Dexter から PickSkill へ ── オープンソースエージェントの上に構築する
オープンソースの金融エージェント Dexter の上に PickSkill をどう構築したか ── Web アプリ、Word / PowerPoint / Excel 生成、そして 8 指標のポートフォリオスイートを追加。
PickSkill は、@virattt が公開したオープンソースの自律型金融エージェント Dexter ──「Claude Code、ただし金融リサーチのために作られたもの」── のフォークとして始まりました。 Dexter は実戦で鍛えられたエージェントループを与えてくれました。TypeScript・Ink・LangChain で書かれた CLI ツールで、金融上の問いをリサーチプランに分解し、ライブの市場データに対してツールを実行し、自らの成果を検証し、出典付きの答えにたどり着くまで反復します。私たちはそのコアを取り込み、その周りを外側へと構築しました ── ブラウザネイティブな Web アプリ、ネイティブな Word / PowerPoint / Excel 生成、ポートフォリオ管理、そして 8 次元のテクニカル指標スイートです。本稿は、何を残し、何を加え、なぜそうしたのかについての、正直な build-in-public の記録です。
要点まとめ
- PickSkill は Dexter の上に構築されている。Dexter はオープンソースの金融エージェント(MIT ライセンス、github.com/virattt/dexter)。エージェントループは残し、その周りのほぼすべてを作り直した。
- 最大の単一変更はサーフェスだった。 Dexter は CLI;PickSkill は pickskill.ai のマルチロケール Web アプリ。エージェントランタイムは共有、インタラクションモデルは共有しない。
- ネイティブな Office 生成を追加した ── エージェントはスクリーンショットや Markdown の吐き出しではなく、本物の
.docx・.pptx・.xlsxファイルを書く。 - ポートフォリオ管理と 8 指標ダッシュボードを追加した ── MACD、MA スタック、RSI、KDJ、Bollinger Bands、ADX/DMI、出来高、資金フロー。各指標に 5 日間シグナルトレイル 付き。
- カバレッジを米国・香港・A 株市場に拡張した。市場ごとの慣習に対応 ── A 株のストップ高 / ストップ安バーをマスクし、誤シグナルを発火させないようにすることを含む。
Dexter とは何か、なぜオープンソースから始めたのか
Dexter は、ディープな金融リサーチのためのオープンソース AI エージェントで、TypeScript・Ink(ターミナル向けの React)・LangChain で書かれています。その設計思想はシンプルです。複雑な金融上の問いを受け取り、それを段階的なリサーチプランに変え、各ステップを適切なツールでライブデータに対して実行し、自己検証し、答えが確信を持てて出典付きになるまで洗練させる。ターミナル上で動作し、すべてのツール呼び出しをスクラッチパッドに記録し、モデルとプロバイダの選択をローカル設定に永続化します。リポジトリは MIT ライセンスで、GitHub 上に公開されています。
ゼロから作るのではなく Dexter から始めたのは、意図的な GTM 上の判断でした。アナリストエージェントの最も難しい部分はチャットボックスではありません ── 計画を立て、ツールを呼び出し、数字をハルシネートせずにライブの金融データを突き合わせるループです。Dexter はそのループをすでにオープンに解決していました。その上に構築するということは、最初の数か月をプロダクトサーフェス ── Web アプリ、ファイル出力、ポートフォリオレイヤー ── に費やせるということでした。強力なオープンソースプロジェクトがすでに証明したエージェントの配管を再導出する代わりに。
Dexter の上に何を加えたか
下の表が継承関係をマッピングしています。左列は Dexter の貢献;右列はそれをコンシューマー製品にするために PickSkill が加えたものです。
| レイヤー | Dexter から(オープンソース) | PickSkill が追加 |
|---|---|---|
| エージェントループ | タスク計画、ツール実行、自己内省、スクラッチパッドログ | マルチテナントなセッション状態、クォータ + 課金、セッションをまたぐメモリ |
| サーフェス | インタラクティブ CLI(Ink/ターミナル内 React) | ブラウザ Web アプリ、8 ロケール、モバイルレイアウト、共有可能リンク |
| データ | ライブ財務 + 市場データ | 米国 + 香港 + A 株カバレッジ、ストップ高安バーのマスク、資金フロープロキシ |
| 出力 | ターミナルテキスト + スクラッチパッド JSONL | 署名付きリンク上で OfficeCLI 経由のネイティブ .docx / .pptx / .xlsx |
| 分析 | オンデマンドの財務推論 | /portfolios 管理 + 8 次元の /indicators ダッシュボード |
この表のパターンが戦略のすべてです。証明済みのコアは残し、個人投資家が触れるすべてをプロダクト化する。
Web 版がアーキテクチャをどう変えたか
CLI から Web アプリへの移行は UI の着せ替えではありません ── スレッディングモデルが変わります。CLI エージェントはターミナルを占有します。1 ユーザー、1 セッション、ブロッキング出力、ローカルファイル。Web エージェントは多数のユーザーに同時に対応し、部分的な出力をブラウザにストリーミングし、セッション履歴をサーバー側に永続化し、ローカルディスクの代わりにオブジェクトストレージへアーティファクトを書き込みます。
ですからエージェントループこそ Dexter から継承していますが、その周りのランタイムは新しいものです。セッションはマルチテナントで再開可能です ── タブを閉じても、同じリサーチ会話を後で再開できます。ツール出力は、Dexter がターミナルにストリーミングするのと同じように、起きたそばからブラウザへストリーミングされます。そして生成されたファイルは、ローカルディレクトリではなく Cloudflare R2 上に 7 日間有効の署名付きダウンロードリンクとして着地します。Web ユーザーにはファイルを cat するシェルがないからです。正直な言い方をすれば、Dexter は私たちに脳を与えてくれた;Web アプリは、それを非技術者ユーザーに運ぶために作られた新しい身体です。
動かして見る。 /chat を開いて、どんな金融上の問いでも尋ねてみてください ── あなたが対話しているそのエージェントループこそ、ブラウザ向けにプロダクト化された Dexter のものです。
なぜ Office ファイル生成が重要なのか
Dexter の CLI が持っていなかった、最も多くリクエストされた能力は成果物でした。ターミナルの答えは、クエリを実行した本人にとっては素晴らしいものです;けれども、開けるものを必要とする同僚、投資クラブ、面接委員会にとっては役に立ちません。リテールおよびセミプロのアナリストは Word・PowerPoint・Excel の中で生きています ── この 3 つのフォーマットは金融における普遍的な交換レイヤーです。
そこで私たちは OfficeCLI を追加しました。エージェントは分析をネイティブな OpenXML ファイルにコンパイルするようになりました。スクリーンショットでも、PDF でも、Markdown でもなく ── 見出しとテーブルを備えた本物の .docx メモ、埋め込みチャートと編集可能なスライドタイトルを備えた本物の .pptx デッキ、ライブのシート間数式と条件付き書式を備えた本物の .xlsx ワークブックです。各ファイルは 7 日間有効の署名付きリンクとして提供されます。私たちは最も一般的なフローについて、3 本の手順付きウォークスルーを書きました。ポートフォリオを PowerPoint にエクスポート、レポートを Excel にエクスポート、チャットから投資家デッキを生成 です。
ポートフォリオ管理と 8 指標スイート
Dexter は問いに 1 つずつ答えます。PickSkill は常設の分析を加えます。/portfolios で維持するポートフォリオと、すべての保有銘柄にわたって継続的に走る /indicators の指標ダッシュボードです。ダッシュボードは最新終値で 8 つのテクニカル次元を計算します。
- MACD ── モメンタムとクロスオーバー状態(MACD とは)
- 移動平均 ── MA5 / MA20 / MA60 スタックとゴールデンクロス / デッドクロス
- RSI(14) ── 買われすぎ / 売られすぎ(RSI とは)
- KDJ(9,3,3) ── ストキャスティクスモメンタム、A 株で人気(KDJ とは)
- Bollinger Bands(20,2) ── ボラティリティのエンベロープ(Bollinger Bands とは)
- ADX/DMI(14) ── トレンドの強さ(ADX とは)
- 出来高 / 価格の関係(出来高分析)
- 資金フロープロキシ(資金フローとは)
各次元には 5 日間シグナルトレイル が付きます ── 5 つのドットが、その週の取引でバケット判定がどう推移したかを示すので、今日のスナップショットだけでなく軌跡を読めます。そして私たちは A 株をカバーしているので、ダッシュボードはストップ高 / ストップ安 / 売買停止バー(高値が安値に等しい場合)を検出し、それらをニュートラルとしてマスクします。これにより、退化したバーが誤った強気・弱気シグナルを生むことは決してありません。
Dexter から何を残し ── 何を変えたか
私たちは Dexter を定義する哲学を残しました。出典付きの出力でなければやっていないのと同じこと、ブラックボックスの答えより編集可能な前提、そして自己検証するエージェントループ。これらの原則は、私たちの GTM の約束 ──PickSkill は、エクイティ業務を平易な言葉でリサーチし、モデル化し、起草する AI アナリスト ── にそのまま対応します。
私たちが変えたのは、非技術者ユーザーが触れるすべてです。プロバイダレイヤーは一般化されました ── Dexter は複数のモデルプロバイダをサポートしており、PickSkill は OpenAI の gpt-5.5 ファミリーをデフォルトとして提供しつつ、同じエージェントサーフェスを通じて Anthropic、Google Gemini、xAI、ローカルの Ollama をサポートします。課金、メモリ、多言語 UI、そして成果物レイヤーを追加しました。今日のエクイティリサーチで AI が実際にどこでレバレッジをもたらすかという大きな絵については、2026 年の株式リサーチにおける AI を参照してください。
次に取り組むこと
同じ build-in-public の精神で、公開ロードマップにいくつかの項目があります。
- スケジュール再エクスポート ── プロンプトを手で再実行する代わりに、ポートフォリオのワークブックやデッキを一定の頻度で自動リフレッシュしてお届けする。
- 決算電話会議トランスクリプト抽出 ── 用意された発言だけでなく、フォワードルッキングなシグナルが宿る Q&A セクション。
- より多くの市場 ── 次は東京とインド。それぞれ、ファイリング抽出器と指標の慣習を正しくするのに 2〜3 か月の統合作業。
埋めてほしいワークフローの空白があれば、教えてください ── ロードマップはユーザーが実際に必要とするものに応えます。
FAQ
PickSkill は Dexter と同じもの? いいえ。PickSkill は Dexter のオープンソースのエージェントループの上に構築されていますが、別の製品です。Dexter は開発者向けの CLI リサーチツール;PickSkill はアカウント、課金、ポートフォリオ管理、Office ファイル生成、マルチ市場カバレッジを備えたホスト型 Web アプリです。私たちは Dexter のエージェントコアと「出典付き出力」の哲学を残し、その周りにコンシューマー製品を構築しました。
Dexter はオープンソースで、直接使える? はい。Dexter は MIT ライセンスで、github.com/virattt/dexter に公開されています。クローンしてターミナルで動かし、今日から金融リサーチに使えます。PickSkill は、CLI を動かさずに同じエージェントのパワーを ── ブラウザで、成果物とポートフォリオレイヤー付きで ── 欲しい人のために存在します。
PickSkill は Dexter の上に実際に何を追加した? 4 つの主要レイヤーです。マルチロケールな Web アプリサーフェス、OfficeCLI 経由のネイティブな Word / PowerPoint / Excel 生成、8 指標ダッシュボードと 5 日間シグナルトレイルを備えたポートフォリオ管理、そしてストップ高安バーのマスク付き米国 / 香港 / A 株市場カバレッジ。基盤となる「計画 → 実行 → 検証」のエージェントループは Dexter から継承しています。
PickSkill はどの AI モデルを使う? デフォルトは OpenAI の gpt-5.5 ファミリーです。PickSkill は同じエージェントサーフェスを通じて Anthropic、Google Gemini、xAI、ローカルの Ollama モデルもサポートし、Dexter のマルチプロバイダ設計を継承しています。モデルの選択はワークフローを変えません ── 出典付き出力と編集可能な前提は、どのプロバイダでも保たれます。
なぜゼロからではなく既存のオープンソースプロジェクトの上に構築したのか? アナリストエージェントの難しい部分は、計画を立て、ツールを呼び出し、ハルシネートせずにライブデータを突き合わせるループです ── Dexter はそれをすでにオープンに証明していました。その上に構築することで、エージェントの配管を再導出する代わりに、初期の数か月を実ユーザーが触れるプロダクトサーフェス(Web アプリ、Office ファイル、ポートフォリオダッシュボード)に費やせました。