O que extract-paid-twitter-collabs faz?
Extraia todos os criadores pagos por uma colaboração em uma postagem do X/Twitter via paid.airaa.xyz — skill para Claude Code + CLI Python autônomo.
Extraia todos os criadores pagos por uma colaboração em uma postagem do X/Twitter via paid.airaa.xyz — skill para Claude Code + CLI Python autônomo.
Este skill permite identificar e listar todos os criadores que foram pagos por uma colaboração em uma postagem específica do X/Twitter, utilizando o serviço paid.airaa.xyz. Ele se destaca por funcionar tanto como um skill para o Claude Code, facilitando a integração com fluxos de automação baseados em IA, quanto como uma ferramenta CLI Python independente, dando flexibilidade para uso em scripts e pipelines de desenvolvimento. Isso é particularmente útil para profissionais de marketing digital, analistas de influência e desenvolvedores que precisam auditar ou monitorar colaborações pagas em redes sociais. O funcionamento é simples: o usuário fornece a URL ou ID da postagem do Twitter, e o skill consulta a API do paid.airaa.xyz para retornar uma lista estruturada dos criadores pagos, incluindo detalhes como nome de usuário e valor pago, se disponível. Suporta plataformas como Claude Code e qualquer ambiente Python, tornando-o versátil para diferentes contextos de uso.
npx skills add shannhk/extract-paid-twitter-collabsInstalled? Explore more Pesquisa e Análise de Dados skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →
Extraia todos os criadores pagos por uma colaboração em uma postagem do X/Twitter via paid.airaa.xyz — skill para Claude Code + CLI Python autônomo.
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.