zenith-audience은(는) 무엇을 하나요?
바이럴 콘텐츠 제작을 위한 일일 시스템 · 29개 에이전트 · 15개 명령어 · 32개 지식 파일 · 12개 바이럴 구조 · 7개 트리거 · 8개 주목 요소 · Elias Mamã의 Audience Method를 Joseph Moreno가 Zenith용으로 각색했습니다.
바이럴 콘텐츠 제작을 위한 일일 시스템 · 29개 에이전트 · 15개 명령어 · 32개 지식 파일 · 12개 바이럴 구조 · 7개 트리거 · 8개 주목 요소 · Elias Mamã의 Audience Method를 Joseph Moreno가 Zenith용으로 각색했습니다.
zenithmetodo/zenith-audience는 개발자와 AI 에이전트 사용자가 체계적으로 바이럴 콘텐츠를 제작할 수 있도록 설계된 전문 스킬입니다. 29개 에이전트, 15개 명령어, 32개 지식 파일을 기반으로 하며, 12개의 바이럴 구조, 7개의 트리거, 8개의 주목 요소를 활용하여 효과적인 콘텐츠 전략을 수립합니다. 이 스킬은 Claude Code, Cursor, Codex 등 다양한 AI 에이전트 플랫폼에서 사용할 수 있으며, Elias Mamã의 Audience Method를 Joseph Moreno가 Zenith 환경에 맞게 각색했습니다. 일일 콘텐츠 제작 시스템으로 작동하여 사용자가 반복적이고 체계적으로 바이럴 콘텐츠를 생성할 수 있도록 지원합니다.
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바이럴 콘텐츠 제작을 위한 일일 시스템 · 29개 에이전트 · 15개 명령어 · 32개 지식 파일 · 12개 바이럴 구조 · 7개 트리거 · 8개 주목 요소 · Elias Mamã의 Audience Method를 Joseph Moreno가 Zenith용으로 각색했습니다.
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.