Was macht last30days-skill?
Verfolge KI-bewertete Suchergebnisse basierend auf Upvotes, Likes und echtem Geld mit dem last30days-Skill.
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Der Skill 'last30days' ermöglicht es Entwicklern und KI-Agenten, Suchergebnisse anhand von Community-Signalen wie Upvotes, Likes und finanziellen Investitionen ('echtem Geld') zu analysieren und zu bewerten. Er sammelt und rankt Inhalte aus den letzten 30 Tagen, um die aktuellsten und relevantesten Trends zu identifizieren. Dies ist besonders nützlich in Umgebungen wie Claude Code, Cursor oder Codex, wo eine datengesteuerte Priorisierung von Ressourcen, Tools oder Inhalten gewünscht ist. Der Skill aggregiert Benutzerinteraktionen und monetäre Signale, um eine 'KI-bewertete' Rangliste zu erstellen, die über traditionelle zeitbasierte oder reine Popularitätsmetriken hinausgeht. Entwickler können ihn nutzen, um schnell die wertvollsten oder am meisten geschätzten Projekte, Diskussionen oder Tools in ihrem Bereich zu identifizieren.
npx skills add louayham6956/last30days-skillInstalled? Explore more Recherche & Datenanalyse skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →
Verfolge KI-bewertete Suchergebnisse basierend auf Upvotes, Likes und echtem Geld mit dem last30days-Skill.
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.