linkedin-viral-toolkit은(는) 무엇을 하나요?
실제 LinkedIn 게시물을 데이터 기반의 바이럴 포스팅 시스템으로 전환하세요. 실제로 효과가 있는 것을 분석하고 당신의 목소리로 초안을 작성하는 Claude 스킬입니다. 더 이상 추측은 필요 없습니다.
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이 스킬은 LinkedIn에서 효과적인 콘텐츠 전략을 수립하고 실행하는 데 도움을 줍니다. 사용자가 제공한 실제 LinkedIn 게시물(성과 데이터 포함)을 분석하여 어떤 유형의 콘텐츠가 높은 참여율을 얻는지 파악하고, 개인화된 게시물 초안을 생성합니다. Claude Code, Cursor, Codex와 같은 AI 에이전트 플랫폼에서 사용 가능하며, 사용자의 기존 게시물 데이터를 기준으로 학습하여 '추측 없는' 바이럴 포스팅을 가능하게 합니다. 분석 결과는 마크다운 형식으로 제공되며, 게시물 주제, 톤, 길이, 해시태그 전략 등을 최적화하는 데 초점을 맞춥니다.
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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.