LinkedIn Marketing Skills
插件 已验证 活跃10个适用于LinkedIn营销的Claude Code技能：帖子撰写、评论起草、回复处理程序、钩子提取器、人性化工具（重写+审核+表情符号+检测器+规则子工具）、个人资料优化器、内容规划器、员工宣传、帖子监控（作者回复）、互动分析（点赞者+评论者ICP细分）。
通过专门的AI驱动工具进行内容创建、优化和互动分析，使用户能够显著改善他们的LinkedIn营销工作。
功能
- 使用经过验证的2026钩子公式起草LinkedIn帖子。
- 审核并人性化文本，以消除AI痕迹并改善声音。
- 端到端优化LinkedIn个人资料以提高转化率。
- 规划每周内容日历，定义支柱和目标。
- 监控评论线程以获取作者回复并建议后续操作。
- 分析帖子互动者，按ICP细分并建议外展行动。
- 从病毒式帖子中提取钩子公式以供学习。
使用场景
- 就特定主题撰写一篇病毒式LinkedIn帖子。
- 优化LinkedIn个人资料以吸引客户或工作机会。
- 规划一周的LinkedIn内容以保持一致的存在感。
- 有效回复评论并在LinkedIn上继续对话。
- 分析帖子的受众互动，以识别潜在客户。
非目标
- 未经用户审查和批准，直接发布内容。
- 抓取LinkedIn的私有数据或绕过LinkedIn的服务条款。
- 取代真实的用户的声音和策略的需要。
实践
- 内容策略
- 品牌声音
- 受众互动
- 个人资料优化
- 绩效分析
先决条件
- Claude Code环境
- 可选：Apify API令牌用于高级数据获取
- 可选：Publora API密钥用于自动发布
Execution
- info:Pinned dependenciesPython依赖项列在requirements.txt中，但没有明确的锁定文件（例如requirements.lock），导致版本不够固定。
安装
请先添加 Marketplace
/plugin marketplace add sergebulaev/linkedin-skills/plugin install linkedin-skills@linkedin-skills包含 10 个扩展
Skill (10)
根据帖子URL起草LinkedIn评论。当用户粘贴帖子URL并要求评论、参与或成为第一个评论者时使用。在获得批准后，通过Publora生成用户声音的1-3个变体，选择一个反应，并安排发布。不适用于回复现有评论（请使用linkedin-reply-handler）。
根据主题、受众和支柱生成为期 7 天的 LinkedIn 内容计划。每天生成帖子支柱、格式、钩子类型、号召性用语、发布时间和每日评论目标，以及每周入站准备情况检查。当用户希望规划一周或一个月的内容，而不是起草单个帖子时使用。
为营销或销售团队建立并运行 LinkedIn 员工倡导计划。涵盖 14 天启动手册、品牌指南治理、每帖时间预算、节奏基准和团队 ROI（覆盖面、参与度、销售线索）。触发词为“员工倡导”、“让团队发帖”、“在团队中扩展 LinkedIn”、“倡导 ROI”。
提取点赞或评论了任何 LinkedIn 帖子的用户，并根据 ICP 契合度（同行/向上/潜在客户/其他）对其进行细分。生成互动者名单、级别细分和外展行动列表（关注、评论、提供简短开场白的私信）。由 Apify 提供支持，无需 LinkedIn 登录。在“点赞了我帖子的人”、“互动者”、“互动者报告”、“受众分析”时触发。不用于跟踪作者对您评论的回复（请使用 linkedin-thread-monitor）。
逆向工程分析病毒式领英帖文链接的hook公式。返回其使用的10种规范的2026年公式（反语、RIP、年份支点、时间锚点、自证、奇数金钱、付费与免费、好奇心缺口、反理论、评论门控），解释其有效原因，并提供一个空白模板。用于学习竞争对手的帖子，而不是用于撰写您自己的帖子（请使用linkedin-post-writer）。
Scrub AI tells from any text draft OR audit a finished post against the 2026 algorithm heuristic checklist. Tier-based rewriter (forensic / strict / aesthetic / all) plus `--mode audit` for detection-only pass-fail review covering length, hook, CTA, format penalties, AI vocab. Sub-tools: emoji-pattern detector, multi-detector spread tester (GPTZero, Originality.ai, ZeroGPT, Sapling, Copyleaks), rule explainer. Triggers on "humanize", "de-AI", "review this draft", "audit before posting", "is this ready".
使用 2026 年钩子公式（头韵、R.I.P.、年份枢轴、时间锚点、自证、付费与免费、好奇心缺口、奇数金钱、反常）从头开始起草新的 LinkedIn 帖子。在获得批准后通过 Publora 运行人工化流程并安排发布。在用户要求撰写帖子、需要钩子或想要经过验证的格式时使用。不适用于审阅现有草稿（请使用 linkedin-humanizer --mode audit）。
端到端审计和重写 2026 年的 LinkedIn 个人资料：标题、关于 7 步、精选、横幅、照片、经历指标、技能、自定义 URL、推荐。触发词为“审核我的个人资料”、“重写我的标题”、“修复我的关于”、“优化横幅”、“个人资料审核”、“LinkedIn 生物”。将简历风格的个人资料转换为可带来 3-5 倍更好转化率的个人资料。
根据特定 LinkedIn 评论的 URL 起草回复。当用户希望回复任何帖子的评论，或在作者回复他们后进行跟进时使用。解析 commentUrn，解析正确的 parentComment 目标（LinkedIn 会将线程展平为 2 个级别），并在批准后通过 Publora 发布。不适用于顶级评论（请使用 linkedin-comment-drafter）。
跟踪您的哪些 LinkedIn 评论获得了作者回复。标记作者回复的 6-24 小时 Kevin Payne 窗口，将线索分类为热门/温暖/凉爽/休眠，并将温暖的线索路由到 linkedin-reply-handler 以供后续草稿。由 Apify 提供支持，无需登录 LinkedIn。在“需要跟进的线索”、“作者回复”、“监控我的评论”时触发。不用于分析帖子的点赞者（请使用 linkedin-engager-analytics）。