Was macht autody?
Codex-Fähigkeit für Analysen von Douyin-Erstellern aus erster Hand.
Quelle: https://github.com/kizzhang/autody
Veröffentlicht: 2026-06-02T03:46:51Z
Codex-Fähigkeit für Analysen von Douyin-Erstellern aus erster Hand.
Diese Skill, bekannt als kizzhang/autody, ist eine spezialisierte Codex-Funktion, die für die Analyse von Erstellern auf der Plattform Douyin (der chinesischen Version von TikTok) aus erster Hand entwickelt wurde. Sie unterstützt Entwickler und Agenten dabei, detaillierte Einblicke in die Leistung von Erstellern zu gewinnen, indem sie auf offizielle Douyin-APIs oder verwandte Datenquellen zugreift. Nützlich für Content-Strategen, Marketingteams oder KI-Agenten, die datengestützte Entscheidungen in Bezug auf Douyin-Kampagnen oder Creator-Partnerschaften benötigen. Die Skill ist als Open-Source-Projekt auf GitHub verfügbar und bietet eine Quelle für Echtzeit-Daten, sofern die entsprechenden Anmeldeinformationen und API-Setups konfiguriert sind.
npx skills add kizzhang/autodyInstalled? Explore more Recherche & Datenanalyse skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →
Codex-Fähigkeit für Analysen von Douyin-Erstellern aus erster Hand.
Quelle: https://github.com/kizzhang/autody
Veröffentlicht: 2026-06-02T03:46:51Z
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.