Skills Agentes

Li Audit

Post-mortem de lo ya publicado en LinkedIn: qué posts funcionaron, por qué y qué dejar de hacer. Úsalo cuando el usuario pega sus analytics y pregunta «qué funciona», «por qué ha fracasado», «mira mis analytics» o en qué insistir.

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Funciona con cualquier agente que lea SKILL.md

npx -y skills add Jakeschincariol/linkedin-agent-skill --skill li-audit --agent claude-code

Se instala solo en este repositorio.

Qué hace

  • Evalúa las publicaciones que el usuario ya ha subido a LinkedIn y calcula las métricas que importan: tasa de interacción, ratio de comentarios, múltiplo de alcance y tasa de guardados/envíos.
  • Ignora las impresiones brutas como baremo y ordena los posts por tasa de interacción y múltiplo de alcance para distinguir lo que de verdad funcionó.
  • Compara los 5 mejores y los 5 peores posts para identificar patrones de gancho, formato, longitud, tema, día y hora, y comentarios en la primera hora.
  • Presenta un informe de auditoría con los hallazgos como afirmaciones con evidencia, e indica el nivel de confianza en cada conclusión.
  • Entrega las conclusiones a /li-plan para que la próxima planificación se apoye en la evidencia del propio usuario y no en reglas generales.

Úsalo cuando

  • El usuario pega sus analytics de LinkedIn o sus publicaciones anteriores y pregunta «qué está funcionando».
  • El usuario pregunta «por qué este post ha fracasado» o «mira mis analytics».
  • El usuario pide «audita mi contenido» o quiere saber en qué debería insistir.

No lo uses cuando

    Qué lo activa

    Di cualquiera de estas frases y el agente debería cargar este skill.

    • Audita mi contenido de LinkedIn y dime qué funciona.
    • ¿Por qué este post no ha tenido alcance?
    • Mira mis analytics y dime qué repito.
    • ¿En qué debería centrarme en LinkedIn?
    • Compara mis mejores y peores posts de LinkedIn.

    SKILL.md

    En inglés

    li-audit

    The only honest source of what works for an account is that account. Every rule in every LinkedIn guide, including the ones in this pack, is a prior. The user's own last 30 posts are the evidence.

    Input

    Ask for whichever the user has:

    • The post analytics export (LinkedIn: Analytics -> Content -> Export). CSV.
    • Or a screenshot per post with impressions, reactions, comments, reposts.
    • Or just the posts and their reaction counts, which is enough for a first pass.

    Also read ~/.claude/linkedin/log.md if it exists, since it records which hook formula each post used.

    What to actually measure

    Raw impressions are the least useful number on the page, because they are mostly a function of how many people already follow the user. Compute these instead, and show the working:

    metric how what it tells you
    Engagement rate (reactions + comments + reposts) / impressions whether the post earned its reach
    Comment ratio comments / reactions whether it started something or just got a nod
    Reach multiple impressions / follower count whether it travelled past the existing audience
    Save/send rate if available the strongest single predictor of future reach

    Rank by engagement rate and reach multiple, not impressions. A post with 900 impressions and 40 comments beat the one with 12,000 impressions and 6.

    Then find the pattern

    With the top 5 and bottom 5 side by side, look for what actually separates them, and be willing to conclude something the user will not like:

    • Hook formula. Which numbers from hooks.json are in the top 5?
    • Format. Text, document, image, video.
    • Length.
    • Theme.
    • Day and time - check this last, and only if the other four show nothing. It is almost never the cause, and it is where people want it to be.
    • First-hour comments. Posts the user replied to inside an hour versus not.

    State the finding as a claim with the evidence attached, and say how confident it is. With 30 posts you can see a pattern; with 6 you cannot, and you should say that instead of inventing one.

    Output

    AUDIT  ·  31 posts  ·  Jun 12 - Sep 5
    
    TOP 5 BY ENGAGEMENT RATE
      8.1%  #3  Mistake      "$18,000 is what no contract cost me"      1,940 imp
      6.4%  #20 Walk-Away    "I fired my highest-paying client"         2,210 imp
      ...
    
    BOTTOM 5
      0.4%  #5  List         "7 tools every founder needs"             11,400 imp
      ...
    
    WHAT THE DATA SAYS
    1. Posts where you were the one who looked bad: mean 6.2% vs 1.1% for
       everything else. n=6. This is your strongest signal and it is not close.
    2. Tool listicles get impressions and nothing else. High reach, no comments,
       no leads. Three of your bottom five.
    3. Day of week shows nothing. Your Tuesday mean and your Friday mean are
       inside the noise. Stop optimising it.
    
    STOP: listicles about tools.
    DO MORE: the ones with a cost you paid, and a number.
    

    Then hand the conclusions to /li-plan so next week's plan is built on the user's own evidence rather than on defaults.

    Reproducido de Jakeschincariol/linkedin-agent-skill bajo licencia MIT. Leer esta página en markdown.

    Archivos

    1 archivo en el paquete. Solo se lee SKILL.md al activarse — las referencias se cargan si el skill decide que las necesita.

    Antes de instalar

    Requiere que el usuario proporcione sus analytics de LinkedIn (exportación CSV, capturas por post o al menos los posts con reacciones); opcionalmente, lee ~/.claude/linkedin/log.md si existe.

    Detalles

    Categoría
    Marketing
    Licencia
    MIT
    Recursos incluidos
    Solo SKILL.md
    Código fuente
    Ver SKILL.md

    Etiquetas

    Más de Jakeschincariol/linkedin-agent-skill

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    Crea un carrusel («document post») de LinkedIn: copy por diapositivas, portada que logra el swipe y PDF para subir. Úsalo si pides «carousel», «document post», «slides for LinkedIn» o tienes una idea en lista que moriría como post de texto.

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    Notas de conexión y mensajes directos de seguimiento que consiguen respuestas: la invitación de 200 caracteres, el primer mensaje y los dos seguimientos. Para escribir solicitudes de conexión, DMs y seguimientos a alguien en LinkedIn.

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    Quita la huella de máquina de un borrador (em dashes, slop de IA, caracteres invisibles) y pásalo por un panel de cinco checks. Úsalo cuando el texto deba sonar humano o antes de cualquier post, comentario, respuesta o DM de LinkedIn.

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    Haz triage de la bandeja de LinkedIn: clasifica solicitudes de conexión y DMs en leads, reclutadores, colegas y spam, y redacta las respuestas que merece la pena enviar. Para cuando la bandeja es un caos o hay dudas sobre si responder.

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    Planifica la semana en LinkedIn: qué publicar, cuándo y con quién interactuar. Úsalo cuando el usuario pida planificar su semana, saber qué publicar, un calendario de contenido o una lista de engagement.

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