Три боли, с которыми каждая команда продаж и развития бизнеса сталкивается еженедельно. Именно то, на что жалуются твои менеджеры, а не то, как это назвала бы страница с возможностями.
Analysts burn 12 hours a week pulling FRED charts, scraping 10 Ks, and copy pasting earnings transcripts before they write a single paragraph of thesis.
One uncited number in a published note triggers a compliance review and a Monday morning rewrite, while the PM has already moved on to the next name.
Last quarter's deep dive lives in someone's Notion, so the same name gets researched from scratch three times a year and nobody remembers the contradicting paper.
Каждый конвейер ниже, это форма, которую ты собираешь на холсте с помощью команды и инструментов ниже. Не готовая функция от нас, а паттерн, который ты настраиваешь.
MarketAnalyst pulls EDGAR filings and insider Form 4, DataScientist proposes a feature on the read, LiteratureSpecialist scores the supporting papers. The HITL gate holds the brief until the analyst signs off on the regime call.
MacroEconomist queries FRED for rates, DXY, and inflation prints, then writes the regime call with the next 30 days of releases. Static context holds the house view so position sizing guidance stays consistent across weeks.
On 8 K hit, MarketAnalyst pulls the filing and the transcript, DataScientist diffs guidance against last quarter, the rag_retrieve tool fetches the prior note for tone match. Analyst approves before distribution.
LiteratureSpecialist sweeps arXiv q fin and OpenAlex for the last 90 days, scores replication quality, and lists one contradicting paper per thesis. Cross run memory carries the read across quarters so duplicates drop out.
DataScientist proposes a falsifiable feature with a statistical test, LiteratureSpecialist surfaces papers that argue against it, MarketAnalyst checks the on chain or funding rate data. The HITL gate forces sign off on the kill criteria before sizing.
MarketAnalyst runs the EDGAR full text search across a coverage list, DataScientist normalizes the hits into a feature table with cited paragraph ids. Replay every cell back to its 10 K paragraph for the next compliance review.
Реальные персоны из команды research_team. Каждая поставляется с настроенным системным промптом и стандартным списком разрешённых инструментов. Меняй модели для каждой персоны на холсте.
Составляет бриф по структуре рынка со ставками финансирования, открытым интересом, потоками в сети, а также чётким вызовом режима: бычий, медвежий или нейтральный с названными рисками.
Задаёт макрофрейм с функцией реакции ФРС, трендом DXY, глобальным циклом ликвидности и тридцатидневным календарём событий, которые влияют на размер позиций.
Читает последние работы по количественным финансам, оценивает качество воспроизведения и всегда предоставляет одну опровергающую статью, чтобы тезис проверялся перед выпуском.
Предлагает новые фичи с формулой, источником данных, периодом полураспада сигнала, псевдокодом и дизайном статистического теста, который инженер может реализовать в тот же день.
Каждый инструмент ниже, это реальный общий инструмент из набора Melaya. Добавляй в список разрешений для каждого агента, закрывай операции записи подтверждением человеком, отзывай любой из них одним кликом.
Универсальный поиск, извлечение данных и чтение локальных файлов для всех четырёх персон. По умолчанию только чтение, так что ни одна персона не может писать за пределами своего выделенного набора.
MarketAnalyst и DataScientist получают данные 10-K, 10-Q, 8-K и Form 4 напрямую из EDGAR. Поверхность только для чтения, поэтому ворота подтверждения не нужны.
MacroEconomist запрашивает FRED для получения ставок, инфляционных печатей и календарей публикаций с идентификатором серии, указанным в каждом графике. Только чтение, подтверждение человеком не нужно.
LiteratureSpecialist сканирует последние статьи по количественным финансам с оценкой воспроизведения. Работает в паре с openalex_tools и semantic_scholar_tools для охвата нескольких площадок.
Отслеживает графы цитирования и последующие работы, чтобы LiteratureSpecialist мог проверить тезис на предмет последующих опровержений. Только чтение.
Лёгкие запросы цены, опционов и графиков для MarketAnalyst, когда платный источник не авторизован. Только чтение.
Строит векторное хранилище для каждого рабочего процесса из предыдущих заметок, мемо о выигранных тезисах и материалов по собственному покрытию. Питает rag_retrieve и межпрогонную память. Индексация требует подтверждения человеком при добавлении новых корпусов.
Каждый конвейер поставляется с тремя уровнями доступа к знаниям. Комбинируй для каждого агента на холсте. Никакого общего векторного пространства с другим арендатором, никаких случайных чтений, никакого непрозрачного поиска.
includeContextДокументы для конкретного конвейера, добавляемые к входным данным выбранных агентов при каждом прогоне. Бриф ICP, плейбук, прайс-лист или корпус выигранных сделок. Всё, что должно быть доступно агенту до начала работы. Ты выбираешь, какие персоны получат какие документы.
rag_retrieveИнструмент с ограниченным доступом, выдаваемый каждому агенту. Когда агент решает, что нужна большая глубина, он запрашивает векторное хранилище рабочего процесса по требованию. Та же база знаний, что и статический контекст, но обращение к ней происходит только тогда, когда модель сама об этом просит.
pipeline_memoryСостояние на уровне конвейера, которое переходит от одного прогона к следующему. Вчерашнее исследование доступно для сегодняшнего продолжения. Команда помнит, что уже проработала, что было подтверждено, что отправлено. Журнал аудита, это вторичная база знаний.
Тариф Sandbox бесплатный, карта не нужна. Присоединись к списку ожидания, и мы напишем, как только откроется место.
← Все кейсы