scenario-analyzer▌
tradermonty/claude-trading-skills · updated Apr 8, 2026
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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。
Scenario Analyzer
Overview
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。
When to Use This Skill
以下の場合にこのスキルを使用してください:
- ニュースヘッドラインから中長期の投資影響を分析したい
- 18ヶ月後のシナリオを複数構築したい
- セクター・銘柄への影響を1次/2次/3次で整理したい
- セカンドオピニオンを含む包括的な分析が必要
- 日本語でのレポート出力が必要
使用例:
/scenario-analyzer "Fed raises interest rates by 50bp, signals more hikes ahead"
/scenario-analyzer "China announces new tariffs on US semiconductors"
/scenario-analyzer "OPEC+ agrees to cut oil production by 2 million barrels per day"
Prerequisites
- API Keys: なし(WebSearch/WebFetchのみ使用)
- MCP Servers: なし
- Dependencies: scenario-analyst および strategy-reviewer エージェントが Task tool で利用可能であること
Architecture
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 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 │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
Workflow
Phase 1: 準備
Step 1.1: ヘッドライン解析
ユーザーから入力されたヘッドラインを解析します。
-
ヘッドライン確認
- 引数としてヘッドラインが渡されているか確認
- 渡されていない場合はユーザーに入力を求める
-
キーワード抽出
- 主要なエンティティ(企業名、国名、機関名)
- 数値データ(金利、価格、数量)
- アクション(引き上げ、引き下げ、発表、合意等)
Step 1.2: イベントタイプ分類
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 |
Step 1.3: リファレンス読み込み
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
Phase 2: エージェント呼び出し
Step 2.1: scenario-analyst 呼び出し
Agent toolを使用してメイン分析エージェントを呼び出します。
Agent 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:
- 関連ニュース記事リスト
- 3シナリオ(Base/Bull/Bear)の詳細
- セクター影響分析(1次/2次/3次)
- 銘柄推奨リスト
Step 2.2: strategy-reviewer 呼び出し
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。
Agent 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:
- 見落としの指摘
- シナリオ確率への意見
- バイアスの指摘
- 代替シナリオの提案
- 最終推奨事項
Phase 3: 統合・レポート生成
Step 3.1: 結果統合
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:
- レビューで指摘された見落としを補完
- 確率配分の調整(必要な場合)
- バイアスを考慮した最終判断
- 具体的なアクションプランの策定
Step 3.2: レポート生成
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
Step 3.3: レポート保存
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)- 保存完了をユーザーに通知
- プロジェクトルートに直接保存しないこと
Output
このスキルは以下のファイルを生成します:
| ファイル | 形式 | 説明 |
|---|---|---|
reports/scenario_analysis_<topic>_YYYYMMDD.md |
Markdown | 包括的なシナリオ分析レポート |
出力内容:
- 関連ニュース記事リスト
- Base/Bull/Bear 3シナリオ(確率配分付き)
- セクター影響分析(1次/2次/3次)
- ポジティブ/ネガティブ銘柄推奨
- セカンドオピニオン・レビュー
- 最終投資判断・示唆
Resources
References
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
Agents
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
Important Notes
言語
- 全ての分析・出力は日本語で行う
- 銘柄ティッカーは英語表記を維持
対象市場
- 銘柄選定は米国市場上場銘柄のみ
- ADR含む
時間軸
- シナリオは18ヶ月を対象
- 0-6ヶ月/6-12ヶ月/12-18ヶ月の3フェーズで記述
確率配分
- Base + Bull + Bear = 100%
- 各シナリオの確率は根拠とともに記述
セカンドオピニオン
- 必須で実行(strategy-reviewerを常に呼び出す)
- レビュー結果は最終判断に反映
出力先(重要)
- 必ず
reports/ディレクトリ配下に保存すること - パス:
reports/scenario_analysis_<topic>_YYYYMMDD.md - 例:
reports/scenario_analysis_fed_rate_hike_20260104.md reports/ディレクトリが存在しない場合は作成すること- プロジェクトルートに直接保存してはならない
Quality Checklist
レポート完成前に以下を確認:
- ヘッドラインが正しく解析されているか
- イベントタイプの分類が適切か
- 3シナリオの確率合計が100%か
- 1次/2次/3次影響の論理的繋がりがあるか
- 銘柄選定に具体的な根拠があるか
- strategy-reviewerのレビューが含まれているか
- レビューを踏まえた最終判断が記載されているか
- レポートが正しいパスに保存されたか
How to use scenario-analyzer on Cursor
AI-first code editor with Composer
Prerequisites
Before installing skills in Cursor, ensure your development environment meets these requirements:
- ›Cursor installed and configured on your development machine
- ›Node.js version 16.0+ with npm package manager (verify with
node --version) - ›Active project directory or workspace where you want to add scenario-analyzer
Execute installation command
Execute the skills CLI command in your project's root directory to begin installation:
The skills CLI fetches scenario-analyzer from GitHub repository tradermonty/claude-trading-skills and configures it for Cursor.
Select Cursor when prompted
The CLI will show a list of available agents. Use arrow keys to navigate and space to select Cursor:
Verify installation
Confirm successful installation by checking the skill directory location:
Reload or restart Cursor to activate scenario-analyzer. Access the skill through slash commands (e.g., /scenario-analyzer) or your agent's skill management interface.
Security & Verification Notice
We perform automated surface-level scans (Gen AI Scanner, Socket, Snyk) during installation. These checks detect common vulnerabilities but do not guarantee complete security. Always review skill source code and verify the publisher's reputation before production use.
Skills execute code in your development environment. Always verify the publisher's identity, review recent commits, and test in isolated environments before production deployment.
List & Monetize Your Skill
Submit your Claude Code skill and start earning
Use Cases▌
User Story & Requirements Generation
Create detailed user stories, acceptance criteria, and feature specs
Example
Generate user stories for 'password reset feature' with acceptance criteria, edge cases, and test scenarios
Reduce spec writing time by 50%, ensure comprehensive coverage
Competitive Analysis
Research competitors, compare features, identify gaps
Example
Analyze 5 competitor products, create feature comparison matrix, suggest differentiation opportunities
Complete competitive research in 2 hours instead of 2 days
Roadmap Prioritization
Evaluate features using frameworks (RICE, ICE, Kano) and create prioritized backlogs
Example
Score 20 feature ideas using RICE framework, generate prioritized roadmap with rationale
Make data-driven prioritization decisions faster
Stakeholder Communication
Draft PRDs, status updates, and stakeholder presentations
Example
Create executive summary of Q3 roadmap, monthly progress report, feature launch announcement
Save 3-5 hours/week on communication overhead
Implementation Guide▌
Prerequisites
- ›Claude Desktop or compatible AI client
- ›Access to product documentation and roadmap tools (Jira, Notion, etc.)
- ›Understanding of product management frameworks (RICE, Jobs-to-be-Done, etc.)
- ›Stakeholder contact information and communication channels
Time Estimate
30-60 minutes to see productivity improvements
Installation Steps
- 1.Install product management skill
- 2.Start with user story generation for known feature
- 3.Progress to competitive analysis: research 2-3 competitors
- 4.Use for roadmap prioritization: apply RICE/ICE scoring
- 5.Draft stakeholder communications and refine based on feedback
- 6.Build template library for recurring PM tasks
- 7.Share effective prompts with product team
Common Pitfalls
- ⚠Not validating competitive research—verify facts before sharing
- ⚠Accepting user stories without involving engineering team
- ⚠Over-relying on frameworks without qualitative judgment
- ⚠Not customizing outputs to company culture and communication style
- ⚠Skipping stakeholder validation of generated requirements
Best Practices▌
✓ Do
- +Validate research and competitive analysis with real data
- +Collaborate with engineering when generating technical requirements
- +Customize frameworks and templates to your company context
- +Use skill for first drafts, refine with stakeholder input
- +Document successful prompt patterns for PM tasks
- +Combine AI efficiency with human judgment and intuition
✗ Don't
- −Don't publish competitive analysis without fact-checking
- −Don't finalize user stories without engineering review
- −Don't make prioritization decisions solely on AI scoring
- −Don't skip customer validation of generated requirements
- −Don't ignore company-specific context and culture
💡 Pro Tips
- ★Provide context: company goals, constraints, customer feedback
- ★Ask for alternatives: 'Show 3 ways to prioritize this roadmap'
- ★Request stakeholder-specific formatting: 'Executive summary vs. engineering spec'
- ★Use skill for 70% generation + 30% customization to company needs
When to Use This▌
✓ Use When
Use for user story writing, competitive research, roadmap prioritization, stakeholder communication, and PRD drafting. Best for reducing repetitive documentation and research work.
✗ Avoid When
Avoid for strategic product vision (requires deep customer empathy), pricing decisions (needs market and financial expertise), or when face-to-face customer discovery is more valuable than speed.
Learning Path▌
- 1Basic: user stories, feature specs, status updates
- 2Intermediate: competitive analysis, prioritization frameworks, PRDs
- 3Advanced: product strategy, go-to-market planning, OKR setting
- 4Expert: product vision, market positioning, business model innovation
Discussion
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Ratings
4.5★★★★★67 reviews- ★★★★★Harper Mensah· Dec 28, 2024
scenario-analyzer has been reliable in day-to-day use. Documentation quality is above average for community skills.
- ★★★★★Omar Abbas· Dec 28, 2024
scenario-analyzer reduced setup friction for our internal harness; good balance of opinion and flexibility.
- ★★★★★Soo Wang· Dec 24, 2024
scenario-analyzer has been reliable in day-to-day use. Documentation quality is above average for community skills.
- ★★★★★Meera Shah· Dec 20, 2024
scenario-analyzer fits our agent workflows well — practical, well scoped, and easy to wire into existing repos.
- ★★★★★Noor Agarwal· Dec 12, 2024
scenario-analyzer is among the better-maintained entries we tried; worth keeping pinned for repeat workflows.
- ★★★★★Hassan Lopez· Dec 4, 2024
Solid pick for teams standardizing on skills: scenario-analyzer is focused, and the summary matches what you get after install.
- ★★★★★Hassan Flores· Nov 23, 2024
We added scenario-analyzer from the explainx registry; install was straightforward and the SKILL.md answered most questions upfront.
- ★★★★★Rahul Santra· Nov 19, 2024
scenario-analyzer is among the better-maintained entries we tried; worth keeping pinned for repeat workflows.
- ★★★★★Daniel Kapoor· Nov 19, 2024
scenario-analyzer fits our agent workflows well — practical, well scoped, and easy to wire into existing repos.
- ★★★★★Omar Srinivasan· Nov 19, 2024
I recommend scenario-analyzer for anyone iterating fast on agent tooling; clear intent and a small, reviewable surface area.
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