O que ncm-listening-profile faz?
Coleta suas principais playlists e rankings de músicas mais ouvidas do NetEase Cloud Music para gerar, localmente, um arquivo de dados de análise do seu perfil auditivo e um prompt para IA.
Coleta suas principais playlists e rankings de música do NetEase Cloud Music para gerar uma análise local do seu perfil auditivo e um prompt para IA.
Esta skill para agentes de IA coleta suas principais playlists e rankings de músicas mais ouvidas da NetEase Cloud Music (NCM) e gera, localmente, um arquivo de dados de análise do seu perfil auditivo (incluindo artistas, gêneros e atmosferas mais frequentes) e um prompt formatado para IA. É útil para usuários que desejam compreender melhor seus hábitos musicais, compartilhar um resumo estilizado de seu gosto musical ou usar esses dados como entrada para prompts de IA (como criação de recomendações, playlists ou descrições). A skill suporta o ecossistema NetEase Cloud Music, extraindo dados de playlists públicas e rankings pessoais de audição, e processa tudo localmente, sem enviar dados para servidores externos. O funcionamento é simples: o agente acessa a API ou dados exportados da NCM, analisa as faixas e metadados (como contagem de reproduções, gêneros, etc.) e gera um JSON com o perfil e um texto de prompt pronto para ser usado em outras ferramentas de IA.
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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.