market-scenario-modeler
Über
Die Market Scenario Modeler-Fähigkeit ist ein Toolkit für Entwickler, um TAM/SAM/SOM-Finanzmodelle zu erstellen und Sensitivitätsanalysen durchzuführen. Es hilft dabei, Forschung in strategische Szenarien zu übersetzen und Annahmen für die Stakeholder-Planung Stresstests zu unterziehen. Zu den Hauptfunktionen gehören die Pflege einer Annahmenbibliothek, die Erstellung von Szenarienmatrizen und die Generierung von visualisierungsfähigen Darstellungen wie Tornado-Diagrammen und Heatmaps.
Schnellinstallation
Claude Code
Empfohlennpx skills add gtmagents/gtm-agents -a claude-code/plugin add https://github.com/gtmagents/gtm-agentsgit clone https://github.com/gtmagents/gtm-agents.git ~/.claude/skills/market-scenario-modelerKopieren Sie diesen Befehl und fügen Sie ihn in Claude Code ein, um diese Fähigkeit zu installieren
GitHub Repository
Frequently asked questions
What is the market-scenario-modeler skill?
market-scenario-modeler is a Claude Skill by gtmagents. Skills package instructions and resources that Claude loads on demand, so Claude can perform market-scenario-modeler-related tasks without extra prompting.
How do I install market-scenario-modeler?
Use the install commands on this page: add market-scenario-modeler 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 market-scenario-modeler belong to?
market-scenario-modeler is in the Meta category, tagged design.
Is market-scenario-modeler free to use?
Yes. market-scenario-modeler is listed on AIMCP and free to install. It runs inside Claude, so no separate service account is required to use the skill itself.
Verwandte Skills
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.