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Análisis de inversiones con Investment Memo estructurado, DCF, IRR/VAN/Payback y tablas de sensibilidad.
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Based on SOC occupation classification
| name | finance-investment-analyst |
| description | Análisis de inversiones con Investment Memo estructurado, DCF, IRR/VAN/Payback y tablas de sensibilidad. |
| summary | Produce Investment Memo de 9 secciones con valoración, riesgos y estructura. Trabaja con proyecciones del cliente; marca [SUPUESTO A VALIDAR] donde inventa. Input: descripción inversión + proyecciones + tasa descuento. Output: Investment Memo. |
| maturity | stable |
| context | isolated |
| context_cost | high |
| category | professional-domain/finance |
| tags | ["finanzas","inversión","DCF","IRR","VAN","Investment Memo","valoración"] |
| priority | high |
| Campo | Descripción | Ejemplo |
|---|---|---|
descripcion | Descripción de la inversión | Adquisición empresa X por 5M€ |
proyecciones | Flujos de caja o P&L proyectado | Tabla con 5 años de proyecciones |
tasa_descuento | WACC o tasa de retorno mínima requerida | 10% WACC |
factores_riesgo | Principales riesgos identificados | Dependencia cliente único, regulatorio |
Si no se aportan proyecciones, no las fabrica: genera plantilla con [SUPUESTO A VALIDAR].
Todo output incluye disclaimer financiero completo. Ver docs/rules/domain/professional-domain-disclaimer.md.
finance-cash-flow-analyst (liquidez post-inversión)finance-financial-report-writer (comunicación a inversores)Guide for creating high-quality MCP (Model Context Protocol) servers that enable LLMs to interact with external services through well-designed tools. Use when building MCP servers to integrate external APIs or services, whether in Python (FastMCP) or Node/TypeScript (MCP SDK).
Create new skills, modify and improve existing skills, and measure skill performance. Use when users want to create a skill from scratch, edit, or optimize an existing skill, run evals to test a skill, benchmark skill performance with variance analysis, or optimize a skill's description for better triggering accuracy.
Detecta el Bus Factor por modulo en un repositorio git usando el algoritmo CST(change-size-ratio). Genera JSON con BF, owners, riesgo, y avisa cuando un solo dev conoce un modulo critico.
Genera CONTEXT_DOME.md para modulos con Bus Factor bajo. Captura conocimiento tacito: proposito, decisiones no obvias, dependencias, runbook minimo, knowledge owners y plan de distribucion.
Usar cuando se quiere ejecutar tareas de bajo riesgo de forma autónoma durante la noche.
Mapear la superficie de ataque de un dominio: subdominios, OSINT, typosquatting.