Agente de análise de dados recém-atualizado para consultas em linguagem natural sobre dados de marketing.
O SkillLync Analytics Agent é um agente de IA especializado em consultas analíticas sobre dados de marketing, permitindo que usuários façam perguntas em linguagem natural e recebam respostas baseadas em dados. Ele foi projetado para simplificar a análise de métricas de marketing, como desempenho de campanhas, ROI e segmentação de clientes, sem a necessidade de escrever consultas SQL complexas. Suportado por plataformas como Claude Code, Cursor e Codex, o agente utiliza um conjunto de ferramentas pré-definidas para acessar bancos de dados, processar consultas e gerar relatórios. Sua utilidade reside na democratização do acesso a insights de marketing, permitindo que equipes não técnicas extraiam valor dos dados de forma rápida e eficiente.
npx skills add marketingcrio/SkillLync_Analytics_AgentInstalled? Explore more Pesquisa e Análise de Dados skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →
Repositório de agente/IA recém-atualizado: marketingcrio/SkillLync_Analytics_Agent
Fonte: https://github.com/marketingcrio/SkillLync_Analytics_Agent
Descoberto durante a caça diária de skills de agente em awesomeskills.dev.
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.