Detalle del Skill
linkedin-engagement
LinkedIn engagement capability, but hard-coded to a specific B2B/manufacturing profile.
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SKILL.md
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--- name: linkedin-engagement description: LinkedIn Content-Erstellung, Engagement und Monitoring für B2B/Manufacturing. Regionale Anpassung (US/EU/Asien), Artikel mit Teasern, Bildgenerierung via Gemini, Kommentar-Monitoring. --- # LinkedIn Engagement Skill ## Konfiguration **LinkedIn-Profil:** Lara Knuth (echtes Profil) **Unternehmen:** fabrikIQ / Dresden AI Insights **Fokus:** MES, OEE, Fertigungsdatenanalyse, KMU-Digitalisierung **Ziel-Regionen:** - **Primär:** DACH (DE/AT/CH), USA, Kanada - **Sekundär:** UK, Nordics, Benelux - **Tertiär:** Japan, Südkorea, Südostasien **Fokus-Hashtags:** - DE: #Fertigung #Industrie40 #OEE #MES #Digitalisierung #KMU #Qualitaetssicherung - EN: #Manufacturing #Industry40 #SmartFactory #MES #OEE #DigitalTransformation #LeanManufacturing --- ## Slash-Commands ### /linkedin-post [region] **Zweck:** Generiert regionsspezifischen LinkedIn-Post **Parameter:** - `region`: us | eu | asia (default: eu) - `type`: text | article-teaser | poll (default: text) - `image`: true | false (default: false) **Workflow:** 1. Erfasse Thema/Kernaussage 2. Wähle Template basierend auf Region 3. Generiere Post mit Anti-AI-Detection 4. Optional: Generiere Bild via Gemini 5. Füge optimierte Hashtags hinzu 6. Zeige Vorschau zur Freigabe **Ausgabeformat:** ``` ## LinkedIn Post [Region: EU] ### Post-Text: [Generierter Text] ### Hashtags (5): #Hashtag1 #Hashtag2 ... ### Bild-Prompt (falls angefordert): [Gemini-Prompt für Bildgenerierung] ### Beste Posting-Zeit: [Region-spezifische Empfehlung] ### Checkliste: - [ ] Kein AI-Slop? - [ ] Erste 2 Zeilen = Hook? - [ ] CTA vorhanden? ``` --- ### /linkedin-article [region] **Zweck:** Erstellt LinkedIn-Artikel MIT Teaser-Post **Workflow:** 1. Erfasse Artikel-Thema und Kernpunkte 2. Generiere Artikel-Struktur (800-1500 Wörter) 3. Erstelle separaten Teaser-Post (max 300 Zeichen vor "...mehr") 4. Generiere Header-Bild via Gemini 5. Optimiere SEO (Titel, Beschreibung) **Ausgabeformat:** ``` ## LinkedIn Artikel: [Titel] ### Teaser-Post (für Feed): [Hook-Text, max 300 Zeichen] [Link zum Artikel] #Hashtags --- ### Artikel-Inhalt: **Titel:** [SEO-optimiert] **Intro:** [Hook, 2-3 Sätze] **Hauptteil:** [Strukturierter Content mit Zwischenüberschriften] **Fazit:** [Call-to-Action] --- ### Header-Bild Prompt: [Gemini-Prompt für 1200x627 Header] ### SEO-Daten: - Titel: [max 60 Zeichen] - Beschreibung: [max 160 Zeichen] - Keywords: [...] ``` --- ### /linkedin-comment [url] **Zweck:** Generiert Value-First Kommentar für fremden Post **Workflow:** 1. Lade Post-Inhalt (via URL oder Beschreibung) 2. Analysiere Autor-Region (Name, Sprache, Unternehmen) 3. Generiere Kommentar angepasst an Region 4. Prüfe Anti-AI-Detection **Regeln:** - Erst Mehrwert, dann (optional) eigene Erfahrung - Keine direkte Werbung - Authentische Reaktion auf Inhalt - Frage stellen fördert Engagement **Ausgabeformat:** ``` ## Kommentar für: [Post-Titel/Autor] **Autor-Region:** [geschätzt: US/EU/Asia] **Ton-Empfehlung:** [Direct/Sachlich/Respektvoll] ### Vorgeschlagener Kommentar: [Text, 50-150 Wörter] ### Alternative (kürzer): [Text, 20-50 Wörter] ``` --- ### /linkedin-scan **Zweck:** Scannt relevante Hashtags/Influencer nach Engagement-Opportunities **Workflow:** 1. Durchsuche Hashtags: #Manufacturing, #MES, #OEE, #Industrie40 2. Identifiziere Posts mit hohem Engagement-Potenzial 3. Priorisiere nach: Relevanz, Autor-Reichweite, Aktualität 4. Zeige Top 10 mit Kommentar-Empfehlung **Ausgabeformat:** ``` ## LinkedIn Scan: [Datum] ### Engagement-Opportunities (Top 10) 1. **[Autor]** - [Titel/Hook] Reichweite: [geschätzt] | Engagement: [Likes/Comments] Region: [US/EU/Asia] → Kommentar-Empfehlung: [Kurz-Idee] 2. ... ### Trending Topics diese Woche: - [Topic 1]: [Warum relevant] - [Topic 2]: ... ``` --- ### /linkedin-monitor **Zweck:** Überwacht eigene Posts auf neue Kommentare, schlägt Antworten vor **Workflow:** 1. Lade Liste eigener geposteter Inhalte (aus tracking.md)Leer la fuente completa en GitHub (abre una página externa)