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Build robust, production-grade backtesting systems that avoid common pitfalls and produce reliable strategy performance estimates.
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Cria interfaces frontend distintas e de nível de produção com alta qualidade de design, gerando código criativo e polido e design de UI que evita a estética genérica de IA. Use para construir componentes web, páginas e aplicações, ou para estilizar/embelezar UIs web.
Design e Frontend
#ai
#css
por anthropics
Guia para criar servidores MCP (Model Context Protocol) de alta qualidade que permitem que LLMs interajam com serviços externos por meio de ferramentas bem projetadas. Use ao construir servidores MCP para integrar APIs ou serviços externos, seja em Python (FastMCP) ou Node/TypeScript (MCP SDK).
Design e Frontend
#api
#llm
por anthropics
Kit de ferramentas para interagir e testar aplicações web locais usando Playwright. Suporta a verificação de funcionalidades de frontend, depuração de comportamento da UI, captura de screenshots do navegador e visualização de logs do navegador.
Design e Frontend
#test
por anthropics
Conjunto de ferramentas para criar artefatos HTML elaborados e multi-componentes para claude.ai, utilizando tecnologias web frontend modernas (React, Tailwind CSS, shadcn/ui). Use para artefatos complexos que exigem gerenciamento de estado, roteamento ou componentes shadcn/ui, não para artefatos HTML/JSX simples de arquivo único.
Design e Frontend
#ai
#css
por anthropics
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Backtesting Frameworks
Build robust, production-grade backtesting systems that avoid common pitfalls and produce reliable strategy performance estimates.
Use this skill when
- Developing trading strategy backtests
- Building backtesting infrastructure
- Validating strategy performance and robustness
- Avoiding common backtesting biases
- Implementing walk-forward analysis
Do not use this skill when
- You need live trading execution or investment advice
- Historical data quality is unknown or incomplete
- The task is only a quick performance summary
Instructions
- Define hypothesis, universe, timeframe, and evaluation criteria.
- Build point-in-time data pipelines and realistic cost models.
- Implement event-driven simulation and execution logic.
- Use train/validation/test splits and walk-forward testing.
- If detailed examples are required, open
resources/implementation-playbook.md.
Safety
- Do not present backtests as guarantees of future performance.
- Avoid providing financial or investment advice.
Resources
resources/implementation-playbook.md for detailed patterns and examples.
Limitations
- Use this skill only when the task clearly matches the scope described above.
- Do not treat the output as a substitute for environment-specific validation, testing, or expert review.
- Stop and ask for clarification if required inputs, permissions, safety boundaries, or success criteria are missing.
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