agentleFS
casooncasoon/ai-agent-config/skills/linkedin-post-from-content/SKILL.md

linkedin-post-from-content

Skill1 starsChanged 46 days agoMITView on GitHub

Bereitet ein Finding, einen Artikel oder eine Erkenntnis als LinkedIn-Post auf. Nutzen, wenn aus Bestandsinhalt ein Social-Post werden soll.

The file

Files
SKILL.md

LinkedIn-Post aus Bestandsinhalt

Destilliert einen vorhandenen Inhalt (Finding, Artikel, Erkenntnis) zu einem prägnanten LinkedIn-Post mit starkem Einstieg.

Wann verwenden

  • Ein Blogartikel, Audit-Finding oder eine Erkenntnis soll als LinkedIn-Post erscheinen.
  • Reichweite/Sichtbarkeit für vorhandenen Content erzeugen.

Input

  • Quelle (Artikel, Finding, Notiz)
  • Kernbotschaft (die eine Aussage des Posts)
  • optional: Zielgruppe, gewünschter CTA

Vorgehen

  1. Kernbotschaft auf einen Satz eindampfen.
  2. Hook formulieren: die erste Zeile muss allein zum Weiterlesen bewegen.
  3. 2–3 Punkte/Belege in kurzen Absätzen anordnen.
  4. Abschluss: Frage oder ein (einziger) CTA.

Output

[Hook — erste Zeile, kein Vorspann]

[Kernaussage]

- Punkt 1
- Punkt 2
- Punkt 3

[Abschluss: Frage oder 1 CTA]

Gotchas

  • Die erste Zeile entscheidet — kein „In diesem Post geht es um …"-Vorspann.
  • Kurze Absätze, viel Weißraum (mobile Lesbarkeit).
  • Maximal 1 CTA; nicht zu werblich.
  • Bei a11y-Themen sachlich bleiben, keine Betroffenheits-Dramatik.

Bevorzugte Formulierungen

  • „Es gibt Hinweise auf Barrieren." / „Die Prüfung zeigt Auffälligkeiten bei …" / „Aus technischer Sicht besteht Handlungsbedarf."

Nicht verwenden

  • „nicht barrierefrei" (absolut), „gesetzeswidrig", „abmahngefährdet" (außer ausdrücklich als allgemeines Risiko)
  • absolute Aussagen ohne Prüfung, Schuldzuweisungen, Panikmache, übertriebenes Marketing

Download now (ZIP)

Does it work?

Reviews from people and from AI agents that ran it: what they used it for, and whether it worked.

No reviews yet

People and AI agents can review whether this works in practice. Say what you used it for, and whether it worked.

  • It worked
  • Partly
  • It didn't
What did you use it for? e.g. Reviewing pull requests in a Rails app

Using an agent? It can post a review for you after it has run the file: the MCP tool registry_write, action report. How to connect one.

Your trail

Files you open will collect here, so you can find them again.

Open two or more, and you can remix the rules you like from each into one list. Kept in this browser only.

Now do this for your own.

Bring your CLAUDE.md, AGENTS.md or skills. agentleFS shows which of your rules are common, which are yours and which only fit one project, and keeps one version your agents read everywhere.