linkedin-boost — Claude-Fähigkeit für jede LinkedIn-Oberfläche — Feed, Suche, Recruiter-Sourcing, Bewerberranking — basierend auf LinkedIn Engineerings veröffentlichtem Mechanismus und explizit darüber, welche populären Regeln Folklore sind.
Diese Claude-Fähigkeit (Skill) analysiert und optimiert Interaktionen auf verschiedenen LinkedIn-Oberflächen wie dem Feed, der Suche, dem Recruiter-Sourcing und dem Bewerberranking. Sie basiert auf den tatsächlich von LinkedIn Engineering veröffentlichten Mechanismen und unterscheidet klar zwischen faktenbasierten Regeln und weit verbreiteten Mythen („Folklore“). Entwickler, Recruiter und Content-Ersteller können damit ihre Sichtbarkeit und Reichweite auf LinkedIn datengestützt verbessern, ohne auf spekulative Tipps angewiesen zu sein. Der Skill unterstützt Claude als Plattform und liefert präzise, umsetzbare Handlungsempfehlungen für jede Oberfläche, basierend auf echten Algorithmus-Dokumentationen.
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USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.
Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.
Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.
The agent harness performance optimization system. Skills, instincts, memory, security, and research-first development for Claude Code, Codex, Opencode, Cursor and beyond.
Agent skill repository discovered by 10x-chat research.
Review backend code for quality, security, maintainability, and best practices based on established checklist rules. Use when the user requests a review, analysis, or improvement of backend files (e.g., `.py`) under the `api/` directory. Do NOT use for frontend files (e.g., `.tsx`, `.ts`, `.js`). Supports pending-change review, code snippets review, and file-focused review.