Entrena modelos neuronales (LSTM, Transformer, N-BEATS) con datos de mercado, con intervalos de confianza.
bash read mcp__plugin_ruflo-core_ruflo__memory_store mcp__plugin_ruflo-core_ruflo__memory_search mcp__plugin_ruflo-core_ruflo__neural_trainen todo el repo
0–100, la ruta de este skill
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Funciona con cualquier agente que lea SKILL.md
npx -y skills add ruvnet/ruflo --skill trader-train --agent claude-codeSe instala solo en este repositorio.
Di cualquiera de estas frases y el agente debería cargar este skill.
Train neural prediction models using neural-trader's ML engine.
Steps:
npm ls neural-trader 2>/dev/null || npm install --ignore-scripts neural-tradernpx neural-trader --model lstm --symbol TICKER --confidence 0.95
npx neural-trader --model transformer --symbol TICKER --predict
npx neural-trader --model nbeats --symbol TICKER --decompose
npx neural-trader --model MODEL --symbol TICKER --predict --horizon 5d
npx neural-trader --model-compare --symbol TICKER --models "lstm,transformer,nbeats"
trading-analysis namespace per ADR-126 Phase 1 — was previously stored to undeclared trading-models):
mcp__plugin_ruflo-core_ruflo__memory_store({ key: "model-MODEL-TICKER-DATE", value: "TRAINING_RESULTS", namespace: "trading-analysis" })mcp__plugin_ruflo-core_ruflo__neural_train({ patternType: "trading-model", epochs: 10 })Reproducido de ruvnet/ruflo bajo licencia MIT. Leer esta página en markdown.
1 archivo en el paquete. Solo se lee SKILL.md al activarse — las referencias se cargan si el skill decide que las necesita.
Necesita neural-trader instalado.
Este repo incluye 275 skills. Si instalas uno, normalmente ya tienes los demás.
Inspecciona y audita genomas GEPA: carga y valida un genoma, renderiza el system prompt que compila, o clasifica los modos de fallo de una transcripción de ejecución.
Completion de un solo turno contra el modelo deepseek-chat de DeepSeek vía /v1/chat/completions. Lee DEEPSEEK_API_KEY y degrada con status:degraded si falta o la API no responde. Para tareas sin razonamiento.
Completion en modo razonamiento contra deepseek-reasoner (R1) de DeepSeek. Devuelve el chain-of-thought por separado de la respuesta final. Lee DEEPSEEK_API_KEY y degrada si falta o la API no responde.
Construye o reconstruye el índice de ADRs y su grafo de dependencias ejecutando scripts/import.mjs, en vez de cientos de llamadas MCP.
Crea un nuevo Architecture Decision Record con numeración secuencial y registro en AgentDB.
Muestra el estado de la integración AGNTCY/SLIM/CASA: si los paquetes están instalados, qué transporte está activo y si el enforcement de CASA está habilitado.
Especialista en autorización de pagos multi-agente para comercio autónomo con IA: verificación criptográfica y consenso Byzantine entre agentes.
Especialista en gestión de créditos y facturación. Procesa pagos, gestiona sistemas de créditos, niveles de suscripción y operaciones financieras dentro de Flow Nexus.
Agente de trading financiero que usa algoritmos sublineales para predecir movimientos de mercado y calcular ventajas temporales frente a la transmisión de datos, con fines de arbitraje y HFT.
