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生成下一個交易日的優先行動清單。當用戶問「明天開盤要做什麼」、「今天要操作什麼」、「給我待辦」、「接下來要做什麼」、「有什麼需要處理」等問題時立刻使用此 skill。也適用於盤中(「現在有什麼要做」)和盤後(「今天還有什麼沒做」)場景。不要等用戶說 /todo 才觸發,只要問的是「下一步行動」的問題就應該用。

Overview

PublisherPatrickSUDO
Repositoryfadacai-portfolio
Skill nametodo
Stars
144
Forks
12
Bundled files
Instructions only
LicenseMIT
Links
  • Markdown instructions

    A SKILL.md file the model loads on demand, so it only costs tokens when a request actually matches.

  • Works with any LLM

    AI skills are plain Markdown, not provider-specific code, so this works with GPT, Claude, Gemini, Grok, or a local model.

  • Self-contained

    Everything the model needs lives in the instructions — no extra files to sync.

  • Open source

    Published by PatrickSUDO on GitHub. Read the source before you install it.

Installation

Install the Todo AI skill in TypingMind to use it with any LLM, or drop it into another agent that reads SKILL.md.

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Install in TypingMind

TypingMind installs a skill straight from its GitHub folder — it reads SKILL.md, bundles the resource files, and stores the result locally.

  1. Open the app and go to Plugins → Skills.
  2. Choose "Install from GitHub".
  3. Paste the skill folder URL below and confirm.
    https://github.com/PatrickSUDO/fadacai-portfolio/tree/main/.agents/skills/todo
  4. Enable the skill in any chat where you want it available.
Plugins → Skills → Add skill → From GitHub URL, then paste the folder URL and press Continue.
2

Install in another agent

Any agent that reads the Agent Skills format can use this skill — copy the folder into that agent's skills directory.

Claude Code — .claude/skills
git clone --depth 1 https://github.com/PatrickSUDO/fadacai-portfolio.git /tmp/fadacai-portfolio
mkdir -p .claude/skills
cp -r /tmp/fadacai-portfolio/.agents/skills/todo .claude/skills/todo
Restart Claude Code after copying so it picks up the new skill.

Use it in TypingMind

Enable Todo in any TypingMind chat and the model takes it from there. Its name and description sit in the system prompt, and the moment a request matches, the model loads the full instructions itself — you never invoke it by hand, and it costs no tokens until it is actually used.

The model loads Todo on its own as soon as a request matches it.

Works with any AI model

AI skills are plain Markdown instructions rather than provider-specific code, so Todo is not tied to the model it was written for. Install it once in TypingMind and use it with GPT-5, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, Mistral, Llama, or a local model you run yourself — all on your own API keys.

  • Loaded only when it is needed

    The system prompt carries just the name and description. The instructions are fetched on the first matching request, so an idle skill costs nothing.

  • Switch models mid-chat

    Because the skill is instructions rather than code, changing model does not break it — the next model reads the same SKILL.md.

Skill instructions

This is the SKILL.md content the model loads. Read it before installing — a skill is instructions your model will follow.

Portfolio Action Todo

根據當前持倉、投資計畫、選擇權狀態,生成有優先順序的行動清單。

資料讀取順序

Step 0:AGENTS.md 統一規範(含 0e 第一性原理紀律)

執行 0a → 0b → 0c → 0d → 0e。每個 🔴/🟡/🟢 行動項目都必須通過第一性檢查(thesis / 證偽條件 / 機率),否則該項應移到「⏸ 不動」並註明缺乏明確 thesis。

Step 1:取得即時持倉(必做)

同時執行:

  • mcp__firstrade-server__get_account_position — 即時持倉(股票 + 選擇權)
  • 讀取 plan.md — 計畫中待辦事項

Step 2:讀取 journal(快速掃描)

  • 找今天的 journal/YYYY-MM-DD.md
  • 若存在,掃描「已執行」事項,避免重複建議

Step 3:技術面補充(選擇性,快速版跳過)

僅對「需要確認進場時機」的標的,呼叫:

  • mcp__technical-mcp__get_batch_indicators — 快速取 RSI/動能
  • 目的是確認「現在進場還是等」

分析框架

掃描以下六個維度,找出需要行動的項目:

A. 選擇權急迫性(最優先)

  • 剩餘天數 < 14 天的合約 → 🔴 急迫
  • 剩餘天數 14-30 天的合約 → 🟡 注意
  • PMCC 短腿距 strike < 5% → 🔴 急迫(可能被 call 走)
  • BPS/BCS 已達 50-75% 最大利潤 → 🟡 考慮平倉

B. 計畫中待執行策略

  • 從 plan.md 找「⏳ 待執行」項目
  • 對照當前市價,判斷觸發條件是否已達成

C. 個股異常(日內 — 必過根因/revision 閘門,禁純價格反應)

  • 今日單檔跌超 5% → 先跑根因分類(feedback/weak-signal-root-cause.md):只有 thesis 破裂 (a) 才列減碼;earnings reaction / sector rotation / noise → 「⏸ 不動」。revision 仍上修的深跌 = 洗盤錯殺 → 列加碼候選
  • 今日單檔漲超 8% → 查 revision 方向(feedback/momentum-valuation-symmetry.md):revision 上修中的加速領導者 → 讓 run,不列停利(強者愈強,超買非賣出理由);revision 轉折/flat + 高倍數 + 認列桶 → 列 harvest(GTC 賣階梯或開 CC)。CC 只對認列循環桶開,信念桶不封頂(>10% 紅線減碼除外)

D. 待開新倉位

  • 從對話或計畫中識別「討論過但尚未進場」的 Spread
  • 確認市況是否符合進場條件
  • 新倉必過機會成本閘門:優於最弱在倉名額才進;14–18 上緣 → 指名砍一進一

E. 需設警報的監控項目

  • 不需要立刻動,但需要盯的價位或事件

F. 飛輪 / 停利再投入(每次必掃 — per feedback/momentum-valuation-symmetry.md)

  • 梯級停利到價:認列桶倉位觸及/逼近下一級(+30/+60/+100/每+50pp,per feedback/tiered-profit-taking.md)而無 GTC 掛單 → 列補掛行動(含級距價 + 股數)
  • 今日該 Realize 什麼:認列桶 Swing Risk 🔴(肥利潤 + 高β + revision 轉折)→ 列 harvest 行動(附 GTC 賣單/CC 結構,可提前下一級)
  • Harvest 配對去處:每筆停利同時列 redeploy 目標(信念桶領導者 / L1 revision 最陡者 + 進場結構),或標 dry powder + 觸發條件
  • 現金滯留:現金 >15–20% 且無掛單覆蓋、無理由 → 🔴 列「部署決策」行動項

輸出格式

用繁體中文輸出,結構固定如下:

## 今日/明日開盤行動清單
📅 [日期] | 組合市值 $XXX,XXX

### 🔴 立即處理(開盤優先)
[條件達成或到期風險高的項目]

### 🟡 盤中監控(設好警報)
[需要觀察價格再決定的項目]

### 🟢 計畫進場(條件確認後執行)
[待開的 Spread/倉位,附條件]

### ⏸ 不動(持有觀察)
[今日下跌但無需操作的持倉,簡短說明為何不動]

### 📋 開盤時間軸
09:30 — ...
09:45 — ...
10:00 — ...

每個行動項目要包含(第一性原理紀律):

  • 標的 + 具體操作(例:「平倉 DDOG BPS 85/95」)
  • 核心 thesis(1 句可驗證命題)(例:「DDOG SaaS estimate 已 reset,Q2 beat 機率 60%」)
  • 觸發條件 = 證偽條件之一(例:「若 DDOG > $95,thesis 已 partially 兌現」)
  • 口數 / 股數
  • 最大風險金額(若是新倉)
  • Conditional 機率(例:「此操作在 thesis 成立的 60% 條件下 expected +$XXX」)

若一個行動項目寫不出 thesis 或證偽條件,這項應改放「⏸ 不動(缺乏 thesis)」。寧可少做也不要做 narrative-driven 操作。


精簡原則

  • 只列出「需要人做決定或操作」的項目
  • 純持有觀察的倉位,簡短帶過即可
  • 若同一標的有多個操作,合併為一個項目
  • 時間軸只列出真正有時序要求的操作

Phase 2: Codex 第二意見(opt-in)

僅當 arguments 含 --codex 或 --2nd 時執行(例:/todo --codex)。

三個子 block 依序執行(可並行派 Agent):

B1. 獨立第一性分析(預設,independent first-principles)

核心原則:Codex 不看 Claude 的行動清單(不給 🔴/🟡/🟢 分級與排序),只給 raw 持倉 + 計畫 ⏳ 項目 + 市場數據,讓它獨立排今日 priorities。Claude 與 Codex 兩個獨立輸出並排比較。

呼叫 Codex(用 AGENTS.md「Codex 呼叫方式」的 codex exec CLI;勿用 codex:codex-rescue subagent / /codex:rescue,會卡 superpowers preamble),prompt 首行加強制 no-tool 指令,模板:

我是一名美股投資人,使用 Level 2 options + Spread 的 margin 帳戶。
請對今日待辦清單,**完全獨立**排出 priorities — 不要看任何先前的優先序,這是獨立第二意見。

**Raw data(只給事實):**
- 帳戶總值 / 現金
- 今日持倉清單(標的 / 股數 / 損益% / 占比%)
- plan.md ⏳ 待執行/待評估清單(原文)
- 主要持倉 RSI/趨勢
- 近期催化(4 天內財報日、產業事件)
- 投資風格:AI/半導體主軸、汰弱留強、信念持倉 [TSLA/MU/AVGO]

**請輸出(獨立判斷):**

1. **今日 priorities thesis**(1 句:今日資金最該做什麼?理由?)

2. **獨立排出的行動清單**(最多 5 項,按優先序):

   | 優先 | 操作 | 觸發條件 | 口數/股數 | 最大風險 | 為什麼 |
   |-----|------|---------|----------|---------|-------|
   | 🔴 | ... |

3. **最大風險判斷**(1 條:哪個操作如果做錯損失最大?)

4. **不該做的事**(2 條:明確排除的操作)

5. **Verdict**(1 句):今日整體該進攻 / 防守 / 觀望?

**規則:**
- 必須講股數/口數
- 觸發條件必須 falsifiable
- 不假設 Claude 已說過什麼

請以繁體中文回覆,控制在 700 字內。

--effort high --fresh

B2. 機會掃描(opportunity scout)

呼叫 Codex(用 AGENTS.md「Codex 呼叫方式」的 codex exec CLI):

我目前的美股持倉(含市值占比):
[插入持倉表,由 Step 1 的 get_account_position 取得]

我的投資風格:
- 主軸:AI/半導體、高成長科技;汰弱留強,集中持倉
- 信念持倉(不換):TSLA, MU, AVGO 多年期 thesis
- 板塊偏好:[從 plan.md 摘出 3-5 行板塊目標]

請以獨立分析師視角:
1. 掃描今日市場有哪些當紅題材/個股,是我目前持倉沒覆蓋到的
2. 對每個候選列出:題材、代表 ticker、為何此刻有機會、建議切入方式(現股/Spread/LEAPS)
3. 要追這些新機會,最該砍掉哪一檔現有持倉?為什麼?
4. 2-3 個具體 actionable 建議(含目標 entry zone),可加進明日待辦

請以繁體中文回覆。輸出限 600 字。

B3. 輪動分析(rotation scan)

Step 1 — Claude 預先收集數據:

  • mcp__technical-mcp__get_sector_rotation() → 全板塊 ETF 相對強度 vs SPY(leading / improving / weakening / lagging)
  • mcp__technical-mcp__get_batch_indicators(tickers=[所有持倉]) → 個股動能分數 + 趨勢

Step 2 — 呼叫 Codex(用 AGENTS.md「Codex 呼叫方式」的 codex exec CLI):

我的美股持倉(含市值占比 + 板塊歸屬):
[持倉表]

當前板塊輪動數據(vs SPY):
[get_sector_rotation 完整輸出]

當前個股動能:
[get_batch_indicators 摘要]

請以輪動專家視角:
1. 板塊輪動:哪些板塊 leading,哪些 weakening?我的持倉是否站在 leading 板塊?
2. 個股輪動:在我已持有的板塊內,有更強的 leader 我沒拿到?有持倉已被同板塊其他名字超越?
3. 資金流向:從 weakening 輪到 leading 的訊號是否明確?建議調倉路徑
4. 具體建議:3 條 actionable 輪動操作(從哪檔減 → 加到哪檔,附理由),可直接加入今日待辦

請以繁體中文回覆。輸出限 700 字。

輸出整合

## 🤖 Codex 第二意見

### B1. 獨立第一性分析(Codex 獨立排序)

**Codex priorities thesis:** [...]
**Codex 行動清單(獨立排序):**

| 優先 | 操作 | 觸發條件 | 口數 | 最大風險 |
|-----|------|---------|------|---------|
| ... |

**Codex 最大風險判斷:** [...]
**Codex 不該做:** [...]
**Codex Verdict:** [...]

#### 並排比較:Claude vs Codex(獨立排序)

| 項目 | Claude 排序 | Codex 排序 | 一致性 |
|------|------------|-----------|--------|
| #1 操作 | [Claude] | [Codex] | 同 / 異 |
| #2 操作 | [Claude] | [Codex] | 同 / 異 |
| #3 操作 | [Claude] | [Codex] | 同 / 異 |
| Verdict | [Claude] | [Codex] | 同 / 異 |

**真實共識 priorities**(兩邊都排前 3 的):[1-3 條 — 高信心今天做]
**真實分歧**(排序差很多的):[1-3 條 — 值得深入]

### 機會掃描(vs 現有持倉)
[B2 Codex 完整回覆]

### 輪動分析(板塊 + 個股)
[B3 Codex 完整回覆]

---
**值得追蹤的新機會:** [從 B2 挑 1-2 個 Claude 也認同的]
**輪動 actionable:** [從 B3 挑 1-2 條 Claude 也認同的調倉操作]

進階:--codex-adversarial(opt-in 壓力測試)

僅當 arguments 含 --codex-adversarial 時,追加對立面審查段落(攻擊行動清單、找最弱判斷)。預設 --codex 不執行。

若 Codex 失敗 → 輸出 ⚠️ Codex 不可用:[error],跳過第二意見,繼續正常輸出。


Output Language

繁體中文

Frequently asked questions

What does the Todo AI skill do?

生成下一個交易日的優先行動清單。當用戶問「明天開盤要做什麼」、「今天要操作什麼」、「給我待辦」、「接下來要做什麼」、「有什麼需要處理」等問題時立刻使用此 skill。也適用於盤中(「現在有什麼要做」)和盤後(「今天還有什麼沒做」)場景。不要等用戶說 /todo 才觸發,只要問的是「下一步行動」的問題就應該用。

Why use Todo on TypingMind?

Because you install it once and use it with any model. Todo is plain Markdown rather than provider-specific code, so the same skill runs on GPT-5, Claude, Gemini, Grok, or a local model — and you can switch model mid-chat without it breaking. TypingMind runs on your own API keys, so you pay providers directly instead of a per-seat subscription, and your skills and chats stay in your own storage.

How do I install Todo in TypingMind?

Open Plugins → Skills → Install from GitHub in TypingMind and paste https://github.com/PatrickSUDO/fadacai-portfolio/tree/main/.agents/skills/todo. TypingMind reads its SKILL.md and installs it as a skill you can enable per chat.

Which AI models can use Todo?

Any model you connect in TypingMind. AI skills are plain Markdown instructions rather than provider-specific code, so GPT, Claude, Gemini, Grok, and local models can all load this skill when a request matches it.

How many AI models can I use with Todo?

As many as you like. As long as a model supports skills, you can use Todo with it — GPT, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, Mistral, Llama and more — all on TypingMind with your own API keys.

Is the Todo AI skill free?

Yes. It is published on GitHub by PatrickSUDO under the MIT license. You only pay your own AI provider for the tokens you use.

What are AI skills?

An AI skill is a reusable instruction bundle that teaches an AI model how to do one specific task. It follows the open Agent Skills format: a SKILL.md file with a name and description, plus any scripts, templates or reference files the model may need. The model reads the instructions only when your request matches the skill, so an installed skill costs nothing until it is used.

How are AI skills different from plugins or MCP servers?

A plugin or MCP server gives a model new tools to call — code that runs somewhere and returns a result. An AI skill gives the model knowledge and process instead: how to approach a task, which steps to follow, what good output looks like. Skills are plain Markdown, so they need no server, no API key and no runtime, and they work with any model.

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