Convierte un único contenido largo (vídeo, podcast, newsletter, artículo, transcripción o llamada) en una semana de posts de LinkedIn. Actívalo con «reaprovecha esto», «convierte esto en posts» o un texto largo pegado.
en todo el repo
0–100, la ruta de este skill
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Funciona con cualquier agente que lea SKILL.md
npx -y skills add Jakeschincariol/linkedin-agent-skill --skill li-repurpose --agent claude-codeSe instala solo en este repositorio.
Di cualquiera de estas frases y el agente debería cargar este skill.
One good long asset contains four to six posts. Most people extract one and throw the rest away.
A transcript, an article, a newsletter, a script, a call summary. If the user gives a YouTube URL and there is a transcript tool available in the session, use it; otherwise ask them to paste the text. Read the whole thing before extracting anything.
A summary of a video is not a post. Nobody wants the summary. Go through the asset and pull out the things that stand alone:
| pull | what it is |
|---|---|
| Claims | every sentence that would start an argument |
| Numbers | every figure, cost, duration, percentage |
| Stories | every moment with a person, a scene and a cost |
| Mechanisms | every "the way this works is..." explanation |
| Mistakes | every admission of something that went wrong |
| Lines | every sentence that is already quotable as-is |
List what you found, with counts, before writing anything. If the asset yields fewer than four items, it is thin, and four posts squeezed out of it will be thin too. Say that.
Each extract becomes one post, and each post has to stand completely on its own - the reader has not seen the video and never will. Never write "as I mentioned in my latest video". The post is the thing.
Assign a hook formula from li-post/hooks.json to each, and vary them: five
posts from one source with the same hook shape reads as a content mill.
Order them across the week so the strongest claim goes first, the story goes midweek, and the mechanism post goes last, when people who liked the earlier ones are watching for it.
SOURCE: "Why we killed discovery calls" (18 min, 3,400 words)
FOUND 4 claims, 6 numbers, 2 stories, 3 mechanisms, 1 mistake, 5 quotable lines
WEEK
TUE #1 Contrarian Discovery calls are a tax you pay for a bad website
WED #17 Time Anchor We got 6 hours a week back by deleting one calendar link
THU #9 Cold Open "Can we just hop on a quick call?"
FRI #21 Direct Value The 4-question form that replaced the call. Steal it.
Say "write Tuesday" and I will draft it.
Then draft on request, one at a time, each through /li-post and /li-human.
Do not dump four finished posts at once - they will all sound the same, and
the user will edit none of them.
Reproducido de Jakeschincariol/linkedin-agent-skill bajo licencia MIT. Leer esta página en markdown.
1 archivo en el paquete. Solo se lee SKILL.md al activarse — las referencias se cargan si el skill decide que las necesita.
Requiere las skills `li-post` y `li-human` para redactar cada post; para URLs de YouTube, hace falta una herramienta de transcripción disponible en la sesión.
Este repo incluye 11 skills. Si instalas uno, normalmente ya tienes los demás. Ver el pack linkedin-agent-skill entero y su comando de instalación
Escribe comentarios en publicaciones de LinkedIn que suenen a una persona con opinión, no a un bot. Úsalo cuando pegues una publicación y quieras un comentario o un lote de comentarios para tu ronda de engagement.
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.
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.
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.
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.
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.
