dexter-jp

Name: dexter-jp
Author: edinetdb

Issues

日本株の自律型リサーチAIエージェント｜AI agent for deep financial research on Japanese listed companies. Powered by EDINET DB + J-Quants.

279stars

34forks

TypeScript

Installation

# Add to your Claude Code skills
git clone https://github.com/edinetdb/dexter-jp

Getting Started

Guides for using ai agents skills like dexter-jp.

Caveman: Cut Claude Token Use by 65%
How agent-side prompt compression works, when to use it, and when not to.
What is an AI Skills Marketplace?
Definitions, how marketplaces work, and how to choose between them in 2026.
Getting Started with AI Skills

Security ReportIssues

Last scanned: 5/30/2026

{
  "issues": [
    {
      "type": "npm-audit",
      "message": "@babel/plugin-transform-modules-systemjs: @babel/plugin-transform-modules-systemjs generates arbitrary code when compiling malicious input",
      "severity": "high"
    },
    {
      "type": "npm-audit",
      "message": "@langchain/ollama: Vulnerability found",
      "severity": "medium"
    },
    {
      "type": "npm-audit",
      "message": "@protobufjs/utf8: protobufjs has overlong UTF-8 decoding",
      "severity": "medium"
    },
    {
      "type": "npm-audit",
      "message": "@whiskeysockets/baileys: Vulnerability found",
      "severity": "high"
    },
    {
      "type": "npm-audit",
      "message": "@whiskeysockets/libsignal-node: Vulnerability found",
      "severity": "high"
    },
    {
      "type": "npm-audit",
      "message": "brace-expansion: brace-expansion: Zero-step sequence causes process hang and memory exhaustion",
      "severity": "medium"
    },
    {
      "type": "npm-audit",
      "message": "file-type: file-type affected by infinite loop in ASF parser on malformed input with zero-size sub-header",
      "severity": "medium"
    },
    {
      "type": "npm-audit",
      "message": "handlebars: Handlebars.js has JavaScript Injection via AST Type Confusion by tampering @partial-block",
      "severity": "critical"
    },
    {
      "type": "npm-audit",
      "message": "langsmith: LangSmith Client SDKs has Prototype Pollution in langsmith-sdk via Incomplete `__proto__` Guard in Internal lodash `set()`",
      "severity": "high"
    },
    {
      "type": "npm-audit",
      "message": "minimatch: minimatch has a ReDoS via repeated wildcards with non-matching literal in pattern",
      "severity": "high"
    },
    {
      "type": "npm-audit",
      "message": "music-metadata: music-metadata has an infinite loop vulnerability in ASF parser",
      "severity": "high"
    },
    {
      "type": "npm-audit",
      "message": "picomatch: Picomatch: Method Injection in POSIX Character Classes causes incorrect Glob Matching",
      "severity": "high"
    },
    {
      "type": "npm-audit",
      "message": "protobufjs: Arbitrary code execution in protobufjs",
      "severity": "critical"
    },
    {
      "type": "npm-audit",
      "message": "uuid: uuid: Missing buffer bounds check in v3/v5/v6 when buf is provided",
      "severity": "medium"
    },
    {
      "type": "npm-audit",
      "message": "ws: ws: Uninitialized memory disclosure",
      "severity": "medium"
    }
  ],
  "status": "FAILED",
  "scannedAt": "2026-05-30T15:17:27.867Z",
  "npmAuditRan": true,
  "pipAuditRan": true
}

README.md

Frequently Asked Questions

What is dexter-jp?

dexter-jp is an open-source ai agents skill for AI coding assistants such as Claude Code, Codex CLI, and ChatGPT, built by edinetdb. 日本株の自律型リサーチAIエージェント｜AI agent for deep financial research on Japanese listed companies. Powered by EDINET DB + J-Quants. It has 279 GitHub stars.

Is dexter-jp safe to use?

dexter-jp failed SkillsLLM's automated security scan, which flagged one or more high-severity issues. Review the Security Report section carefully before using it.

How do I install dexter-jp?

Clone the repository with "git clone https://github.com/edinetdb/dexter-jp" and add it to your Claude Code skills directory (see the Installation section above).

What programming language is dexter-jp written in?

dexter-jp is primarily written in TypeScript. It is open-source under edinetdb on GitHub, so you can review or fork the full source.

Are there alternatives to dexter-jp?

Yes. SkillsLLM lists many other AI Agents skills you can browse and compare side by side. Open the AI Agents category from the badge at the top of this page, or use the Related Skills and comparison links further down to weigh dexter-jp against similar tools.

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🇬🇧 English version

Dexter JP — 日本株の自律型リサーチエージェント

聞くだけで、勝手に計画を立てて、複数のデータソースを横断して、自分で検証しながらレポートまで仕上げる。

EDINET DB + J-Quants で動く、日本株特化の金融AIエージェント。 virattt/dexter（米国株版）をフォークし、日本市場向けに全面改修。

Dexter JP Demo

ただのツールではない

よくある金融ツールは「スクリーニングできます」「財務データ見れます」で終わる。Dexter JPは違う。

「ソニーと任天堂、投資先としてどちらが優れているか分析して」 と聞くと:

まず計画を立てる — 比較に必要な指標（収益性、成長性、財務健全性、リスク）を自分で決める
複数のツールを自律的に呼び出す — 両社の財務データ、有報のリスク要因、決算短信を並列取得
途中で検証する — 数字とナラティブに矛盾がないか、データが足りているか自分で判断
レポートを仕上げる — 比較表と結論付きの構造化された分析結果を出力

これを1回の質問で、人間が介在せずにやる。ツールを1つ呼ぶだけの「データ取得」ではなく、複数のデータソースを横断した「分析」が自動で走る。

セットアップ

必要なもの

Bun
LLM APIキー（以下のいずれか1つ）
EDINET DB APIキー

環境変数

.envに設定するもの:

# === 必須 ===

# LLM（いずれか1つ。複数設定してもOK、CLI上で切替可能）
OPENAI_API_KEY=sk-...          # OpenAI（デフォルト）
ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-...   # Claude
GOOGLE_API_KEY=...             # Gemini
XAI_API_KEY=...                # Grok
OPENROUTER_API_KEY=...         # OpenRouter（複数モデル利用可）

# 日本株データ
EDINETDB_API_KEY=edb_...       # edinetdb.jp で取得（無料枠あり）

# === オプション ===

# 株価データ（設定すると get_stock_price ツールが有効化）
JQUANTS_API_KEY=...            # jpx-jquants.com で取得（無料、期限なし）

# Web検索（設定すると web_search ツールが有効化。優先順: Exa → Perplexity → Tavily）
EXASEARCH_API_KEY=...
PERPLEXITY_API_KEY=...
TAVILY_API_KEY=...

# X/Twitter検索
X_BEARER_TOKEN=...

# ローカルLLM
OLLAMA_BASE_URL=http://127.0.0.1:11434

インストール & 起動

git clone https://github.com/edinetdb/dexter-jp.git
cd dexter-jp
bun install
cp env.example .env  # 編集してAPIキーを設定
bun run start

使い方の例

自律的な分析（エージェントの真価）

複雑な問いを投げると、Dexterが自分で計画を立て、複数のデータソースを横断し、レポートを仕上げる:

トヨタの競争力を総合分析して。財務データ、有報のリスク要因、最新決算を踏まえてレポートにまとめて

ソニーと任天堂、投資先としてどちらが優れているか。財務健全性・収益性・成長性・リスクを比較して結論を出して

高ROE・高配当の割安銘柄を探して、トップ3の財務健全性と事業リスクを深掘り分析して

キーエンスのDCFバリュエーションをして。現在の株価水準が割高か割安か判断して

シンプルな質問もOK

トヨタの直近5年の財務推移を見せて

ROE15%以上、自己資本比率50%以上の企業をスクリーニングして

任天堂の有報のリスク要因を読んで

配当利回り4%以上の高配当銘柄を探して

英語でも動く

Analyze Toyota's competitiveness. Cover financials, risk factors from the annual report, and latest earnings.

Compare Sony vs Nintendo as investment targets with a final recommendation.

アーキテクチャ

ユーザーの質問
    ↓
エージェントループ（LangChain）
    ↓ 計画 → ツール選択 → 実行 → 検証 → 繰り返し
    ↓
┌─────────────────────────────────────────┐
│  get_financials（メタツール）             │
│    → get_financial_statements           │
│    → get_company_info                   │
│    → get_key_ratios                     │
│    → get_analysis                       │
│    → get_earnings                       │
├─────────────────────────────────────────┤
│  read_filings                           │
│    → text-blocks（有報テキスト）          │
│    → shareholders（大量保有報告書）       │
├─────────────────────────────────────────┤
│  company_screener（100+ 指標）           │
├─────────────────────────────────────────┤
│  get_stock_price（J-Quants V2）          │
├─────────────────────────────────────────┤
│  web_search / browser / skills          │
└─────────────────────────────────────────┘
    ↓
構造化されたレポート出力

メタツールの仕組み

get_financialsは単なるAPIラッパーではない。内部にLLMを持つルーティングエージェント:

ユーザーの自然言語クエリを受け取る
内部LLMがどのサブツールを呼ぶべきか判断
複数サブツールを並列実行
結果を統合して返す

「ソニーとトヨタの利益率を比較して」→ 内部で4つのAPI呼び出しが自動で走る。

スキルシステム

複雑な多段階ワークフローはSKILL.mdで定義。DCFバリュエーションスキルを内蔵:

日本国債利回りベースのWACC計算
東証PBR1倍割れ問題の文脈
円建て分析

リサーチルール（`.dexter/RULES.md`）

自分の投資スタイルや分析方針をMarkdownで定義できる。設定した内容がシステムプロンプトに自動で反映され、Dexterの行動指針になる。

mkdir -p .dexter
cp RULES.md.example .dexter/RULES.md
# 自分のルールに書き換える

CLIで /rules と入力すると現在のルールを確認できる。

設定例:

分析時は必ず同業他社5社と比較する
財務指標はJPY百万円で表示する
バリュー投資基準（ROE > 10%、PBR < 1.5）でスクリーニングする

コンテキスト圧縮

長時間のリサーチセッションで大量のデータを取得した場合、高速LLMが自動的にデータをサマリに圧縮してコンテキストを節約する。単純なデータ削除ではなく、重要な数値・結論を保持した要約を生成するため、セッションを通じた分析の整合性が保たれる。

メモリ

セッション間で記憶を保持。投資方針、ポートフォリオ情報、過去の分析結果を覚える。

対応LLM

/modelコマンドでCLI上から切替可能:

OpenAI（GPT-4o, GPT-4o-mini 等）
Anthropic（Claude）
Google（Gemini）
xAI（Grok）
OpenRouter
Ollama（ローカルLLM）

メッセージング連携

CLIだけでなく、Slack・Discord経由でも使える。bun run gateway で起動:

チャネル	方式	公開URL	環境変数
Slack	Socket Mode (WebSocket)	不要	`SLACK_BOT_TOKEN` + `SLACK_APP_TOKEN`
Discord	Gateway (WebSocket)	不要	`DISCORD_BOT_TOKEN`
LINE	Webhook (HTTP)	必要	`LINE_CHANNEL_SECRET` + `LINE_CHANNEL_ACCESS_TOKEN`
WhatsApp	Baileys (WebSocket)	不要	QRコードでログイン

設定された環境変数に応じて、対応するチャネルだけが起動する。複数チャネル同時稼働可能。

Slack Bot セットアップ

api.slack.com/apps → Create New App → From scratch
Socket Mode → Enable → App-Level Token を生成（xapp-で始まるトークン）
OAuth & Permissions → Bot Token Scopes に追加:
- chat:write, im:history, im:read, app_mentions:read
Event Subscriptions → Enable Events → Subscribe to bot events:
- message.im（DM受信）, app_mention（メンション受信）
App Home → Messages Tab を ON → 「Allow users to send Slash commands and messages from the messages tab」にチェック
Install to Workspace → Bot Token（xoxb-で始まる）をコピー

.env に設定:

SLACK_BOT_TOKEN=xoxb-...
SLACK_APP_TOKEN=xapp-...

サーバー内ではスレッド返信、DMでは直接返信。

Discord Bot セットアップ

discord.com/developers/applications → New Application
Bot → Reset Token → Bot Token をコピー
Bot → Privileged Gateway Intents → Message Content Intent を ON
OAuth2 → URL Generator:
- Scopes: bot
- Bot Permissions: Send Messages, Read Message History, Send Messages in Threads
生成されたURLをブラウザで開いてサーバーに招待
.env に設定:
```
DISCORD_BOT_TOKEN=MTQ4...
```

サーバー内では @Bot名 メンションでスレッド返信、DMでは直接返信。

LINE Bot セットアップ

LINEはWebhook方式のため、外部からアクセス可能なURLが必要（Slack/Discordとは異なる）。

LINE Official Account Manager で LINE公式アカウントを作成
- LINE Developersコンソールから直接Messaging APIチャネルは作成できない（2026年時点）
LINE Official Account Manager → 設定 → Messaging API → 「Messaging APIを利用する」
- プロバイダーを選択（既存でOK）
LINE Developersコンソール → 該当チャネル → Messaging API設定 タブ:
- チャネルアクセストークン（長期） → 発行
- Webhook URL → https://{your-domain}/webhook/line を設定
- Webhookの利用 → ON
- Webhookの再送 → OFF（重複処理防止）
LINE Official Account Manager → 設定 → 応答設定:
- 応答メッセージ → OFF
- あいさつメッセージ → OFF
チャネル基本設定 タブからChannel Secretを取得