘッドライン解析 │
│ ├─ イベントタイプ分類 │
│ └─ リファレンス読み込み │
│ │
│ Phase 2: エージェント呼び出し │
│ ├─ scenario-analyst(主分析) │
│ └─ strategy-reviewer(セカンドオピニオン) │
│ │
│ Phase 3: 統合・レポート生成 │
│ └─ reports/scenario_analysis_<topic>_YYYYMMDD.md │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
ユーザーから入力されたヘッドラインを解析します。
ヘッドラインを以下のカテゴリに分類:
| カテゴリ | 例 |
|---------|-----|
| 金融政策 | FOMC、ECB、日銀、利上げ、利下げ、QE/QT |
| 地政学 | 戦争、制裁、関税、貿易摩擦 |
| 規制・政策 | 環境規制、金融規制、独禁法 |
| テクノロジー | AI、EV、再エネ、半導体 |
| コモディティ | 原油、金、銅、農産物 |
| 企業・M&A | 買収、破綻、決算、業界再編 |
イベントタイプに基づき、関連するリファレンスを読み込みます:
Read references/headline_event_patterns.md
Read references/sector_sensitivity_matrix.md
Read references/scenario_playbooks.md
リファレンス内容:
headline_event_patterns.md: 過去のイベントパターンと市場反応sector_sensitivity_matrix.md: イベント×セクターの影響度マトリクスscenario_playbooks.md: シナリオ構築のテンプレートとベストプラクティスTask toolを使用してメイン分析エージェントを呼び出します。
Task tool:
- subagent_type: "scenario-analyst"
- prompt: |
以下のヘッドラインについて18ヶ月シナリオ分析を実行してください。
## 対象ヘッドライン
[入力されたヘッドライン]
## イベントタイプ
[分類結果]
## リファレンス情報
[読み込んだリファレンスの要約]
## 分析要件
1. WebSearchで過去2週間の関連ニュースを収集
2. Base/Bull/Bearの3シナリオを構築(確率合計100%)
3. 1次/2次/3次影響をセクター別に分析
4. ポジティブ/ネガティブ影響銘柄を各3-5銘柄選定(米国市場のみ)
5. 全て日本語で出力
期待する出力:
scenario-analystの分析結果を受けて、レビューエージェントを呼び出します。
Task tool:
- subagent_type: "strategy-reviewer"
- prompt: |
以下のシナリオ分析をレビューしてください。
## 対象ヘッドライン
[入力されたヘッドライン]
## 分析結果
[scenario-analystの出力全文]
## レビュー要件
以下の観点でレビューを実施:
1. 見落とされているセクター/銘柄
2. シナリオ確率配分の妥当性
3. 影響分析の論理的整合性
4. 楽観/悲観バイアスの検出
5. 代替シナリオの提案
6. タイムラインの現実性
建設的かつ具体的なフィードバックを日本語で出力してください。
期待する出力:
両エージェントの出力を統合し、最終投資判断を作成します。
統合ポイント:
以下の形式で最終レポートを生成し、ファイルに保存します。
保存先: reports/scenario_analysis_<topic>_YYYYMMDD.md
# ヘッドライン・シナリオ分析レポート
**分析日時**: YYYY-MM-DD HH:MM
**対象ヘッドライン**: [入力されたヘッドライン]
**イベントタイプ**: [分類カテゴリ]
---
## 1. 関連ニュース記事
[scenario-analystが収集したニュースリスト]
## 2. 想定シナリオ概要(18ヶ月後まで)
### Base Case(XX%確率)
[シナリオ詳細]
### Bull Case(XX%確率)
[シナリオ詳細]
### Bear Case(XX%確率)
[シナリオ詳細]
## 3. セクター・業種への影響
### 1次的影響(直接的)
[影響テーブル]
### 2次的影響(バリューチェーン・関連産業)
[影響テーブル]
### 3次的影響(マクロ・規制・技術)
[影響テーブル]
## 4. ポジティブ影響が見込まれる銘柄(3-5銘柄)
[銘柄テーブル]
## 5. ネガティブ影響が見込まれる銘柄(3-5銘柄)
[銘柄テーブル]
## 6. セカンドオピニオン・レビュー
[strategy-reviewerの出力]
## 7. 最終投資判断・示唆
### 推奨アクション
[レビューを踏まえた具体的アクション]
### リスク要因
[主要リスクの列挙]
### モニタリングポイント
[フォローすべき指標・イベント]
---
**生成**: scenario-analyzer skill
**エージェント**: scenario-analyst, strategy-reviewer
reports/ ディレクトリが存在しない場合は作成scenario_analysis_<topic>_YYYYMMDD.md として保存(例: scenario_analysis_venezuela_20260104.md)references/headline_event_patterns.md - イベントパターンと市場反応references/sector_sensitivity_matrix.md - セクター感応度マトリクスreferences/scenario_playbooks.md - シナリオ構築テンプレートscenario-analyst - メインシナリオ分析strategy-reviewer - セカンドオピニオン・レビューreports/ ディレクトリ配下に保存することreports/scenario_analysis_<topic>_YYYYMMDD.mdreports/scenario_analysis_fed_rate_hike_20260104.mdreports/ ディレクトリが存在しない場合は作成することレポート完成前に以下を確認:
Integration with protocols.io API for managing scientific protocols. This skill should be used when working with protocols.io to search, create, update, or publish protocols; manage protocol steps and materials; handle discussions and comments; organize workspaces; upload and manage files; or integrate protocols.io functionality into workflows. Applicable for protocol discovery, collaborative protocol development, experiment tracking, lab protocol management, and scientific documentation.
Analyzes job descriptions and generates tailored resumes that highlight relevant experience, skills, and achievements to maximize interview chances
Generate Excalidraw diagrams from natural language descriptions. Use when asked to "create a diagram", "make a flowchart", "visualize a process", "draw a system architecture", "create a mind map", or "generate an Excalidraw file". Supports flowcharts, relationship diagrams, mind maps, and system architecture diagrams. Outputs .excalidraw JSON files that can be opened directly in Excalidraw.
Build and distribute Expo development clients locally or via TestFlight
Use when you have a written implementation plan to execute in a separate session with review checkpoints
Data structure for annotated matrices in single-cell analysis. Use when working with .h5ad files or integrating with the scverse ecosystem. This is the data format skill—for analysis workflows use scanpy; for probabilistic models use scvi-tools; for population-scale queries use cellxgene-census.
Benchling R&D platform integration. Access registry (DNA, proteins), inventory, ELN entries, workflows via API, build Benchling Apps, query Data Warehouse, for lab data management automation.
Comprehensive molecular biology toolkit. Use for sequence manipulation, file parsing (FASTA/GenBank/PDB), phylogenetics, and programmatic NCBI/PubMed access (Bio.Entrez). Best for batch processing, custom bioinformatics pipelines, BLAST automation. For quick lookups use gget; for multi-service integration use bioservices.
Take nicepkg/scenario-analyzer from the repository into ~/.claude/skills for personal
use, or into .claude/skills inside a project.
The agent identifies a skill by the name field in its header. Two skills with the
same name cannot sit side by side — one of them will be ignored.