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Agent Skill · 运维和基础设施

montecarlo(montecarlo 命令行)

montecarlo 用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 和代码协作信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要围绕仓库状态、代码变更或协作事项进行整理时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

montecarlo 是运维和基础设施类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为权限未标注;许可证为 MIT,第三方扫描有未通过项,按安装量在运维和基础设施类的 2,449 个 Skill 里排第 1,189。

总安装 784周安装 33GitHub Stars 302下载 275核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
MIT

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:montecarlo(montecarlo 命令行)
来源仓库:https://github.com/aojdevstudio/finance-guru
仓库路径:skills/montecarlo
安装命令:
npx skills add https://github.com/aojdevstudio/finance-guru --skill MonteCarlo
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。不同来源提供的安装方式可能略有差异;本站展示可直接复制的安装命令,安装前请核对来源页面。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/aojdevstudio/finance-guru --skill MonteCarlo

这个 Skill 是做什么的

运维和基础设施类 Skill 处理部署、监控、日志和云资源,多数需要较高的执行权限。

montecarlo 用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 和代码协作信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中整理仓库状态和协作事项。适用于围绕代码变更、仓库状态或协作流程进行信息处理的场景。

通过 npx skills add 命令从指定 GitHub 仓库安装并使用。安装前需确认权限范围和维护状态,注意可能触发联网或文件读写操作。建议结合原始 README 和仓库内容进一步核验具体功能和使用方法。

来源仓库内路径:skills/montecarlo

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 npx skills add https://github.com/aojdevstudio/finance-guru --skill MonteCarlo;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    权限没有明确标注,第一次使用时只给一个无关紧要的任务,观察它到底读了哪些文件和网络。

常见问题

6 条

montecarlo 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/aojdevstudio/finance-guru --skill MonteCarlo。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

montecarlo 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

montecarlo 需要什么权限?

权限级别没有明确标注。第一次使用时建议只给无关紧要的任务,观察它实际读写了哪些内容。

montecarlo 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT。本站不代收任何费用,也不托管安装包;能否商用、要不要署名,以许可证原文为准。

montecarlo 用的人多吗?

公开数据是累计安装 784 次,近一周安装 33 次,下载 275 次,GitHub 302 星。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

montecarlo 安全吗?

第三方扫描有未通过项,风险较高。除非你确认过源码,否则不建议直接安装到常用环境。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 同时适配 4 种工具,换客户端不用重新找替代品。
  • 3 个目录同时收录,说明这个 Skill 流传比较广。
  • 许可证明确为 MIT,商用和分发边界好判断。

先想清楚的地方

  • 第三方扫描存在提醒项或未通过项,需要人工逐条确认。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 Codex,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理运维和基础设施类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

运维和基础设施类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
brainstorming

头脑风暴 · Codex、Claude

3,148,776173,131操作浏览器MIT通过
copywriting

文案写作 · Codex、Claude

1,996,72425,583需要联网MIT通过
openclaw-secure-linux-cloud

OpenClaw secure linux cloud 命令行 · Codex、Claude

1,853,08840接触敏感数据未明确未通过
xget

xget 命令行 · Codex、Claude

1,799,28040执行命令未明确未通过
requesting-code-review

代码审查请求 · Codex、Claude

1,590,144173,103权限未标注MIT通过
montecarlo

montecarlo 命令行 · 本页

784302权限未标注MIT未通过

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

MonteCarlo

Monte Carlo simulation engine for Finance Guru's 4-layer dividend income + margin living strategy. Runs 10,000 market scenarios to project income probabilities, margin safety, and portfolio outcomes over 28 months.

Workflow Routing

WorkflowTriggerFile
RunSimulation"run monte carlo", "simulate portfolio", "stress test"workflows/RunSimulation.md
IncorporateBuyTicket"include buy ticket", "add ticket to simulation"workflows/IncorporateBuyTicket.md

Examples

Example 1: Run standard Monte Carlo simulation

User: "Run the monte carlo simulation with current portfolio"
-> Invokes RunSimulation workflow
-> Auto-detects portfolio values from notebooks/updates/Portfolio_Positions_*.csv
-> Runs 10,000 scenarios with v3.0 4-layer model
-> Outputs JSON summary + full CSV + Excel to fin-guru-private/fin-guru/analysis/

Example 2: Incorporate a buy ticket into simulation

User: "Run monte carlo with my new buy ticket from 12-31"
-> Invokes IncorporateBuyTicket workflow
-> Reads buy ticket from fin-guru-private/fin-guru/tickets/buy-ticket-2025-12-31-*.md
-> Parses YAML frontmatter + Execution Summary table from the canonical ticket format
-> Adjusts starting portfolio values based on ticket allocations
-> Runs simulation with updated positions

Example 3: Stress test margin safety

User: "What's my margin call probability?"
-> Invokes RunSimulation workflow
-> Focuses on margin_call_rate and margin_ratio metrics
-> Reports 5th percentile (worst case) margin ratio

Key Metrics Produced

Success Metrics

  • P($100k income) - Probability of reaching $100k annual dividend income
  • P($75k income) - Probability of reaching $75k annual dividend income
  • P($50k income) - Probability of reaching $50k annual dividend income
  • Margin call rate - % of scenarios triggering margin call (<3:1 ratio)
  • Backstop usage rate - % of scenarios requiring business income injection

Portfolio Metrics

  • Total portfolio value - Median, P5, P95 at month 28
  • Layer 1 (Growth) - PLTR, TSLA, VOO, etc. (no new deployment)
  • Layer 2 (Income) - Dividend funds ($11,517/month deployment)
  • Layer 3 (Hedge) - SQQQ ($800/month deployment)
  • GOOGL position - Scale-in ($1,000/month deployment)

Risk Metrics

  • Margin ratio - Portfolio / Margin debt (must stay >3:1)
  • Max drawdown - Worst peak-to-trough decline
  • Break-even timing - When dividends cover margin draws

Output Files

All outputs saved to fin-guru-private/fin-guru/analysis/:

  • monte-carlo-v3-{date}.json - Summary statistics
  • monte-carlo-v3-full-results-{date}.csv - All 10,000 scenarios
  • monte-carlo-v3-analysis-{date}.xlsx - Excel workbook with charts

Configuration

Simulation parameters are set in fin-guru-private/strategies/dividend_margin_monte_carlo.py:

  • Starting portfolio values (auto-detected or manual)
  • Monthly deployment amounts
  • Bucket allocations and yields
  • Margin schedule
  • Market regime probabilities

Model Version

v3.0 (Jan 2026) - Full 4-layer portfolio:

  • Layer 1: Growth portfolio (market returns only, no new deployment)
  • Layer 2: Income portfolio (5-bucket dividend allocation)
  • Layer 3: Hedge (SQQQ for crisis protection)
  • GOOGL: Scale-in position (diverted from Layer 2)

Fixes applied:

  • Floor at $0 for all positions (stocks can't go negative)
  • Full portfolio margin ratio (all layers count toward Fidelity margin)
  • Correct starting values from Fidelity CSV

平台分布

Claude Code

26.63%
按下载量换算73

windsurf

24.68%
按下载量换算68

trae

18.66%
按下载量换算51

OpenCode

12.56%
按下载量换算35

Codex

7.91%
按下载量换算22

Antigravity

3.41%
按下载量换算9

安全审计

Gen Agent Trust Hub

未通过

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

权限未标注

当前来源未能明确判断权限范围,默认进入异常复核队列。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。来源安全扫描存在提醒或未通过项,安装前请自行复核。

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