Système quotidien pour créer du contenu viral · 29 agents · 15 commandes · 32 fichiers de connaissances · 12 structures virales · 7 déclencheurs · 8 éléments notables · adapté de la méthode Audience d'Elias Mamã par Joseph Moreno · Zenith
Ce skill, basé sur la méthode Audience d'Elias Mamã et adapté par Joseph Moreno, est un système quotidien complet pour créer du contenu viral sur les réseaux sociaux. Il centralise 29 agents spécialisés, 15 commandes, et 32 fichiers de connaissances pour guider l'utilisateur à travers la génération d'idées, la structuration de posts, l'optimisation de titres, et la planification de contenu. Conçu pour fonctionner sur des plateformes d'agents IA comme Claude Code ou Cursor, il exploite 12 structures virales, 7 déclencheurs psychologiques et 8 éléments de notabilité pour maximiser l'engagement. Idéal pour les créateurs de contenu et les marketeurs, ce skill automatise les processus créatifs tout en restant flexible et personnalisable selon l'audience cible.
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Système quotidien pour créer du contenu viral · 29 agents · 15 commandes · 32 fichiers de connaissances · 12 structures virales · 7 déclencheurs · 8 éléments notables · adapté de la méthode Audience d'Elias Mamã par 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.