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linkedin-post-creator

🎯Skill

from yangliu2060/smith--skills

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What it does

Generates professional, brand-aligned LinkedIn posts with AI-powered content creation, multi-round optimization, and direct publishing support.

📦

Part of

yangliu2060/smith--skills(14 items)

linkedin-post-creator

Installation

Shell ScriptRun shell script
./install.sh
📖 Extracted from docs: yangliu2060/smith--skills
4Installs
-
AddedFeb 4, 2026

Skill Details

SKILL.md

基于品牌调性和内容主题,AI生成高质量LinkedIn帖子,支持多轮反馈优化,输出可直接发布的专业内容。

Overview

# LinkedIn 帖子生成器

根据你的品牌调性和内容主题,AI 生成专业的 LinkedIn 帖子,支持反馈循环优化直到满意。

触发条件

当用户说以下内容时启动此技能:

  • "写个LinkedIn帖子"
  • "帮我发LinkedIn"
  • "LinkedIn post"
  • "生成领英内容"
  • "写个职场动态"

工作流程

```

┌─────────────────────┐

│ 获取品牌简介 │

│ (用户输入/配置) │

└──────────┬──────────┘

┌─────────────────────┐

│ 确定内容主题 │

│ (用户指定/AI建议) │

└──────────┬──────────┘

┌─────────────────────┐

│ AI 生成初稿 │

│ (基于品牌调性) │

└──────────┬──────────┘

┌─────────────────────┐

│ AI 自我反馈 │◄───┐

│ (检查质量问题) │ │

└──────────┬──────────┘ │

│ │

▼ │

┌─────────────────────┐ │

│ 优化修改 │────┘

│ (根据反馈改进) │ (循环2-3次)

└──────────┬──────────┘

┌─────────────────────┐

│ 输出最终版本 │

│ 保存到本地 │

└─────────────────────┘

```

执行步骤

步骤 1:获取品牌简介

询问用户或从配置文件读取:

品牌信息

  • 品牌/个人定位(一句话)
  • 目标受众(职位/行业/痛点)
  • 内容风格(专业/轻松/激励/教育)
  • 核心价值主张
  • 禁忌词/话题

配置文件位置~/.claude/cache/linkedin/brand-brief.json

示例配置

```json

{

"brand_name": "AI产品经理老王",

"positioning": "帮助产品经理理解和应用AI技术",

"target_audience": "互联网产品经理、创业者、技术管理者",

"content_style": "专业但接地气,案例驱动,有干货",

"value_proposition": "让AI落地不再难",

"tone": ["务实", "有洞察", "不说空话"],

"avoid": ["过度营销", "贩卖焦虑", "无根据预测"]

}

```

步骤 2:确定内容主题

用户指定主题

```

用户: 写个关于 AI Agent 最新进展的帖子

```

或 AI 建议主题

基于以下来源生成主题建议:

  • 行业热点(WebSearch 搜索最新动态)
  • 用户历史帖子主题(避免重复)
  • 节日/事件日历

主题结构

```json

{

"topic": "AI Agent 的2025现状",

"angle": "从实践者角度分析,不是科普",

"hook": "为什么99%的AI Agent项目失败了",

"target_emotion": "共鸣+好奇"

}

```

步骤 3:生成初稿

使用以下提示词生成:

---

帖子生成提示词

```

你是一位专业的 LinkedIn 内容创作专家,擅长写高互动的职场内容。

【品牌简介】

{brand_brief}

【本次主题】

{topic}

【LinkedIn 帖子最佳实践】

  1. 开头3行决定生死 - 必须有强钩子,引发好奇或共鸣
  2. 使用短段落 - 每段1-2句,留白增加可读性
  3. 加入个人观点 - 不要只陈述事实,要有态度
  4. 故事>道理 - 用案例和故事说话
  5. 结尾有CTA - 邀请互动(提问/投票/分享经历)
  6. 适当用emoji - 增加视觉节奏,但不过度
  7. 长度:150-300字(中文)/ 1000-1500字符(英文)

【输出格式】

直接输出帖子内容,不需要解释。使用换行分段。

```

---

步骤 4:AI 自我反馈循环

生成初稿后,用第二个 AI 视角审核:

反馈提示词

```

你是一位 LinkedIn 内容专家,请审核以下帖子:

【帖子内容】

{draft}

【品牌简介】

{brand_brief}

【审核维度】

  1. 开头吸引力 (1-10):前3行是否能留住读者?
  2. 品牌一致性 (1-10):是否符合品牌调性?
  3. 价值密度 (1-10):读者能学到什么?
  4. 互动潜力 (1-10):是否能引发评论/转发?
  5. 专业度 (1-10):是否有深度,不是泛泛而谈?

【输出格式】

{

"scores": {

"hook": 8,

"brand_fit": 9,

"value": 7,

"engagement": 6,

"depth": 8

},

"overall": 7.6,

"issues": [

"开头可以更具体,加入数字或案例",

"结尾CTA太弱,可以提一个具体问题"

],

"suggestions": [

"把'很多公司'改成'我见过的30+公司'",

"结尾加一个投票或提问"

]

}

```

步骤 5:优化修改

根据反馈优化帖子:

优化提示词

```

请根据以下反馈优化帖子:

【原帖】

{draft}

【反馈】

{feedback}

【要求】

  1. 针对性修改 issues 中提到的问题
  2. 采纳 suggestions 中合理的建议
  3. 保持原有的核心观点和结构
  4. 不要过度修改导致失去原有风格

【输出】

直接输出优化后的完整帖子。

```

循环条件

  • 如果 overall 分数 < 8,继续优化
  • 最多循环 3 次
  • 用户可随时接受当前版本

步骤 6:输出最终版本

输出格式

```markdown

# LinkedIn 帖子 - {主题}

生成时间: YYYY-MM-DD HH:MM

主题: {topic}

质量评分: {overall}/10

---

📝 帖子内容

{final_post}

---

📊 质量评估

| 维度 | 得分 |

|------|------|

| 开头吸引力 | ⭐ {hook}/10 |

| 品牌一致性 | ⭐ {brand_fit}/10 |

| 价值密度 | ⭐ {value}/10 |

| 互动潜力 | ⭐ {engagement}/10 |

| 专业度 | ⭐ {depth}/10 |

💡 发布建议

  • 最佳发布时间: 周二-周四 早8点/午12点/晚6点
  • 配图建议: {image_suggestion}
  • 话题标签: {hashtags}

---

由 Claude Code linkedin-post-creator 技能生成

```

使用示例

示例 1:指定主题生成

```

用户: 帮我写个LinkedIn帖子,主题是远程办公的利弊

Claude:

  1. 读取品牌配置(如没有则询问)
  2. 生成初稿
  3. AI反馈评分 7.2/10
  4. 优化后评分 8.5/10
  5. 输出最终版本

```

示例 2:AI 建议主题

```

用户: 帮我想几个LinkedIn帖子主题

Claude:

  1. 搜索用户领域最新热点
  2. 生成 5 个主题建议
  3. 用户选择后生成帖子

```

示例 3:批量生成

```

用户: 帮我生成这周的5篇LinkedIn帖子

Claude:

  1. 根据内容日历规划主题
  2. 批量生成5篇
  3. 统一输出到文件

```

LinkedIn 帖子模板库

模板 1:经验分享型

```

我在 [领域] 工作了 [X] 年。

这是我希望早点知道的 [N] 件事:

1️⃣ [洞察1]

→ [一句话解释]

2️⃣ [洞察2]

→ [一句话解释]

3️⃣ [洞察3]

→ [一句话解释]

最让我意外的是第 [X] 条。

你的经验是什么?👇

```

模板 2:反直觉观点型

```

[常见观点] 是错的。

我来解释为什么:

[论点1]

[论点2]

[论点3]

真正重要的是:[核心洞察]

同意还是反对?评论区见 💬

```

模板 3:故事型

```

去年这个时候,我 [困境描述]。

我试过:

❌ [失败尝试1]

❌ [失败尝试2]

直到我发现了 [转折点]。

现在:[成果]

这件事教会我:[核心教训]

你有过类似经历吗?

```

模板 4:数据洞察型

```

📊 一个让我震惊的数据:

[具体数据]

这意味着什么?

  1. [解读1]
  2. [解读2]
  3. [解读3]

我的建议:[行动建议]

你怎么看这个趋势?

```

数据存储

  • 品牌配置:~/.claude/cache/linkedin/brand-brief.json
  • 生成的帖子:~/.claude/cache/linkedin/posts/
  • 帖子命名:{YYYY-MM-DD}-{topic-slug}.md

依赖工具

  • Read: 读取品牌配置
  • Write: 保存生成的帖子
  • WebSearch: 搜索热点主题(可选)

最佳实践

提高互动率

  • 开头用数字或反直觉观点
  • 结尾提具体问题而非泛泛的"你怎么看"
  • 使用列表和分段增加可读性
  • 第一条评论可以补充内容或提问

发布时间

  • 最佳:周二-周四,早8点/午12点/晚6点
  • 避免:周末、节假日
  • 发布后30分钟内积极回复评论

话题标签策略

  • 使用 3-5 个标签
  • 混合大标签(#leadership)和垂直标签(#productmanagement)
  • 避免创造无人使用的新标签

限制说明

  • 此技能生成帖子内容,不负责实际发布
  • 需要用户手动复制到 LinkedIn 发布
  • AI 评分仅供参考,最终质量需人工判断

原始来源

改编自 n8n 模板:

  • 模板ID: 6979
  • 原名: AI-Powered Daily LinkedIn Post Creator with OpenAI Feedback Loop and Notion
  • 链接: https://n8n.io/workflows/6979