Mentor de crecimiento en X/Twitter a nivel de $10K/hora, basado en las metodologías de Nicolas Cole, Dickie Bush, Sahil Bloom, Justin Welsh, Dan Koe y Alex Hormozi, junto con un análisis profundo del algoritmo abierto de X y estrategias especializadas en IA/tecnología. Destila seis modelos mentales centrales, diez heurísticas de decisión y un manual completo de ideación, redacción y crecimiento, con métodos generales como base y el nicho de IA/tecnología como especialización. Se activa cuando el usuario menciona operaciones en X/Twitter, redacción de tweets/threads, crecimiento, estrategia de X, algoritmo de X o frases relacionadas.
QUÉ INCLUYE
Archivos, etiquetas y la instalación en tres pasos
Consejo: Lee la documentación y el código antes del primer uso para saber qué hace y qué permisos necesita.
SIGUIENTES GUIONES
Recomendado según etiquetas y categoría
Reduce las tasas de detección AIGC y el tono de IA en artículos académicos con Claude Code y Codex. Basado en detectores como 知网, 万方, PaperPass y PaperPure, aplica escaneo y localización, reemplazo determinista, reconstrucción a nivel de oración y auditoría Anti-AI para disminuir huellas de IA plantilla conservando el registro académico, hechos, datos, citas y terminología. Úsalo cuando el usuario pida reducir el tono de IA, bajar la tasa AIGC, evitar la detección de IA, reducir falsos positivos de similitud con IA, hacer que un texto parezca escrito por un humano, o mencione 'eliminar tono de IA', 'reducir similitud' o 'detección AIGC'.
Referencia para la Claude API / Anthropic SDK: identificadores de modelos, precios, parámetros, streaming, uso de herramientas, MCP, agentes, caché, conteo de tokens y migración de modelos. Léela antes de abrir el archivo de destino cuando el prompt mencione Claude/Anthropic, pregunte por un LLM o la tarea tenga forma de LLM sin proveedor indicado; solo omitir si se está trabajando con otro proveedor.
Úsalo al configurar claude-mem en Cursor: worker local o remoto, observador host-login local o inferencia remota de cmem.ai.