linkedin-algorithm-source は何をしますか？
linkedin-boost — LinkedInのあらゆるサーフェス（フィード、検索、リクルーターソーシング、応募者ランキング）に対応するClaudeスキル。LinkedIn Engineeringが公開したメカニズムに基づいて構築されており、どの一般的なルールが俗説かを明確に示します。
linkedin-boost — Claudeスキル。LinkedInのすべてのサーフェス（フィード、検索、リクルーターソーシング、応募者ランキング）に対応。LinkedIn Engineeringが公開したメカニズムに基づき、どの一般的なルールが俗説かを明確に示します。
このスキルは、LinkedInのレコメンデーションアルゴリズムに関する実用的な知識を提供します。LinkedIn Engineeringの公式ブログや発表されたメカニズムから直接情報を引用しており、フィード、検索、リクルーター向けソーシング、応募者ランキングなど、主要なLinkedInサーフェスの動作を理解するのに役立ちます。Claude CodeやCursorなどのAIエージェントと連携し、ユーザーがLinkedInのプラットフォーム上で可視性を向上させたり、求人探しや人材発掘の効率を高めたりするためのアドバイスを生成できます。特に、広く信じられているものの実際には効果がない戦略（俗説）と、実際に有効なメカニズムを区別する点が特徴で、マーケティング担当者、人事担当者、求職者にとって価値の高い情報源となります。
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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.