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seonwooj0810seonwooj0810/careerloop/skills/content-suggest/SKILL.md

content-suggest

Skill0 starsChanged 10 days agoApache-2.0View on GitHub

프로필과 ExperienceLibrary에 맞춰 LinkedIn 및 전문가 게시글의 주제, 관점, 게시 주기를 추천합니다. writer를 호출합니다. 트리거 예: \"linkedin post ideas\", \"what should i post\", \"content suggestions\", \"topics for linkedin\" (링크드인 게시글 아이디어, 뭐 올릴까, 콘텐츠 추천, 링크드인 주제).

The file

Files
SKILL.md

구직 폴더({user_dir}) 확인: 먼저 현재 작업 디렉터리에서 CareerLoop/ 폴더(또는 한 단계 위·아래)를 찾아 그 폴더가 들어 있는 디렉터리를 {user_dir}로 쓴다. 홈 디렉터리 전체를 검색하지 않는다. 작업 디렉터리에서 찾지 못하면 사용자에게 경로를 묻고, 그래도 없으면 /careerloop:launch를 안내한다.

**writer**를 content-suggest 모드로 호출합니다.

호출

  • 에이전트 이름은 정확히 **writer**를 사용합니다. 호출에 실패하면 한 번 재시도합니다.

워크플로

  1. {user_dir}/CareerLoop/profile.md, {user_dir}/CareerLoop/ExperienceLibrary.json, 그리고 있으면 **voice-profile.md**를 읽습니다.
  2. **writer**에게 5~8개의 주제 아이디어를 요청합니다. 각 아이디어에는 적합한 이유, 리스크 수준(논란 적음 vs 자극적), 권장 형식(짧은 게시글 vs 스레드 vs 링크 + 댓글)을 포함합니다.
  3. 사용자가 한 주제의 전체 초안을 원하면, **writer**의 보이스 사전 점검이 충족되었는지 확인합니다(voice-profile.md에 ## User writing samples 또는 **## User writing samples (launch)**가 있거나, 게시글을 요청하거나 skip을 한 번 묻습니다. **draft-outreach**와 같은 패턴입니다). 그다음 **writer**를 호출해 게시글 하나를 작성합니다. **writer**는 초안을 {user_dir}/LinkedIn Posts/ 아래에 **.md**로 저장하고(폴더가 없으면 생성), **artifacts-index.json**에 "type": "linkedin_post"로 추가하며, 사용자가 열어 편집할 파일 경로를 알려야 합니다. 게시 전에 **evaluate-post**를 제안합니다.

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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.