Tägliches System zur Erstellung viraler Inhalte · 29 Agenten · 15 Befehle · 32 Wissensdateien · 12 virale Strukturen · 7 Auslöser · 8 bemerkenswerte Elemente · adaptiert von der Audience-Methode von Elias Mamã durch Joseph Moreno · Zenith
Dieses Skill, 'zenith-audience', ist ein umfassendes tägliches System zur Erstellung viraler Inhalte, basierend auf der Audience-Methode von Elias Mamã und adaptiert von Joseph Moreno. Es unterstützt Agenten, Entwickler und Content-Ersteller, indem es strukturierte Ansätze, Befehle und Wissensdateien bereitstellt, um konsistent ansprechende und verbreitungsfähige Inhalte zu produzieren. Das Skill integriert 29 spezialisierte Agenten, 15 Befehle, 32 Wissensdateien sowie 12 virale Strukturen, 7 emotionale Auslöser und 8 bemerkenswerte Elemente, die auf verschiedenen Plattformen wie Claude Code, Cursor oder Codex eingesetzt werden können. Durch die Kombination von psychologischen Prinzipien und bewährten Content-Formeln hilft es, die Reichweite zu maximieren und die Zielbindung zu erhöhen, ohne dass zusätzliche Konfiguration erforderlich ist.
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Tägliches System zur Erstellung viraler Inhalte · 29 Agenten · 15 Befehle · 32 Wissensdateien · 12 virale Strukturen · 7 Auslöser · 8 bemerkenswerte Elemente · adaptiert von der Audience-Methode von Elias Mamã durch Joseph Moreno · Zenith
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.