# 金価格の急落に戸惑った？私はKimi K2.5 + Cherry Studioで「振り返り神器」を作った（Agent設計＋完全チュートリアル付き）
最近、金が急落して、多くの人の第一反応は「逃げるべき？」「押し目買いすべき？」だろう。\
でも振り返ってみると、金のような資産が最も得意なのは「市場に強い圧力をかけること」だ。激しい値動きの裏には、実は歴史の影がよく見える：
* **マクロの予想が突然転換すると**（金利／インフレ／ドル高）、金は急速に反落しやすい
* **リスクイベントが高まると**（紛争、金融システムへの圧力）、安全資産需要が価格を押し上げる
* **流動性が逼迫したときは**、むしろ「先に下げてから上がる」という直感に反する動きさえ起きる
問題は、ニュースを10本読んでも得られるのは感情でしかないこと。でも必要なのは**証拠の連鎖**だ。\
ちょうど最近、月之暗面が公開し、オープンソース化した **Kimi K2.5** モデルがある。——これはKimi史上最もスマートで、最も万能なオープンソースモデルであり、 **Agent、コード、画像／動画** などのタスクでオープンソースSOTAに到達している。
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**そこで、私は大胆なアイデアを思いついた：** 人間の脳では、これほど雑多な情報を処理しきれないのなら、**Kimi K2.5をCherry StudioのAgentの中に住まわせて、今回の「金の暴落」を徹底的に洗い出せないだろうか？**
今回の記事は、退屈なマニュアルではない。最新モデルと最強クラスのAgentスキルを使って、24時間待機の金融分析チームを自分専用に持つ方法を案内する。末尾では、このAgent用のフォルダ `Kimi Agent`を提供する。
ダウンロードして3分設定すれば、すぐに動かせる。以下では、設計ロジック、フォルダ構成、コンポーネント分解、実行フローまで、すべて解説する。もしK線を見ながら「底を拾うべきか」で迷っているなら、あるいはニュースの洪水にさらされて真因が見えないなら、これが必要だ。
## **なぜこう設計するのか？（3つのハードロジック、回り道なし）**
1. **データの真正性を最優先、捏造は一切容認しない**：金融分析で最も怖いのは「AIの幻覚」だ。だから各ステップにソース＋タイムスタンプの明記を強制し、取得できなければエラーにする（推測しない）。公開ソース（Kitco、Investing.comなど）を使うことで、API Keyのハードルをゼロにする。
2. **タスクをモジュール化＋並列化する**：Kimi K2.5の強みは「Agentクラスター」（自律分身、1500ステップ並列）だ。Cherry StudioのSkills＋Sub-agentsでこれを再現する。データ取得、ニュース収集、レポート生成を同時並行で走らせ、効率を倍増させる。
3. **出力をモダン化する**：Markdownは出さない（もう純テキストは誰も見ない？）。そのままHTMLを生成し（Chart.jsのグラフ＋レスポンシブレイアウト）、Kimi K2.5のコード生成能力に合わせる。
結果：1つのレポート = 直近1年の推移チャート＋暴落タイムライン＋3シナリオ予測＋全ソースリンク。上司やグループにそのまま送れる。
### **📁 フォルダ構成：なぜClaude Codeと互換なのか？**
核になるのは `.claude/` ディレクトリだ。Cherry Studioはこれを認識し、Skillsと設定を自動で読み込む。完全な構成は、あなたの `06-DIRECTORY_STRUCTURE.md`に由来する：
```python
Kimi Agent/ # プロジェクトルート
├── .claude/ # Cherry Studio Agent の核心設定エリア
│ ├── prompts/ # システムプロンプト（バイリンガル）
│ │ ├── system_prompt_cn.md # 中国語版：Agentの挙動＋データ真正性ルールを定義
│ │ └── system_prompt_en.md # 英語版
│ ├── skills/ # 3つのコアSkills（自動認識）
│ │ ├── skill_financial_data_fetcher.md # データ取得＋検証
│ │ ├── skill_geopolitical_analyst.md # 事象分析＋タイムライン
│ │ └── skill_financial_report_generator.md # HTMLレポート生成
│ ├── agents/ # Sub-agents設定
│ │ ├── subagent_financial_intelligence.md # 定量分析サブモジュール
│ │ └── subagents_usage_strategy.md # 協働戦略
│ ├── config/ # パス／ツール設定
│ │ └── paths.conf
│ ├── settings.json # メイン設定：モデル＋プロンプトパス＋ツール一覧
│ └── mcp.json # MCP（ツールサーバー）設定
├── docs/ # ドキュメントバックアップ（README、データソース、更新履歴）
├── start-gold-agent.sh # ワンクリック起動スクリプト（任意）
├── USER_PROMPT_EXAMPLE.md # サンプル指示
└── バックアップディレクトリ（core_config/ skills/ など）# 元ファイルのバックアップ、実行には参加しない
```
**なぜこう分けるのか？**
* `.claude/` これはCherry Studioの標準認識パスだからだ。作業ディレクトリを選べば、自動でSkillsを読み込む（ファイル名 `skill_*.md` → Skill名 `financial-data-fetcher`）。
* バックアップ領域で紛失防止：元のSkillsはルート直下のskills/に置き、実行時は `.claude/skills/`を提供する。
### **🔧 コアコンポーネント分解：3つのSkills＋プラグイン＋Sub-agents**
#### **🧩 3大コアSkillsの設計詳細**
では、この3つの「分身」が具体的にどう設計されているのか、そしてなぜそうするのかを見ていこう。
**Skill A：`financial-data-fetcher` （データハンター）—— 幻覚を拒否する**
* **設計上の痛点**：汎用LLMは価格を「勝手に捏造」しやすい。金価格を尋ねると、2023年のデータをでっち上げてくることさえある。
* **Skillのロジック**に由来する：
* **ハード制約**：Prompt内にルールを固定で書く——*「学習データ内の価格を使うことを禁止し、必ずツールを呼び出すこと」*を提供する。
* **ツールチェーン**： `WebFetch`を備える。これは百度を「検索」しに行くのではなく、指定したデータソースのページ（Kitco、GoldPrice.org、LBMAなど）へ直接「クロール」しに行く。
* **データクレンジング**：取得した雑多なHTMLを、きれいな `JSON` 形式（タイムスタンプ、始値、終値、騰落率）に整える。
* **Kimi K2.5の役割**：その強力な**長文書抽出能力**を使い、数万行のWebコードの中から、あの `$2,xxx.xx` という数字を正確に見つけ出す。
**Skill B：`geopolitical-analyst` （地政学ロジック庫）—— ノイズを拒否する**
* **設計上の痛点**：金の急落には多くの原因がある（ドル高？戦争？投げ売り？）。通常の検索では、インフルエンサーのフェイクニュースまで拾ってしまう。
* **Skillのロジック**に由来する：
* **マルチソース照合**：単に「金価格」を調べるだけでなく、「ドル指数（DXY）」「FRB議事録」「地政学情勢」を並列検索する。
* **時間整合**：核心ロジックを実行する——**「TimeStamp Matching」**を提供する。
* *発見：* 金はUTC 14:30に急落した。
* *検索：* UTC 14:30に何が起きたのか？
* *照合：* アメリカがUTC 14:30に予想を上回るCPIデータを発表したことを発見。
* *結論：* 急落はインフレデータによって引き起こされた。
* **Kimi K2.5の役割**：その **Agentクラスター（分身）能力**を活用し、「20本のニュースを同時に読む」かのように振る舞い、感情的ノイズを除去して事実だけを残す。
**Skill C：`financial-report-generator` （フロントエンドエンジニア）—— 平凡を拒否する**
* **設計上の痛点**：これもCherry Studioの驚くべき一手だ。多くのAgentはMarkdownの文章を吐くだけで、表でさえガタガタになりがちだ。
* **Skillのロジック**に由来する：
* **コード優先**：このSkillは「コード言語だけで話す」よう訓練されている。文章を書かず、HTML＋CSS＋JavaScriptを書く。
* **動的インタラクション**：たとえプログラミング経験がなくても、このコンポーネントは `Chart.js` ライブラリを呼び出し、コンポーネントAが取得したデータを拡大縮小可能でホバー表示できるK線チャートに変える。
* **ビジュアル統合**：コンポーネントBの分析結果を、「カード」や「タイムライン」の形でWebレイアウトに埋め込む。
* **Kimi K2.5の役割**：そのアップグレードされた **Code（プログラミング）** 能力、特にフロントエンド構築力を活用する。Kimi K2.5が生成するコードは非常に堅牢で、ほぼ人手のデバッグなしでブラウザ上で動く。
\
#### **このAgentにおけるSub-agentの位置づけは？🧩**
以下では、 **Kimi Agent（黄金市場分析Agent）** 内の「Sub-agent（サブエージェント）」層を明確に説明する。何か、なぜ使うのか、どう連携するのか、フォルダ内で何が見えるのか。
> *まずはっきりさせよう：* ***Skills** は「再利用可能なプロセスモジュール」に近い；**Sub-agent** は「独立した作業指示書を持つ専任ロール」に近い。*
\
主Agent（Cherry Studioで作成した `Gold Market Analysis Agent`）が担うのは3つ：
1. **タスク分解**：「金のトレンド分析／急落の復盤／レポート執筆」をいくつかの独立したサブタスクに分ける
2. **タスク割り当て**：サブタスクを異なるSub-agentに配る（各サブエージェントには明確な境界と出力形式がある）
3. **検収と集約**：データにソースとタイムスタンプがあるか、欠損がないかを確認し、最後にレポート生成モジュールへHTML出力を任せる
なぜ1つのAgentで全部やらせないのか？
* 「データを探す、ニュースを読む、指標を計算する、フロントエンドのレポートを書く」では、コンテキストとツール呼び出しの要件が異なる。1つのPromptにまとめると、最もズレやすい。
* 分ければ、各サブエージェントのルールをもっと厳密に書ける：**どのツールを使えるか、どんな構造を出すか、失敗時にどう処理するか**を提供する。
\
**この構成にはどんなSub-agentがある？それぞれ何をする？✅**このパッケージのSub-agentは主に3種類ある（2種類はシステム標準、1種類はカスタム）：
**A. システム標準：`search-specialist`（検索と資料整理）**
* **name**: `search-specialist`
* **役割**：高度な検索、結果の絞り込み、ソース横断検証、引用整理
* **出力の特徴**：検索戦略、ソースURL、重要引用を示す（「急落のトリガー要因タイムライン」に向いている）
金分析で使うと、通常は以下を担当する：
* 「急落」のニュースソース、公開時刻、重要文の抽出
* 中央銀行やマクロデータ発表（CPI、金利決定など）に対応する公式／権威ソースページ
* 同一指標の複数ソース検証（Kitco vs GoldPrice vs Investing など）
**B. システム標準：`business-analyst`（指標と相関分析）**
そのツールは `Read, Write, Bash`で、**構造化分析**に由来する：
* 相関（黄金 vs DXY、黄金 vs 実質金利）
* ETF保有量の変化（SPDR Gold Trustなど）
* KPI計算（年率ボラティリティ、ドローダウンなど——ただし本物のデータを取得できていることが前提）
その価値は：**「分析っぽく見える説明」を、「計算可能で、中間過程のある結論」に変えること。**
**C. カスタムSub-agent：`financial-intelligence-agent`（歴史データ／テクニカル指標／予測）**
パス：`.claude/agents/subagent_financial_intelligence.md`これはより「量的パイプライン」に寄った仕事を担う：
* 歴史データの取得（OHLCV、経済指標、金利、インフレなど）
* RSI / MACD / ボリンジャーバンド / 移動平均 / ボラティリティの計算
* 追跡可能な中間ファイルの出力：CSV、JSON（例えば `gold_technical_indicators.csv`、`correlation_analysis.json`、`gold_price_forecast_12m.csv`など）
> *この層が特に重要だ。テクニカル分析をチャットの中から切り離し、保存可能な成果物にする。以後の再利用、比較、共有がしやすくなる。*
#### **Sub-agentはどうやって「調度」されるのか？（並列戦略）⚙️**
このシステムは基本的に **並列**で動く。金の復盤は本質的にマルチソース情報タスクだからだ。
**Phase 1：並列収集（待ち時間を減らす）**
* `search-specialist`： 「急落当日の重要ニュース／データ公開タイムライン」を探す
* `financial-intelligence-agent`： 直近1年の価格系列を取得＋指標計算
* `business-analyst`： 相関計算、ETF／マクロの説明フレーム整理
**Phase 2：逐次計算（依存のあるものを後ろへ）**
* 履歴データが保存されてから、指標／ボラティリティ／サポート・レジスタンスなどを計算する
* データの欠損が見つかったら、 `search-specialist` ソース補完
**Phase 3：集約して納品**
* 主Agentが3系統の結果を「タイムスタンプ整合、基準整合」する
* その後、レポート生成モジュールを呼び出してHTML（グラフ、タイムライン、引用リスト付き）を出力する
だから、このAgentは「ホットな場面」でより強い： **金の急落 = 情報密集＋基準混乱**なので、並列で証拠収集＋検証＋集約を行えば、「たくさん見たのに余計に混乱する」状況を大きく減らせる。
***
#### **Sub-agentとSkillsの関係：混同しないで🤝**
あなたのパッケージでは、この2つは補完関係にある：
* **Sub-agent**：より「専用の作業モード」に近く、「誰がやるか、どうやるか、どのツールを使うか、どんな形式で出すか」を解決する
* **Skills（.claude/skills/）**：より「繰り返し呼び出せるプロセスモジュール」に近く、「このステップをどう安定して実行するか」を解決する 例えば：
* `financial-data-fetcher`：マルチソース検証の強調、数値の捏造禁止、構造化データ出力
* `geopolitical-analyst`：イベント分類、因果メカニズム、タイムライン形式の強調
* `financial-report-generator`：HTMLテンプレート、Chart.js、ソース一覧、印刷対応スタイルの強調
要するに： **Sub-agentは仕事を分担する役目、Skillsは各ステップをより安定・再利用可能にする役目だ。**
#### **フォルダ内でSub-agentが「本当に効いている」か、どう確認する？🔍**
次の2点を見れば十分だ：
1. **ディレクトリが標準構成か**
1. `.claude/agents/` 内に `subagent_financial_intelligence.md`
2. **があるか**実行ログ
1. （Cherry Studio内）
2. ツール呼び出しとタスク分配の痕跡（WebSearch/WebFetch/Bash/Write）が見えるはず `最終的に生成ファイルが落ちる：例えば`gold\_analysis\_report.html
、中間生成物を含める設定ならCSV／JSONも出力される
> *より「目立たせたい」なら、主Promptに次のハード制約を加えればいい：*
「レポート付録に、今回どのsub-agent／skillsを呼び出したか、そして各々の生成ファイル名を列挙してください。」
## **こうすれば、読者は一目でわかる。これはチャットではなく、パイプラインだ。**
🛠️ 実践チュートリアル：あなた専用Agentを3ステップで再現**コードを書く必要はない。環境構築も不要。私は**「Kimi Agent」フォルダ
### **をパッケージ化したので、あなたは「コピー＆ペースト」さえできれば使える。 `Step 1：モデル設定（月之暗面の` kimi-K2.5**
\+ Anthropicエンドポイント）
1. これがAIを賢くする核心だ。 **Cherry Studioを開く →** モデルサービス **→ クリック**
2. 月之暗面 **月之暗面のオープンプラットフォームに移動して**API Key
**を取得する（モデル呼び出しに必要。データ取得には追加Key不要）** ⚠️ 高警戒（必須）： **Cherry Studioの設定で、** 「エンドポイントタイプ (Endpoint Type)」 `を必ず`を提供する。
* *Anthropic* に変更する
\
### **なぜ変更するのか？ `Kimi Agent`など）**
> Cherry StudioのAgentプロトコルはAnthropicエンドポイントモードで動作する必要があり、そうして初めてKimi K2.5が上記のSkillsを完璧に調度できるからだ。 `Kimi Agent` Step 2：Agentを作成する（フォルダをそのままマウント）
1. 末尾に **+** を用意したフォルダ **→**
2. Agentを作成`Gold Market Analysis Agent`名称：
3. （または好きな名前）。 **モデル：先ほど設定した** `Step 1：モデル設定（月之暗面の`
4. 月之暗面 / `Kimi Agent` 作業ディレクトリ：ダウンロードして解凍した
5. フォルダを選択する `フォルダ内のシステムプロンプトを開き（例えば`.claude/prompts/system\_prompt\_cn.md **）、Cherry Studioの**システムプロンプト
### **欄に貼り付ける。**
1. **Step 3：ツール権限＋プラグイン＋Skillsを有効化（全部チェック）**権限をオン
* `：Agent設定で権限を有効にし、ツールを許可する（1つでも欠けると止まる可能性がある）：`
* `bash`
* `fetch`
* `edit`
* `multiedit`
* `webfetch`
* `web search`
2. **write**
プラグインを設定：
* `business-analyst`
* `search-specialist`
システム標準pluginを追加：
* `システムskills：`
## **Excel Analysis**
「魔法」を目撃する `すべて準備完了。フォルダ内の`USER\_PROMPT\_EXAMPLE.md**を開くと、そこには書き上げ済みの**深度指令**があるので、そのままコピーしてAgentへ送るだけだ。**
1. **この指令はAgentに3つのことをさせる：**調べる
2. **：金の急落幅と発生時刻を検索する。**探す
3. **：Kimi K2.5のネット接続能力を使い、月之暗面公式の新モデル特性紹介を探す（でっち上げ禁止）。**比べる
### **：歴史上の類似急落パターンを探し、「写し」の関係があるか分析する。**
📊 最終効果の見え方：何を出したのか？`送信すると、Agentが猛烈に動き始める。ログには次が表示される：` -> `Thinking...` -> `Searching News...`Calculating... **しばらくすると、無駄話ではなく、**に由来する：
* HTML形式の深掘りレポート **📈**直近1年の金の推移を可視化
* （グラフ＋表） **🧷**重要な急騰／急落区間の注記
* （特に「急落」） **🗓️**イベントタイムライン
* （各イベントにソースリンク付き、再検証可能） **📊**テクニカル指標／相関分析
* （データがあれば計算し、なければ明記する） **🔮**3シナリオ予測
* （条件、レンジ、リスク注意を明確に書く） **🧾**データソース一覧
\
**最終的に、** `gold_analysis.html` **ファイルが得られ、開けばすぐ見られる：**
***
## **💭 最後に**
今回の体験で最も驚いたのは、Kimi K2.5がどれだけ強くなったかでも、Cherry Studioがどれだけ使いやすいかでもない。むしろ **「確実性」**だった。金融市場では、情報は金だ。
以前は勘に頼っていたが、今はAgentに頼る。Kimi K2.5をCherry Studioに組み込むことで、実は自分のために**「絶対に理性的で、24時間ネット接続し、データの出所を追跡できる」**スーパー社員を雇ったようなものだ。
**今回の金の急落で逃せなかったかもしれないが、このAgentの使い方を学べば、少なくとも認知の次元では、すでに取り返している。**\
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あなたが**「複雑なタスクをSkillsコンポーネントに分解する」**という核心ロジックを身につけ、さらに **Kimi K2.5** タスク計画とツール呼び出しにおける質的変化が加われば、かつて「AIには無理だ」と思っていたことも、今ではAgentに任せられると気づくだろう：
* **🕵️♂️ 市場スカウト**： 競合サイトを手動で巡回したくない？ Agentに10社の競合の最新価格と機能更新を自動収集させ、重複を除去して、毎朝9時に整理済みのExcel比較表をデスクトップへ送らせよう。
* **💻 影のプログラマー**： コードが書き終わらない？ コード補完だけではない。Agentにプロジェクト全体のフォルダを読ませ、要件に基づいて機能モジュールを自動作成し、ローカルテストを実行し、バグを修正し、ついでに完璧なAPIドキュメントまで生成させられる。
* **✈️ 極上トラベラー**： ありきたりな旅行ガイドは拒否。Agentに予算に基づいて航空券とホテルをリアルタイム比較させ、天気や現地イベントの評価も加味して、分単位まで正確な旅程を組ませ、PDFの旅程表まで作らせよう。
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**Agentの真の魅力は、どれだけ長く話せるかではなく、自律性と成果物の出力力にある**——今日の金分析師のように、あなたがコーヒーを飲んでいる間に、黙って仕事を片付けてくれる。その**「タスク自動化」**の感覚は、一度体験したら、もう戻れない。
私たちは心から、枠を飛び出して、もっとハードで、面白く、実用的なシーンを探求することを勧める。仕事フローの最適化でも、生活のハイテク化でも、あなたの奇抜なアイデアとAgent設定ファイルをぜひ共有してほしい。
📩 **投稿と交流**に由来する：\
**未来を待つな。あなたのAI Agent時代は、この瞬間からすでに始まっている。**
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👇 **今すぐダウンロードしてKimi K2.5を接続し、あなたの最初のデジタルチームを構築しよう：**
📥 **付記：Kimi Agent設定フォルダのダウンロードリンク：***（Cherry Studio v1.7.0+ がインストールされていることを確認してください）*
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# Agent Instructions: Querying This Documentation
If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.
Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter:
```
GET https://docs.cherry-ai.com/docs/jp/advanced-basic/agent-an-li/jin-jia-bao-die-kan-meng-le-wo-yong-kimi-k2.5-+-cherry-studio-zuo-le-ge-fu-pan-shen-qi-fu-agent-she.md?ask=
```
The question should be specific, self-contained, and written in natural language.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.
Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.