제공된 X 분석 데이터를 검토하고, 동일 계정 내 이상치를 찾아내며, 주간 리뷰를 실행하고, 효과가 있었던 게시물의 변형 5개를 계획합니다. 제공된 데이터만 분석하며, 스크래핑은 절대 수행하지 않습니다.
이 스킬은 사용자가 제공한 X (트위터) 분석 데이터만을 기반으로 콘텐츠 성과를 심층 분석하고 차주 전략을 수립하도록 설계되었습니다. 사용자가 복사하여 붙여넣거나 내보낸 데이터만 사용하며, 외부 스크래핑은 절대 수행하지 않아 데이터 프라이버시를 보장합니다. 스킬은 원본 게시물과 답글을 분리하고, 평가 중인 게시물을 제외한 동일 계정 내 게시물들의 중앙값을 계산하여 이상치를 식별합니다. 최종적으로 점수판, 상위 게시물, 각각에 대한 한 줄 가설이 포함된 이상치, 저조 성과 게시물, 믹스 점검, 답글 목록 노트, 그리고 '5가지 추가 변형' 계획을 제공합니다. Claude Code, Cursor, Codex 등 다양한 AI 에이전트 플랫폼에서 활용할 수 있으며, SKILL.md 문서에 명시된 분석 절차를 따릅니다.
npx skills add https://github.com/BlazingInterwebs/x-agent-skills/tree/HEAD/skills/x-auditInstalled? Explore more 연구 & 데이터 분석 skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →
사용자가 붙여넣거나 내보낸 분석 데이터만 사용하십시오. 원본 게시물과
답글을 분리하십시오. 평가 중인 게시물을 제외한 동일 계정의 중앙값을
계산하십시오. scripts/compare.py를 사용할 수 있으면 CSV에 대해 실행하고,
그렇지 않으면 수동 계산을 보여주십시오. 기준선이 너무 작거나 0이면
판단을 보류하십시오.
점수판, 상위 게시물, 각각에 대한 한 줄 가설이 포함된 이상치,
저조 성과 게시물, 믹스 점검, 답글 목록 노트, 그리고 '5가지 추가 변형'
계획을 반환하십시오. 하나의 게시물에 주간 순 성장을 귀속시키지 마십시오.
새로운 초안은 x-post로 라우팅하십시오.
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.