Edge Hint Extractor

Overview

生のシグナル (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 observe -> abstract -> design -> pipeline の最初のステージです。

使用時期

• 日次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/ニュースコンテキストに制約されたLLM生成のアイデアが必要な場合。
• コンセプト合成または自動検出のための綺麗な hints.yaml 入力が必要な場合。

前提条件

• Python 3.9+
• PyYAML
• detectorの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

出力

• hints.yaml を含む:
  • hints リスト
  • 生成メタデータ
  • ルール/LLMヒントのカウント

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) を集約する。
2. scripts/build_hints.py を実行して決定論的なヒントを生成する。
3. オプションで以下の2つの方法のいずれかを使用してLLMアイデアでヒントを拡張する:
   • a. --llm-ideas-cmd — データを外部LLM CLIにパイプする (subprocess)。
   • b. --llm-ideas-file PATH — YAML ファイルから事前に作成されたヒントをロードする (Claude がヒントを生成するClaudeコードワークフロー用)。
4. hints.yaml をコンセプト合成または自動検出に渡す。

注: --llm-ideas-cmd と --llm-ideas-file は相互に排他的です。

クイックコマンド

ルールベースのみ (デフォルト出力は reports/edge_hint_extractor/hints.yaml):

python3 skills/edge-hint-extractor/scripts/build_hints.py \
  --market-summary /tmp/edge-auto/market_summary.json \
  --anomalies /tmp/edge-auto/anomalies.json \
  --news-reactions /tmp/news_reactions.csv \
  --as-of 2026-02-20 \
  --output-dir reports/

ルール + LLM拡張 (外部CLI):

python3 skills/edge-hint-extractor/scripts/build_hints.py \
  --market-summary /tmp/edge-auto/market_summary.json \
  --anomalies /tmp/edge-auto/anomalies.json \
  --llm-ideas-cmd "python3 /path/to/llm_ideas_cli.py" \
  --output-dir reports/

ルール + LLM拡張 (事前に作成されたファイル、Claude Code用):

python3 skills/edge-hint-extractor/scripts/build_hints.py \
  --market-summary /tmp/edge-auto/market_summary.json \
  --anomalies /tmp/edge-auto/anomalies.json \
  --llm-ideas-file /tmp/llm_hints.yaml \
  --output-dir reports/

リソース

• skills/edge-hint-extractor/scripts/build_hints.py
• references/hints_schema.md