Sistema diário para criar conteúdo viral · 29 agentes · 15 comandos · 32 arquivos de conhecimento · 12 estruturas virais · 7 gatilhos · 8 elementos notáveis · adaptado do Método Audience de Elias Mamã por Joseph Moreno · Zenith
Este skill, chamado zenith-audience, é um sistema diário projetado para criar conteúdo viral de forma estruturada e repetível. Baseado no Método Audience de Elias Mamã e adaptado por Joseph Moreno, ele reúne 29 agentes de IA especializados, 15 comandos pré-definidos e 32 arquivos de conhecimento que cobrem 12 estruturas virais, 7 gatilhos psicológicos e 8 elementos de destaque. Útil para criadores de conteúdo, profissionais de marketing e equipes de mídia social que desejam automatizar a geração de ideias virais, o skill pode ser integrado a plataformas como Claude Code, Cursor ou Codex. Seu funcionamento consiste em combinar os arquivos de conhecimento com prompts orientados pelos agentes para produzir roteiros, posts e estratégias que maximizem o engajamento do público, seguindo uma metodologia testada.
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Sistema diário para criar conteúdo viral · 29 agentes · 15 comandos · 32 arquivos de conhecimento · 12 estruturas virais · 7 gatilhos · 8 elementos notáveis · adaptado do Método Audience de Elias Mamã por Joseph Moreno · Zenith
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.