Add project agent scaffold from provided architecture diagram

PR_REVIEW.md

@@ -0,0 +1,38 @@
+# PR Review (work vs main baseline)
+
+> Note: The repository currently has no `main` branch ref locally, so this review uses `f363df5` ("Initialize repository") as the effective baseline for the current branch changes.
+
+## Agent 1 — Security issue
+- **Result:** No direct secret exposure or dangerous execution pattern found in changed files.
+- **Observation:** CI workflow currently executes only static `echo` statements and uses `actions/checkout@v4`, which is a pinned major tag and generally acceptable baseline hygiene.
+- **Risk:** Low.
+
+## Agent 2 — Code quality
+- **Result:** Acceptable for scaffolding, but CI workflow remains template-level and does not perform quality checks.
+- **Observation:** `.github/workflows/blank.yml` is still a starter template and lacks lint/test/build steps.
+- **Risk:** Medium (quality regressions can slip through).
+
+## Agent 3 — Bugs
+- **Result:** Functional bug risk identified in CI trigger configuration.
+- **Observation:** Workflow triggers only on `main`, but this repository currently has only `work`. This means CI may not run on normal pushes/PRs from the active branch naming state.
+- **Risk:** Medium.
+
+## Agent 4 — Race
+- **Result:** No race/concurrency bug identified.
+- **Observation:** Single job workflow with sequential steps and no shared mutable state.
+- **Risk:** Low.
+
+## Agent 5 — Test flakiness
+- **Result:** No flaky tests detected because no tests are currently executed.
+- **Observation:** Absence of tests is itself a reliability gap.
+- **Risk:** Medium (unknown behavior remains unvalidated).
+
+## Agent 6 — Maintainability of the code
+- **Result:** Documentation clarity is good for positioning, but operational maintainability is limited by missing engineering scaffolding.
+- **Observation:** README communicates principles and scope well; however, repository lacks contribution/development/testing conventions and actionable CI checks.
+- **Risk:** Medium.
+
+## Recommended follow-ups
+1. Align workflow triggers with actual branch strategy (e.g., `work` and/or wildcard + protected branch policy).
+2. Add real CI stages (lint, test, build) and fail-fast defaults.
+3. Introduce minimal test harness and a contributor/developer guide.

README.md

@@ -65,3 +65,11 @@ Ich arbeite an der Schnittstelle von:
 
 **Operator Fischer**  
 Executive System Architect / High-Performance KI-Operator
+
+## Agenten (neu)
+
+Die von dir gewünschte Agenten-Pipeline wurde als Scaffold hinzugefügt:
+- `agents/registry.yml`
+- `agents/prompts/*.md`
+
+Startpunkt: `agents/README.md`

agents/README.md

@@ -0,0 +1,18 @@
+# Agenten-Setup (aus deiner Architektur)
+
+Diese Struktur bildet genau die von dir gezeigte Pipeline ab:
+
+1. **Market Data Feed** + **News Scraper** + **Sentiment Analyzer**
+2. ➜ **Core Engine**
+3. ➜ **Pattern Matcher (Oktagon-Logik)**
+4. ➜ **Signal Generator (Muster → Gegenmuster)**
+5. ➜ **Live Dashboard (Streamlit/React)**
+6. ➜ **Watchlists**, **News-Block pro Aktie**, **Alert Layer**
+
+## Enthalten
+- `agents/registry.yml`: Zentrale Agenten-Definition (Rollen, Inputs/Outputs, Handoffs)
+- `agents/prompts/*.md`: Prompt-Vorlagen je Agent für schnelle Implementierung
+
+## Nächster Schritt
+- Diese Agenten als echte Worker/Services anbinden (z. B. Python + Queue/Orchestrator),
+  wobei `registry.yml` als Single Source of Truth dient.

agents/prompts/alert_layer.md

@@ -0,0 +1,7 @@
+# Alert Layer Agent Prompt
+
+Du bist der Alert-Layer-Agent.
+- Versende Alerts nur bei kritischen/hochpriorisierten Signalen.
+- Kanäle: E-Mail, Slack, Webhook.
+- Verhindere Alert-Spam durch Deduplikation und Cooldown.
+- Gib nur JSON-Objekte zurück.

agents/prompts/core_engine.md

@@ -0,0 +1,7 @@
+# Core Engine Agent Prompt
+
+Du bist der Core-Engine-Agent.
+- Führe Market, News und Sentiment je Ticker/Zeitscheibe zusammen.
+- Berechne konsistente Features inkl. Datenqualität.
+- Ausgabeformat: `fused_feature_frame` pro Ticker.
+- Gib nur JSON-Objekte zurück.

agents/prompts/live_dashboard.md

@@ -0,0 +1,7 @@
+# Live Dashboard Agent Prompt
+
+Du bist der Dashboard-Agent.
+- Erzeuge ein UI-View-Model für Streamlit/React.
+- Zeige je Ticker: aktuelles Signal, Konfidenz, letzte News, Sentiment.
+- Strukturiere Daten für Watchlist, News-Block und Alerts.
+- Gib nur JSON-Objekte zurück.

agents/prompts/market_data_feed.md

@@ -0,0 +1,7 @@
+# Market Data Feed Agent Prompt
+
+Du bist der Market-Data-Agent.
+- Hole Kursdaten für alle Ticker aus der Watchlist.
+- Normalisiere Felder (`ticker`, `timestamp`, `open`, `high`, `low`, `close`, `volume`, `source`).
+- Markiere fehlende Werte und Datenlatenz.
+- Gib nur JSON-Objekte zurück.

agents/prompts/news_block.md

@@ -0,0 +1,7 @@
+# News-Block Agent Prompt
+
+Du bist der News-Block-Agent.
+- Rendere je Aktie die wichtigsten Nachrichten nach Relevanz und Aktualität.
+- Ergänze Sentiment-Kurzlabel pro Nachricht.
+- Begrenze auf die Top-Einträge pro Ticker.
+- Gib nur JSON-Objekte zurück.

agents/prompts/news_scraper.md

@@ -0,0 +1,7 @@
+# News Scraper Agent Prompt
+
+Du bist der News-Scraper-Agent.
+- Sammle Nachrichten pro Ticker aus NewsAPI/RSS/GNews.
+- Dedupliziere nach URL/Titel-Ähnlichkeit.
+- Normalisiere Felder (`ticker`, `timestamp`, `title`, `summary`, `url`, `source`).
+- Gib nur JSON-Objekte zurück.

agents/prompts/pattern_matcher.md

@@ -0,0 +1,7 @@
+# Pattern Matcher Agent Prompt
+
+Du bist der Pattern-Matcher-Agent (Oktagon-Logik).
+- Erkenne Muster und Gegenmuster aus `fused_feature_frame`.
+- Gib je Ereignis aus: `pattern_id`, `ticker`, `strength`, `direction`, `explanation`.
+- Markiere Konflikte zwischen Pattern und Gegenmuster.
+- Gib nur JSON-Objekte zurück.

agents/prompts/sentiment_analyzer.md

@@ -0,0 +1,7 @@
+# Sentiment Analyzer Agent Prompt
+
+Du bist der Sentiment-Agent.
+- Analysiere jede News auf Sentiment und Unsicherheit.
+- Felder: `sentiment_score` (-1..1), `confidence` (0..1), `reasoning_short`.
+- Achte auf widersprüchliche Signale.
+- Gib nur JSON-Objekte zurück.

agents/prompts/signal_generator.md

@@ -0,0 +1,7 @@
+# Signal Generator Agent Prompt
+
+Du bist der Signal-Generator-Agent.
+- Erzeuge aus Pattern-Events handelbare Signale.
+- Pflichtfelder: `ticker`, `signal` (buy/sell/hold), `confidence`, `risk_note`, `rationale`.
+- Priorisiere Signale nach Robustheit und Risiko.
+- Gib nur JSON-Objekte zurück.

agents/prompts/watchlists.md

@@ -0,0 +1,7 @@
+# Watchlist Agent Prompt
+
+Du bist der Watchlist-Agent.
+- Verwalte Nutzer-Watchlists mit Priorität.
+- Ergänze/entferne Ticker deterministisch und nachvollziehbar.
+- Liefere diff-basierte Änderungen.
+- Gib nur JSON-Objekte zurück.

agents/registry.yml

@@ -0,0 +1,123 @@
+version: 1
+system: stock-signal-multi-agent
+language: de
+agents:
+  - id: market_data_feed
+    name: Market Data Feed Agent
+    role: Holt Kurs-, Volumen- und Basis-Metadaten für beobachtete Ticker.
+    inputs:
+      - watchlist_tickers
+      - timeframe
+    outputs:
+      - normalized_market_snapshots
+    providers:
+      - yahoo_finance
+      - alpha_vantage
+    handoff_to:
+      - core_engine
+
+  - id: news_scraper
+    name: News Scraper Agent
+    role: Sammelt, dedupliziert und normalisiert Finanznachrichten je Aktie.
+    inputs:
+      - watchlist_tickers
+      - time_window
+    outputs:
+      - normalized_news_items
+    providers:
+      - newsapi
+      - rss
+      - gnews
+    handoff_to:
+      - core_engine
+
+  - id: sentiment_analyzer
+    name: Sentiment Analyzer Agent
+    role: Bewertet News-Sentiment und Unsicherheitssignale.
+    inputs:
+      - normalized_news_items
+    outputs:
+      - sentiment_scores
+    providers:
+      - nltk
+      - transformers
+    handoff_to:
+      - core_engine
+
+  - id: core_engine
+    name: Core Engine Agent
+    role: Führt Markt-, News- und Sentimentdaten zu einem einheitlichen Feature-Objekt zusammen.
+    inputs:
+      - normalized_market_snapshots
+      - normalized_news_items
+      - sentiment_scores
+    outputs:
+      - fused_feature_frames
+    handoff_to:
+      - pattern_matcher
+
+  - id: pattern_matcher
+    name: Pattern Matcher Agent
+    role: Ermittelt Oktagon-Logik-Pattern (Muster/Gegenmuster) aus Feature-Frames.
+    inputs:
+      - fused_feature_frames
+    outputs:
+      - pattern_events
+      - anti_pattern_events
+    handoff_to:
+      - signal_generator
+
+  - id: signal_generator
+    name: Signal Generator Agent
+    role: Erzeugt handelbare Signale mit Begründung, Konfidenz und Risiko-Hinweis.
+    inputs:
+      - pattern_events
+      - anti_pattern_events
+    outputs:
+      - ranked_signals
+    handoff_to:
+      - live_dashboard
+
+  - id: live_dashboard
+    name: Live Dashboard Agent
+    role: Rendert Signale, News-Block und Status für UI (Streamlit/React).
+    inputs:
+      - ranked_signals
+      - normalized_news_items
+    outputs:
+      - dashboard_view_model
+    channels:
+      - streamlit
+      - react
+    handoff_to:
+      - watchlists
+      - news_block
+      - alert_layer
+
+  - id: watchlists
+    name: Watchlist Agent
+    role: Verwaltet beobachtete Ticker, Priorisierung und Nutzerlisten.
+    inputs:
+      - dashboard_view_model
+    outputs:
+      - watchlist_state
+
+  - id: news_block
+    name: News-Block Agent
+    role: Zeigt pro Aktie gefilterte, priorisierte News mit Sentiment-Kontext.
+    inputs:
+      - dashboard_view_model
+    outputs:
+      - per_ticker_news_panels
+
+  - id: alert_layer
+    name: Alert Layer Agent
+    role: Versendet Alerts für kritische Signale und Statuswechsel.
+    inputs:
+      - dashboard_view_model
+    outputs:
+      - delivered_alerts
+    channels:
+      - email
+      - slack
+      - webhook