Edge Hint Extractor

日々の市場観測やニュースリアクションからエッジヒントを抽出し、オプションのLLMアイデーションを加えて、下流のコンセプト合成や自動検出向けの正規化された hints.yaml を出力します。

API不要

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目次

1. 概要

生の観測シグナル（market_summary、anomalies、news reactions）を構造化されたエッジヒントに変換します。 このスキルは分割ワークフローの最初のステージです：観測 -> 抽象化 -> 設計 -> パイプライン。

2. 使用タイミング

  • 日々の市場観測を再利用可能なヒントオブジェクトに変換したい場合
  • 現在のアノマリー/ニューコンテキストに制約されたLLM生成アイデアが欲しい場合
  • コンセプト合成や自動検出用のクリーンな hints.yaml 入力が必要な場合

3. 前提条件

  • Python 3.9+
  • PyYAML
  • 検出器実行からのオプション入力：
    • market_summary.json
    • anomalies.json
    • news_reactions.csv または news_reactions.json

4. クイックスタート

  1. 観測ファイル（market_summary、anomalies、オプションのニュースリアクション）を収集
  2. scripts/build_hints.py を実行して決定論的ヒントを生成
  3. オプションでLLMアイデアによりヒントを拡充（2つの方法のいずれか）：
    • a. --llm-ideas-cmd – 外部LLM CLIにデータをパイプ（サブプロセス）
    • b. --llm-ideas-file PATH – YAMLファイルから事前作成のヒントを読み込み（Claude Codeワークフローで Claude 自身がヒントを生成する場合）
  4. hints.yaml をコンセプト合成または自動検出に渡す

5. ワークフロー

  1. 観測ファイル（market_summary、anomalies、オプションのニュースリアクション）を収集
  2. scripts/build_hints.py を実行して決定論的ヒントを生成
  3. オプションでLLMアイデアによりヒントを拡充（2つの方法のいずれか）：
    • a. --llm-ideas-cmd – 外部LLM CLIにデータをパイプ（サブプロセス）
    • b. --llm-ideas-file PATH – YAMLファイルから事前作成のヒントを読み込み（Claude Codeワークフローで Claude 自身がヒントを生成する場合）
  4. hints.yaml をコンセプト合成または自動検出に渡す

注意: --llm-ideas-cmd と --llm-ideas-file は相互排他的です。

6. リソース

リファレンス:

  • skills/edge-hint-extractor/references/hints_schema.md

スクリプト:

  • skills/edge-hint-extractor/scripts/build_hints.py