提供された X アナリティクスをレビューし、同一アカウント内の外れ値を見つけ、週次レビューを実行し、効果のあった内容のバリエーションを5つ計画します。提供されたデータのみを分析し、スクレイピングは行いません。
このスキルは、ユーザーがエクスポートまたは貼り付けた X アナリティクスデータのみに基づいて、アカウントのパフォーマンス分析と週次レビューを実行します。オリジナルの投稿と返信を区別し、同一アカウント内の中央値を計算して外れ値を検出します。 `scripts/compare.py` スクリプトが利用可能な場合は CSV データを処理し、そうでない場合は手動計算の手順を示します。分析結果として、スコアボード、トップ投稿、外れ値（各1行の仮説付き）、あまり効果のなかった投稿（フロップ）、ミックスチェック、返信リストのメモ、そして「あと5バージョン」の計画を提供します。提案された新しいドラフトは `x-post` スキルにルーティングされます。スクレイピングは一切行わず、ユーザーが提供したデータのみを分析するため、プライバシーとデータの完全性が保たれます。
npx skills add https://github.com/BlazingInterwebs/x-agent-skills/tree/HEAD/skills/x-auditInstalled? Explore more 研究＆データ分析 skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →
runtime、metrics、 evidence、auditをお読みください。
ユーザーが貼り付けるかエクスポートしたアナリティクスのみを使用します。オリジナルの投稿と返信を区別します。評価対象の投稿を除いた同一アカウント内の中央値を計算します。scripts/compare.py が利用可能な場合は CSV に対して実行し、そうでない場合は手動計算の手順を示します。ベースラインが小さすぎるかゼロの場合は判断を控えます。
スコアボード、トップ投稿、各1行の仮説付き外れ値、フロップ、ミックスチェック、返信リストのメモ、および「あと5バージョン」の計画を返します。1つの投稿に週間純成長を帰属させないでください。新しい下書きは x-post にルーティングします。
This repo contains 4 individual skills — each has its own dedicated page.
Build a reply list and draft replies and quote posts on other people's X posts, including bigger accounts and peers, to grow a network. Does not like, follow, post, or DM.
Revise X drafts so they sound like the user, removing hype, generic AI phrasing, bait asks, and banned punctuation while keeping meaning and authentic vocabulary. Does not score AI authorship.
Draft X long posts, threads, and X Articles when an idea needs more than one short post. Chooses the format, structures it, and writes titles and openings. Does not publish.
Plan a sustainable X routine, including a daily 30 to 45 minute hand-posting rhythm, a weekly content rotation, posting time, and a weekly review. Does not schedule or publish.
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.