Que fait hookradar-agent-skill ?
Connectez votre agent IA à HookRadar pour automatiser la veille créative concurrentielle et analyser les données de performance publicitaire à l'aide du standard MCP.
Connectez votre agent IA à HookRadar pour automatiser la veille créative concurrentielle et analyser les données de performance publicitaire à l'aide du standard MCP.
Cette compétence permet aux agents IA (tels que Claude Code, Cursor, Codex) de s'interfacer directement avec l'API HookRadar via le standard MCP (Model Context Protocol). Elle automatise la collecte et l'analyse des données de performance publicitaire et de veille créative concurrentielle. En utilisant cette skill, votre agent peut exécuter des recherches sur les publicités concurrentes, extraire des métriques clés comme les taux d'engagement, les impressions et les conversions, et générer des rapports synthétiques. Elle est particulièrement utile pour les marketeurs et les spécialistes de la croissance qui souhaitent intégrer la veille concurrentielle dans leurs workflows automatisés, sans quitter leur environnement de développement IA.
npx skills add Anagogic-blastinggelatin157/hookradar-agent-skillInstalled? Explore more Recherche et analyse de données skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →
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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.