linkedin-writer
LinkedIn-native long-form article and newsletter writing workflow for LinkedIn and Google-to-LinkedIn topic discovery, business-depth research, professional thought leadership, evidence-led drafting, final humanization, discussion design, SEO settings, auditing, and publish-ready
供給アセットの概要
リサーチとナレッジ作業
Deep research, source comparison, literature review, RAG, knowledge search, and reports.
シナリオ
リサーチ Agent
I need my agent to research a topic, compare sources, and produce a concise report.
Agent 適合
Claude Code + CLI + Codex
Codex、Claude Code、Cursor、CLI、またはカスタム Agent に対応します。
インストール
準備完了
npx skills add flaqai/backlink_skills --skill linkedin-writer
メンテナンス
新しい
最終プッシュから 1 日
リスク
要レビュー
Financial research output is not financial advice; require human review before any live investment decision
GitHub 品質
483
73/100 品質 · 74/100 信頼
対象タグ
レビュー注記
Financial research output is not financial advice; require human review before any live investment decision · The provided excerpt of the audit script (audit-linkedin-markdown.mjs) is incomplete; full review of its code could not be performed, but no obvious security risks were observed in the visible portion.
Agent 導入スコアカード
信頼、監査、インストール準備状況を一目で確認
公開リポジトリのメタデータ、OpenAgentSkill のレビューシグナル、保守の鮮度、インストール準備状況を組み合わせたスコアです。候補選定の目安であり、人によるレビューの代替ではありません。
品質
強い本番ワークフローの候補に値する堅実な選択肢です。
信頼
サンドボックス限定信頼シグナルが不足または混在する有用な候補です。結果ループがタスク適合を示すまで、隔離されたワークスペースで使用してください。
監査
要レビューインストール準備、安全メタデータ、保守、採用リスクの機械可読なレビュー。
OpenAgentSkill Trust Score v5
インストール前に人のレビュー
実作業で使う前に、サンドボックスでのみ実行し、近い代替と比較してください。
スター
GitHub スター 483
リポジトリ活動
スター 483、フォーク 175
メンテナンス
最終プッシュから 1 日
ライセンス
MIT
インストール
npx skills add flaqai/backlink_skills --skill linkedin-writer
インストール安全性
標準パッケージまたはランタイムのインストールパス
権限範囲
ファイルシステムまたはドキュメントアクセス
Agent の成果
Agent の成果データはまだありません
ドキュメント
README/SKILL.md の文脈が十分です
リスク概要
本番前にレビュー
- The provided excerpt of the audit script (audit-linkedin-markdown.mjs) is incomplete; full review of its code could not be performed, but no obvious security risks were observed in the visible portion.
- Financial research output is not financial advice; require human review before any live investment decision.
- Quality score needs review
インストール準備状況
インストールパスを利用可能
- インストールパスを利用できます
- リポジトリの根拠を利用できます
- ライセンスが明示されています
- Agent-Proven の成果エビデンスはまだありません
Agent 可読メタデータ
このスキルの機械可読な判断データ。
このブロックまたは埋め込み JSON を使い、Agent がこのスキルをインストールすべきか、代替を選ぶべきか、先に人のレビューを求めるべきかを判断できます。
適したタスク
- リサーチ Agent ワークフロー
- Claude Code チーム
- builders willing to evaluate younger projects
- 検索ソース
適した Agent
インストール判断
- コマンド
- npx skills add flaqai/backlink_skills --skill linkedin-writer
- ポリシー
- レビュー
- 人によるレビュー
- はい
信頼とリスク
- 信頼
- 66/100
- 監査
- 81/100
- リスクレベル
- 要レビュー
成果ループ
- エンドポイント
- /api/agent/outcome
- イベント ID
- resolve
- 成果
- 5
インストールコマンド
npx skills add flaqai/backlink_skills --skill linkedin-writer使わない場合
- ベンダー提供の SLA が必要なチーム
- production agents without a repository review
- The provided excerpt of the audit script (audit-linkedin-markdown.mjs) is incomplete; full review of its code could not be performed, but no obvious security risks were observed in the visible portion.
- Financial research output is not financial advice; require human review before any live investment decision
- The skill references external parent skill files (e.g., fact-check, humanization, R2 upload) that are not included in this submission; proper integration depends on those files being present.
Agent セーフティ v2
57/100 · インストール前にレビュー
Sparse or mixed signals. Useful for discovery, but not for autonomous installation.
Test manually in an isolated workspace and compare against safer alternatives.
中
Browser automation
Skill may drive a browser or interact with web pages.
中
ネットワークアクセス
Skill はリモートページ、API、リポジトリ、外部サービスにアクセスする可能性があります。
中
ファイルシステムアクセス
Skill はプロジェクトファイル、ドキュメント、生成物、ローカルワークスペース状態を読み書きする可能性があります。
中
データベースアクセス
Skill はスキーマを確認し、データベースを照会し、永続ストアを扱う可能性があります。
- Financial research output is not financial advice; require human review before any live investment decision
インストール先
Agent ワークフローにこのスキルをインストール
公開インストールエンドポイントからコマンド、安全チェックリスト、対象プロンプト、正規リンクを取得します。
OpenAgentSkill CLI
Resolve policy, run the source installer safely, and report a verified install receipt.
$ npx --yes https://github.com/Leon-Drq/openagentskill/releases/download/cli-v0.2.1/openagentskill-0.2.1.tgz install flaqai-linkedin-writerAgent 解決プラン
インストール前に Agent に適合性を検証させます。
Resolve API は第一候補、代替、安全ポリシー、監査メモ、インストール先、Agent がそのまま使えるプロンプトを返します。
JSON を開く
/api/agent/resolve?task=Use%20linkedin-writer%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium
Resolve テキスト
/api/agent/resolve?task=Use%20linkedin-writer%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium&format=text
インストール引き継ぎ
/api/skills/flaqai-linkedin-writer/install
Agent が確認すべきこと
- Resolve API でタスク適合と代替を確認。
- 監査・信頼スコアと安全ポリシーの警告を確認。
- Codex、Claude Code、Cursor、CLI のインストール先互換性を確認。
プロンプトをコピー
Task: Use linkedin-writer in this workspace.
Resolve first: https://www.openagentskill.com/api/agent/resolve?task=Use%20linkedin-writer%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium
Review install handoff: https://www.openagentskill.com/api/skills/flaqai-linkedin-writer/install
Install command: npx skills add flaqai/backlink_skills --skill linkedin-writer
Before running it, summarize audit warnings, required permissions, and the fallback skill if install is risky.Agent 引き継ぎ
別のディレクトリではなく、インストール経路を Agent に渡します。
公開インストールエンドポイントからコマンド、安全チェックリスト、対象プロンプト、正規リンクを取得します。
インストール引き継ぎ
/api/skills/flaqai-linkedin-writer/install
LLM テキスト形式
/api/skills/flaqai-linkedin-writer/install?format=text
代替を探す
/api/skills/search?q=linkedin-writer&limit=3
Agent プロンプト
Use linkedin-writer for this task. Review https://www.openagentskill.com/api/skills/flaqai-linkedin-writer/install, then install with: npx skills add flaqai/backlink_skills --skill linkedin-writerRegistry メタデータ
自動スキル選択用の Agent 可読プロファイル。
Registry API 経由で判断、信頼、監査、ユースケース、インストールのシグナルを提供し、UI をスクレイピングせずに Agent が順位付けできます。
Agent 判断パネル
Companion skill for Research agents
本番採用前にこのスキルを候補化し、近い代替と比較してください。
スタック内の役割
補助スキル
主な適合
リサーチ Agent
信頼ラベル
有力候補
インストールパス
コマンド準備済み
使う場面
- リサーチ Agent ワークフロー
- Claude Code チーム
- builders willing to evaluate younger projects
根拠
- 最近のリポジトリ活動
- インストールコマンドまたは GitHub リポジトリが利用可能
- 品質プロファイル 73/100
- OpenAgentSkill エンゲージメント 12 件
先にレビュー
- The provided excerpt of the audit script (audit-linkedin-markdown.mjs) is incomplete; full review of its code could not be performed, but no obvious security risks were observed in the visible portion.
実装パス
- 1サンドボックスの Agent にインストールし、リサーチ Agent タスクを一度最初から最後まで実行します。
- 2Compare output quality, latency, and failure behavior against at least one alternative.
- 3Promote it into production only after reviewing repository permissions, license, and maintenance signals.
信頼プロファイル
サンドボックス限定
信頼シグナルが不足または混在する有用な候補です。結果ループがタスク適合を示すまで、隔離されたワークスペースで使用してください。
GitHub 採用度
情報GitHub スター 483
スター/フォーク活動
情報スター 483、フォーク 175; 現在のメタデータでは Issue 活動を利用できません
最近のメンテナンス
合格最終プッシュから 1 日
ライセンスの明確さ
合格MIT
良いシグナル
- AI レビュー承認済み
- インストールパスを利用できます
- リポジトリの根拠を利用できます
- 最近保守されたリポジトリ
- インストールコマンドに明確な高リスクパターンはありません
- 成果ループは準備済みですが、最初の実行が必要です
インストール前にレビュー
- The provided excerpt of the audit script (audit-linkedin-markdown.mjs) is incomplete; full review of its code could not be performed, but no obvious security risks were observed in the visible portion.
- Financial research output is not financial advice; require human review before any live investment decision.
- Quality score needs review
- 実際の Agent 成果レポートはまだありません
- 無人インストールの前に人によるレビューが必要です
推奨アクション
実作業で使う前に、サンドボックスでのみ実行し、近い代替と比較してください。
品質プロファイル
強い Agent ワークフロー向けの候補
本番ワークフローの候補に値する堅実な選択肢です。
ワークフロー適合
このスキルを使うシナリオ
Investigate faster
Research agents
I need my agent to research a topic, compare sources, and produce a concise report.
Automate repeated work
Workflow automation
I need my agent to automate a repeated workflow across tools and files.
Verify behavior
Testing and QA
I need my agent to test a web app, reproduce bugs, and verify fixes.
ワークフロー適合
完全なワークフローに追加
Find, compare, and synthesize
Research report agent
A workflow for agents that gather sources, compare claims, summarize long material, and draft useful research briefs.
Turn skills into distribution
Content growth agent
A workflow for turning newly indexed skills into SEO briefs, social drafts, comparison pages, and reusable publishing workflows.
Ingest, retrieve, and cite
RAG knowledge base
A workflow for document-heavy agents that ingest files, create searchable knowledge, retrieve relevant context, and answer with grounded sources.
代替候補
インストール前に比較
このタスクに適する可能性のある類似スキル。
Wazuh
Wazuh - The Open Source Security Platform. Unified XDR and SIEM protection for endpoints and cloud workloads.
Maigret
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Nuclei
Nuclei is a fast, customizable vulnerability scanner powered by the global security community and built on a simple YAML-based DSL, enabling collaboration to tackle trending vulnerabilities on the internet. It helps you find vulnerabilities in your applications, APIs, networks, DNS, and cloud configurations.
Infisical
Infisical is the open-source platform for secrets, certificates, and privileged access management.
概要
--- name: linkedin-writer description: LinkedIn-native long-form article and newsletter writing workflow for LinkedIn and Google-to-LinkedIn topic discovery, business-depth research, professional thought leadership, evidence-led drafting, final humanization, discussion design, SEO settings, auditing, and publish-ready packaging. Use when creating, outlining, researching, enriching, rewriting, humanizing, auditing, or packaging LinkedIn Articles, LinkedIn newsletters, LinkedIn long-form posts, LinkedIn thought leadership, LinkedIn B2B articles, LinkedIn 长文, LinkedIn 专栏, LinkedIn 话题调研, LinkedIn 商务内容, 去 AI 化编辑, or LinkedIn 发布包. ---
# LinkedIn Writer
## Goal
Turn a topic, product, argument, report, source bundle, or existing draft into a credible LinkedIn-native long-form article that helps a defined professional audience make a decision, understand a change, or improve how they work.
This skill reuses the parent `writer` workflow for fact checking, humanization, image packaging, and optional Cloudflare R2 delivery, but it does not treat LinkedIn as a generic SEO blog host or as Medium with a different publishing button.
LinkedIn-native writing prioritizes:
- a specific professional reader and work context; - a defensible point of view or useful decision framework; - current LinkedIn search and conversation signals; - expertise demonstrated through evidence, examples, and boundaries; - short, skimmable sections for busy readers; - a discussion-worthy close rather than a generic sales conclusion; - a complete native publishing pack, including LinkedIn SEO settings.
Default language follows the user's request. If the user gives no language, use the language of their source material or target audience.
## Format Routing
Use the requested format, not a blended default:
| Destination | Workflow | |---|---| | LinkedIn Article or LinkedIn newsletter edition | Use this skill in full | | LinkedIn short feed post only | Use the short-post rules and publishing pack in this skill; do not force a long article | | Google-first website article | Use `../SKILL.md` | | Medium article or third-party editorial essay | Use `../medium-writer/SKILL.md` | | Chinese WeChat Official Account article | Use `../wechat-writer/SKILL.md` |
If the user says only “LinkedIn article” or “LinkedIn long-form,” default to a native LinkedIn Article. If they already run a newsletter and provide its name or theme, package the piece as a newsletter edition. Do not claim a newsletter was created or published without direct evidence.
## Required References
Read each relevant file completely before acting:
- Topic discovery, LinkedIn search, trend expansion, and current seed topics: `references/linkedin-topic-research.md` - Google-to-LinkedIn discovery, business-depth enrichment, and final LinkedIn humanization: `references/linkedin-business-depth-and-humanization.md` - New article, rewrite, or reusable output format: `references/linkedin-article-template.md` - Article review, scoring, and revision gate: `references/linkedin-review-rubric.md` - Fact-heavy claims, comparisons, current products, or statistics: `../references/fact-check-and-style.md` - Final natural-language edit after factual and structural fixes: `../references/humanization.md` - Images, local paths, file packaging, and optional R2 delivery: `../references/output-packaging.md` - R2 upload tasks only: `../references/r2-image-upload.md` and `../references/r2-security.md`
Do not load unrelated references merely because they exist.
## Non-Negotiable Boundaries
1. Do not invent professional experience, product testing, customers, interviews, internal data, quotes, results, credentials, or events. 2. First-person events may appear only when the user supplied them for this task or they exist in an approved, attributable source package. 3. Do not turn LinkedIn search result counts, reactions, comments, or repeated phrases into search-volume claims. 4. Do not call a topic “trending,” “viral,” or “hot” without dated evidence. Use “recurring conversation,” “current topic seed,” or similarly bounded language when evidence is directional. 5. Do not mention or tag people and Pages merely to trigger notifications. Every suggested mention must have a content reason. 6. Do not convert a product announcement into disguised thought leadership. State affiliations, recommendations, and commercial relationships when they materially affect trust. 7. Do not use engagement bait such as “Agree?”, forced polls, empty controversy, or unrelated hashtags. Invite a concrete professional response. 8. Do not copy another LinkedIn creator's hook, framework, story, examples, distinctive phrases, or conclusion. Extract only topic signals and questions, then synthesize an original angle. 9. Do not claim publication, indexing, newsletter delivery, reach, or engagement from a completed local package. 10. Writing, generating images, uploading assets, and publishing externally are separate permission levels.
## LinkedIn Article Task Card
Before research or writing, create or infer a task card in 14 lines or fewer and save it as `linkedin-brief.md`:
- Publish as: personal profile / Company Page / unknown. - Format: standalone Article / newsletter edition / short feed post. - Professional audience: role, seniority, industry, and work situation. - Reader decision: what they should understand, compare, decide, or do. - Core thesis: one sentence the article must establish. - Expertise basis: supplied experience, verified sources, product knowledge, or editorial analysis. - Primary topic phrase: one natural phrase for LinkedIn and external search. - Related topic cluster: 4-8 entities, skills, problems, roles, or outcomes. - Conversation tension: trade-off, change, misconception, or unresolved question. - Business context: stakeholders, buying/approval path, economics, implementation, risk, and measurement dimensions that matter. - Evidence requirement: 3-6 claims that must be checked. - Target length: normally 900-1,800 words; adjust to the subject, not a platform myth. - CTA: discussion question, practical next step, subscription prompt, or disclosed product action.
Make conservative assumptions when details are missing. Ask only when audience, thesis, or authority to use personal experience is materially ambiguous.
## Working Modes
### Continuous mode (default)
Run `brief -> LinkedIn and Google-to-LinkedIn research -> business insight map -> evidence -> outline -> draft -> audit -> rewrite -> final humanization -> integrity recheck -> package` without pausing at every step. A request to “write an article” means deliver the reviewed local package.
### Topic-radar mode
When the user asks for hot topics, search ideas, or content planning, stop after the ranked topic map unless they also ask for an article. Do not draft ten shallow articles.
### Interactive mode
Pause at the topic shortlist or outline only when the user explicitly asks to choose first.
### Audit mode
If the user asks only for review, produce findings without overwriting the draft. If they ask to improve, preserve the original and apply fixes before re-auditing.
## End-to-End Workflow
### 1. Create an isolated article directory
Use:
```text writer/linkedin-writer/output/<article-slug>/ ```
This LinkedIn-specific output directory overrides the parent writer's default `writer/output/<article-slug>/` location. Prefer a short ASCII, hyphen-separated slug under 80 characters. Do not mix multiple campaigns in one directory.
Recommended working files:
```text linkedin-brief.md linkedin-topic-map.md linkedin-insight-map.md source-ledger.md outline.md draft.md article-linkedin.md linkedin-audit.md linkedin-publishing-pack.md image-plan.md ```
Create only the files the task needs. Keep `draft.md` separate from `article-linkedin.md` so an unreviewed draft cannot be mistaken for final copy.
### 2. Research LinkedIn search demand and conversation context
Read `references/linkedin-topic-research.md` completely.
Do not begin with a static list of broad trends. Build a query grid around:
```text core entity or skill × audience or role × work outcome × tension or decision × current change or timeframe ```
Use LinkedIn search suggestions and Posts results when available. Filter by recent date, content type, author industry/company, or source type when useful. Triangulate recurring questions with primary reports, official product or policy sources, credible industry research, customer questions, and the user's own content goals.
Then use Google to discover publicly indexed LinkedIn material with exact phrases, date operators, exclusions, and scoped queries such as:
```text site:linkedin.com/posts "<topic>" "<role or objection>" after:YYYY-MM-DD site:linkedin.com/pulse "<topic>" "<implementation, ROI, risk, or governance>" site:linkedin.com/company "<topic>" "<official case or report>" ```
Record Google results separately. Search snippets and LinkedIn creator claims are conversation signals, not automatically verified facts. Open the original page when possible, verify material claims elsewhere, and never copy a creator's hook, framework, structure, anecdote, or conclusion.
Record the exact query, date, filter, observed signal, and interpretation in `linkedin-topic-map.md`. Separate:
- **Observed:** directly visible search suggestion, repeated topic, question, format, or source. - **Inferred:** a possible reader need or angle derived from the observations. - **Verified demand:** use this label only when reliable demand data actually supports it.
Never imply that a topic is popular merely because it appears in one post or one search result.
### 3. Expand the topic before outlining
For the selected topic, create a useful professional topic cluster:
- Core concept: the named tool, skill, market shift, or decision. - Business outcome: time, quality, growth, cost, risk, hiring, retention, or customer value. - Role impact: what changes for practitioners, managers, executives, buyers, or candidates. - Implementation: workflow, prerequisites, governance, measurement, and failure modes. - Trade-off: what the popular framing misses or where the approach breaks. - Evidence: current data, official documentation, case material, or observable examples. - Adjacent conversation: 3-5 related topics that deepen the article without causing drift. - Discussion gap: a question qualified readers can answer from experience.
Reject adjacent topics that do not strengthen the thesis or reader decision. “More keywords” is not the same as more depth.
Read `references/linkedin-business-depth-and-humanization.md` and create `linkedin-insight-map.md`. Enrich the selected topic across the dimensions that materially affect the business decision:
- decision trigger and cost of waiting; - sponsors, users, approvers, blockers, buyers, and owners; - cost, budget, ROI, revenue, margin, or option value; - workflow, data, integration, adoption, and change management; - baselines, leading indicators, outcome metrics, and guardrails; - risk, strongest objection, failure mode, and reversibility; - one attributable or explicitly hypothetical scenario; - the next artifact, meeting, pilot, or decision the reader should initiate.
For a substantial business article, normally develop at least five relevant dimensions. Do not force irrelevant finance or governance sections into a career essay, but do not omit a material stakeholder, cost, or risk merely to keep the article simple.
### 4. Build the claim-source ledger
Create `source-ledger.md` for any current, factual, comparative, or decision-shaping article.
For each material claim, record:
- claim ID and exact claim; - claim type: fact / inference / editorial judgment / user-provided experience; - source title, publisher, date, and URL; - status: `verified`, `user_provided`, `needs_verification`, `softened`, `removed`, or `unsupported`; - where it will appear; - caveat or expiry risk. - rese
技術詳細
- バージョン
- 1.0.0
- ライセンス
- MIT
- 最終更新
- 2026年8月21日
- 公開日
- 2026年8月21日
判断の要約
補助スキル
最近のリポジトリ活動
Agent 実証エビデンス
Agent 実証エビデンス
Resolve、レビュー、インストール、限定実行後の成果レポート。
- 成功率
- —
- 直近の失敗
- —
- 成果
- 0
- 出力品質
- —
- 失敗
- 0
- 非該当
- 0
- インストール数
- 0
- リスクによりブロック
- 0
- 設定が必要
- 0
- 本番
- 0
Agent の実行結果はまだありません。最初の実行では /api/agent/outcome を通じて成功、設定要件、リスクによるブロック、失敗、非該当を報告できます。
成長ループ
共有キット
linkedin-writer 用のシナリオベース草案です。X へ手動投稿できます。
linkedin-writer: LinkedIn-native long-form article and newsletter writing workflow for LinkedIn and Google-to-... 483 stars https://www.openagentskill.com/skills/flaqai-linkedin-writer?ref=x
任意:インストールコマンド付きの返信
Listing + install path for linkedin-writer: https://www.openagentskill.com/skills/flaqai-linkedin-writer?ref=x Install: npx skills add flaqai/backlink_skills --skill linkedin-writer
掲載元
Registry により登録
この掲載は公開ソースから登録されており、メンテナー申請が承認されるまで公式として表示されません。
- 作成者
- flaqai
- インデックス作成者
- OpenAgentSkill コミュニティインデックス
帰属は公開リポジトリまたは作成者プロフィールにリンクされています。作成者は掲載を申請して所有権シグナルを更新できます。
このスキルを申請所有者の申請
このスキル掲載を申請
この Registry により登録 掲載は flaqai に帰属していますが、まだ公式として表示されていません。申請すると、確認済み所有者シグナルが追加され、今後の公開、インストール、監査更新の信頼性が高まります。
クリエイター被リンクキット
README にエビデンスバッジを追加
開発者がリポジトリを評価する場所で、正規掲載、現在の信頼・監査シグナル、実際の Agent-Proven エビデンスを表示します。
[](https://www.openagentskill.com/skills/flaqai-linkedin-writer)
[](https://www.openagentskill.com/skills/flaqai-linkedin-writer)
[](https://www.openagentskill.com/skills/flaqai-linkedin-writer/audit)
[](https://www.openagentskill.com/skills/flaqai-linkedin-writer)作者
flaqai
@flaqai
プラットフォーム適合
健全性シグナル
- GitHub スター
- 483
- 品質スコア
- 42/100
- 最終 GitHub プッシュ
- 2026年8月21日
- フレームワークのヒント
- 不明
- OpenAgentSkill 閲覧数
- 12
- インストールコピー数
- 0
- 外部クリック
- 0
コミュニティシグナル
このスキルが Agent ワークフローに役立つかを共有してください。集約されたフィードバックがランキングを改善します。
信頼と安全性
サンドボックス限定
- GitHub 採用度GitHub スター 483情報
- スター/フォーク活動スター 483、フォーク 175; 現在のメタデータでは Issue 活動を利用できません情報
- 最近のメンテナンス最終プッシュから 1 日合格
- ライセンスの明確さMIT合格
- README/SKILL.md の完全性メタデータには十分な利用・ワークフロー文脈があります合格
- 依存関係/ランタイムのリスク公開メタデータに重大な依存関係リスクのヒントはありません合格
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