linkedin-skills完整指南12个Claude Code技能如何让你的终端变成LinkedIn内容工厂【免费下载链接】linkedin-skillsClaude skills for LinkedIn. 11 Claude Code and Codex skills that write human-sounding LinkedIn posts, craft comments that get noticed, analyze your feed, and build a publishing cadence, all from your terminal. Content engineering by Creative Content Crafts. MIT.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/lin/linkedin-skillslinkedin-skills是一个 MIT 开源项目12 个 Claude Code / Codex 技能让你在终端里直接生成像真人写的 LinkedIn 帖子、评论和回复还能分析信息流、规划发布节奏。所有技能都遵循先草稿 → 你批准 → 再发布的流程没有你的点头任何内容都不会发出去。无需写代码会打字就能用。它解决了什么问题手动运营 LinkedIn 的痛苦大家都懂写帖子钩子没吸引力数据惨淡写评论翻来覆去说得太好了没人看发出去才发现满篇 AI 腔被算法降权一周排期想到哪发到哪断更linkedin-skills 把整条内容生产线搬进了终端写、评、回、审、拆、排、追、析、优、扩、采一句话触发对应技能。12 个技能一览每个技能只干一件事定义文件都在skills/技能名/SKILL.md技能做什么linkedin-post-writer✍️用 20 个经过验证的 2026 钩子公式写爆款帖子linkedin-comment-drafter给任意帖子 URL 起草一条被看见的评论linkedin-reply-handler回复任意评论丢一个帖子 URL 可批量扫全部评论linkedin-humanizer去除 AI 腔词汇密度、破折号、三连排比等发布前审计linkedin-hook-extractor逆向拆解爆款帖子的钩子公式给你可套用的模板linkedin-content-planner生成 7 天内容计划主题、格式、钩子、发布时间linkedin-thread-monitor⏰追踪你的评论是否得到作者回复在 6-24h 窗口起草跟进linkedin-engager-analytics分析谁点赞/评论了你的帖子按画像分组linkedin-profile-optimizer重写 Headline、About、Featured面向获客优化linkedin-employee-advocacy规划团队员工倡导项目14 天启动、节奏、治理、ROIlinkedin-repurposer♻️把推文、视频、博客改造成原生 LinkedIn 帖子linkedin-interviewer采访你本人建立 Story Bank其他技能共享使用核心工作流草稿 → 批准 → 发布所有技能遵循统一的三步模式见根目录 SKILL.md解析输入—— 你给一个 LinkedIn URLlib/url_parser.py 自动提取帖子和评论 ID生成草稿—— 基于 2026 算法研究钩子、时机、语音规则产出内容给你看等待批准—— 你回一句post或yes才真正调用 API 发布️ 这意味着你可以放心试用最坏情况只是得到一段不满意的话术绝不会替你乱发帖。一键安装步骤方式一Claude Code推荐/plugin marketplace add sergebulaev/linkedin-skills /plugin install linkedin-skillslinkedin-skills方式二Codex CLIcodex plugin marketplace add sergebulaev/linkedin-skills codex plugin add linkedin-skillslinkedin-skills方式三直接克隆仓库任何支持读 SKILL.md 的 Agent 都适用git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/lin/linkedin-skills cd linkedin-skills装好后直接说人话即可技能会自动激活帮我写一篇 LinkedIn 帖子为什么 AI 代理正在取代传统代理机构要有爆款相 评论这条帖子 我想加一个有深度的观点 审计这段草稿的 AI 腔[粘贴文本]三档后端从 0 配置到全自动发布档位效果配置量Tier 0默认纯草稿返回可直接复制粘贴的成品自带目标 URL零配置Tier 1推荐批准后自动发布到 LinkedIn可同步 X、Threads约 2 分钟⚫Tier 2自建发布器Playwright 等设置LINKEDIN_SKILLS_CUSTOM_POSTER调用高级玩法Tier 1 接入 Publora 后发布层由 lib/publora_client.py 处理它专门解决 LinkedIn 的三个坑3 种 URL 格式、INSIGHTFUL表情返回 400 的 Bug、两级评论拍平问题。不确定自己配好没有跑一下自检python3 scripts/selftest.py它会逐项报告安装状态、各 API 连通性以及当前哪些技能已全功能可用、哪些会退回复制粘贴模式一目了然。可选增强读 LinkedIn 数据 AI 配图Apify 读取层可选lib/apify_client.py 支持抓取帖子正文、评论楼、你最近的评论、任意帖子的点赞/评论者。没有 Token 时技能会请你自己粘贴文本不会报错。Pixfaro 配图可选Post Writer 可以为草稿生成信息流配图、轮播图或金句卡自动叠加你的 Handle 和品牌色。详见 lib/pixfaro_client.py。语音规则它为什么读起来不像 AI这是 linkedin-skills 最值钱的部分内置在每个技能里权威定义见 references/voice-rules.md破折号上限约 1 个/100 词2026 年密度才是特征零破折号反而是 AI 装人的痕迹禁用 AI 高频词leverage、fundamentally、streamline、delve、unlock、foster……具体数字打败形容词47% 胜过 significant帖子甜区 900–1300 字符评论 200–350 字符钩子必须落在前 210 字符手机端…see more折行之前humanizer 技能基于 2026 年文体学证据重新校准词汇按段落密度打分、强制节奏本身成了新的 AI 特征、还带过度修正守卫防止改出机器味。规则出处可查 skills/linkedin-humanizer/references/ 下的 tier-rationale 与 detector-list。给创始人的专属层如果你是创始人包内自带 founder 层references/founder-topics.md 提供 10 个可直接填空的选题角度重新定价品类、稀缺机会的数学、委托的边界……外加 4 个结构性钩子公式F17–F20见 references/hook-formulas.md。目标不是泛流量而是在投资人、候选人、设计伙伴这类高价值读者中积累信任。项目结构速览linkedin-skills/ ├── SKILL.md ← 技能包总入口何时用哪个技能 ├── skills/ ← 12 个技能各含 SKILL.md 与专属 references/ ├── lib/ ← 纯 Python 客户端URL 解析、读取、发布、配图 ├── references/ ← 共享知识库钩子公式、算法启发式、行业基准 ├── scripts/ ← 自检与配置检查 CLI └── tests/ ← 契约测试想深挖算法逻辑读 references/algorithm-heuristics.md想知道各行业互动率基准看 references/industry-benchmarks.mdStory Bank 模板在 references/story-bank.md。常见问题问题解决技能不激活确认用/plugin install或克隆方式装好开一个新对话再试Publora API key not provided.env必须放在 linkedin-skills 根目录Publora 401API key 过期重新创建一把评论/帖子 404LINKEDIN_PLATFORM_ID复制不全需带linkedin-前缀pip 安装失败先建虚拟环境python -m venv venv source venv/bin/activate完整排障表见 README.md 的 Troubleshooting 一节安全边界抓取内容只当数据、绝不当指令定义在 references/untrusted-content.md。写在最后linkedin-skills 的哲学很简单把判断力留在人手里把重复劳动交给终端。12 个单职责技能 三层后端草稿 / 自动发布 / 自建 一套 2026 年校准的语音规则构成了从没话说到定时爆款的完整内容工厂。MIT 协议克隆即用今天就能跑通你的第一篇帖子。【免费下载链接】linkedin-skillsClaude skills for LinkedIn. 11 Claude Code and Codex skills that write human-sounding LinkedIn posts, craft comments that get noticed, analyze your feed, and build a publishing cadence, all from your terminal. Content engineering by Creative Content Crafts. MIT.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/lin/linkedin-skills创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考