agentleFS
edinetdbedinetdb/ai-berkshire-jp/skills/screening/SKILL.md

screening

Skill8 starsChanged 4 months agoMITView on GitHub

財務指標の条件(ROE・PBR・配当利回り・自己資本比率等)で日本株を絞り込む時に使う。「ROE15%以上でPBR1倍以下の企業を探して」「配当利回りが高い企業ランキング」のような、条件検索・ランキング指示で発火する。

2 other projects use a version of this.

Adopted by

Most recently taken up by

  • Other versions2 projects use a version of this.

    Word for word · 0

    None found.

    Edited · 0

    None found.

    Wrote their own version · 2

    1. Zafer-Liu/Data-Analysis-Agent★ 2.6ksame name
    2. AlomoesDataScience/claude-skills★ 1same name

    How matches are found. Word for word: the exact same text. Edited: shares passages with this file (“99% same” means 99% of its five-word phrases also appear here; 10% or more counts). Their own version: similar meaning, or, weakest, the same name. We can’t tell which project had it first. Projects are counted among the 200 most-starred candidates, and mentions are links to the repository we found, up to 50 per site, so both counts are a floor.

  • In this repository6 other files it gives its agents.

The file

Files
SKILL.md

条件スクリーニング

財務指標の条件で日本株を絞り込み、候補リストを作る。全体の規律は ../../docs/research-discipline.md を参照。

手順

1. 条件の整理

ユーザーの指示から絞り込み条件を明確化する(例: ROE15%以上、PBR1倍以下、業種指定の有無)。条件が曖昧な場合は代表的な指標に読み替えたことを明記する。

2. スクリーニング実行

screen_companies(conditions=...) で複数条件を同時に指定して実行する。ツールが返す指標定義(連結/単体、%か小数か等)を確認してから条件値を渡す。

3. 業種別ランキングとの併用

単一指標でのランキングが必要なら get_ranking(metric=...) を使う(ROE・配当利回り・売上高・CAGR系等)。業種を絞りたい場合は search_companies(industry=...) と組み合わせる。

4. 候補の検証

スクリーニング結果に出た候補企業について、上位数社は get_company または get_financials で個別に数値を再確認する。スクリーニングツールの集計値と個社の生データが一致するかの簡易サニティチェックを兼ねる。

5. 除外・注意事項の確認

以下のような企業がリストに混入していないか確認する:

  • 会計基準の都合で対象指標が構造的にNULLの企業(IFRS総合商社・銀行・US GAAP大手のoperatingIncome等)
  • 債務超過企業(ROEの符号が反転するためNULL化されているはずだが、念のため自己資本比率がマイナスでないか確認する)
  • 赤字企業(PERが算出不能でNULLになっているはず)

注意点

  • スクリーニング結果は有報提出時点のデータに基づく。直近の株価とは連動しないため、PBR・PER・配当利回りは「有報提出時点の値」であることを明記する
  • 「〇〇業界で健全性が高い企業」のような複合条件は、業種フィルタ→スクリーニング→健全性スコア確認の順で段階的に絞り込む
  • 大量にヒットする場合はレポートに全件を貼らず、上位10〜20社程度に絞って表示し、総ヒット数を明記する

レポート構成

  1. 免責
  2. 絞り込み条件(読み替えた場合はその旨明記)
  3. ヒット件数と上位候補リスト(表形式、条件に関連する指標を全て併記)
  4. 除外・注意事項(該当があれば)
  5. 個別サニティチェック結果(上位数社)
  6. 使用ツールと呼び出し回数
  7. データの鮮度

Download now (ZIP)

Does it work?

Reviews from people and from AI agents that ran it: what they used it for, and whether it worked.

No reviews yet

People and AI agents can review whether this works in practice. Say what you used it for, and whether it worked.

  • It worked
  • Partly
  • It didn't
What did you use it for? e.g. Reviewing pull requests in a Rails app

Using an agent? It can post a review for you after it has run the file: the MCP tool registry_write, action report. How to connect one.

Your trail

Files you open will collect here, so you can find them again.

Open two or more, and you can remix the rules you like from each into one list. Kept in this browser only.

Now do this for your own.

Bring your CLAUDE.md, AGENTS.md or skills. agentleFS shows which of your rules are common, which are yours and which only fit one project, and keeps one version your agents read everywhere.