smc-chart-analysis
Über
Diese Fähigkeit führt Smart Money Concepts (SMC) und technische Analysen im ICT-Stil für jedes Marktsymbol durch. Sie ruft Echtzeitdaten ab, führt eine Multi-Timeframe-Analyse durch, um Konzepte wie Orderblöcke und Liquiditäts-Sweeps zu identifizieren, und erzeugt konkrete Trade-Setups mit Ein- und Ausstiegspunkten. Entwickler sollten sie verwenden, wenn ein Nutzer eine Chartanalyse, SMC/ICT-Erkenntnisse oder umsetzbare Handelsempfehlungen anfordert.
Schnellinstallation
Claude Code
Empfohlennpx skills add aiskillstore/marketplace -a claude-code/plugin add https://github.com/aiskillstore/marketplacegit clone https://github.com/aiskillstore/marketplace.git ~/.claude/skills/smc-chart-analysisKopieren Sie diesen Befehl und fügen Sie ihn in Claude Code ein, um diese Fähigkeit zu installieren
GitHub Repository
Frequently asked questions
What is the smc-chart-analysis skill?
smc-chart-analysis is a Claude Skill by aiskillstore. Skills package instructions and resources that Claude loads on demand, so Claude can perform smc-chart-analysis-related tasks without extra prompting.
How do I install smc-chart-analysis?
Use the install commands on this page: add smc-chart-analysis to Claude Code as a plugin, or clone its repository into your skills directory, then restart Claude so it picks up the skill.
What category does smc-chart-analysis belong to?
smc-chart-analysis is in the Meta category, tagged ai, design and data.
Is smc-chart-analysis free to use?
Yes. smc-chart-analysis is listed on AIMCP and free to install. It runs inside Claude, so no separate service account is required to use the skill itself.
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Diese Skill bietet eine produktionsgetestete Einrichtung für Content Collections – ein TypeScript-first-Tool, das Markdown/MDX-Dateien in typsichere Datensammlungen mit Zod-Validierung umwandelt. Verwenden Sie ihn beim Erstellen von Blogs, Dokumentationsseiten oder inhaltsstarken Vite + React-Anwendungen, um Typsicherheit und automatische Inhaltsvalidierung zu gewährleisten. Er behandelt alles von der Vite-Plugin-Konfiguration und MDX-Kompilierung bis hin zur Deployment-Optimierung und Schema-Validierung.
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SGLang ist ein hochperformantes LLM-Serving-Framework, das sich auf schnelle, strukturierte Generierung für JSON, Regex und agentenbasierte Workflows unter Verwendung seines RadixAttention-Prefix-Cachings spezialisiert. Es bietet deutlich schnellere Inferenz, insbesondere für Aufgaben mit wiederholten Präfixen, was es ideal für komplexe, strukturierte Ausgaben und Mehrfachdialoge macht. Wählen Sie SGLang gegenüber Alternativen wie vLLM, wenn Sie constrained decoding benötigen oder Anwendungen mit umfangreicher Präfix-Weitergabe entwickeln.