Trabajo, Producto del estudio

Sage Prism

Un pipeline de investigación con LLM que lee reportes de la SEC y encuentra qué cambió.

Un pipeline de investigación con LLM que lee reportes de la SEC y encuentra qué cambió.

El problema

Las empresas públicas presentan decenas de miles de páginas por trimestre. Lo interesante es qué cambió desde el reporte anterior, y encontrarlo a mano le toma a un analista un día por empresa. Sage Prism existe para encontrarlo para un canal de video dirigido a inversionistas minoristas, con cada afirmación rastreable a una línea del reporte.

El enfoque

Un proceso en segundo plano vigila el índice diario de EDGAR para un conjunto rotativo de las empresas más grandes por capitalización, descarga cada reporte y corre dos detectores: uno numérico sobre series XBRL que sobrevive a cambios de etiquetas y reexpresiones, y uno narrativo que compara secciones año contra año. Solo los reportes con señal pasan a investigación, donde un modelo construye una base de hechos que debe pasar una compuerta mecánica de verificación antes de guardarse. Un paso separado por línea de comandos convierte las bases de hechos en guiones. El proceso nunca escribe guiones y el paso de guiones nunca investiga, y eso es lo que mantiene el resultado verificado.

Dónde está hoy

El pipeline corre en una sola máquina con una máquina de estados por reporte, reintentos y una cola de fallidos tras tres intentos. Una persona graba, edita y publica todo. Nada se publica solo.

Construido con

  • Python
  • MongoDB
  • EDGAR y XBRL
  • Claude
  • launchd