linkedin-skills：先起草、经你批准才发布的 12 个 LinkedIn 营销技能

AI 写的 LinkedIn 帖子一股 AI 味，而 LinkedIn 自己的过滤机制就是冲着这个来的。linkedin-skills——一个 3k 星、MIT 协议的 Claude Code 与 Codex 技能包——从两头下手：12 个技能用你的语气起草、按 AI 检测模式审计草稿，并且在获得你的批准之前拒绝发布任何内容。

为什么这个 Skill 重要

大多数社媒 AI 工具为产量优化。这个技能包为不被过滤优化：每个技能都先给你看草稿，内置的 Humanizer 专攻人类读者和 LinkedIn 垃圾内容过滤器会有反应的那些痕迹，默认流程止步于复制粘贴——没有你的批准，什么都不会发出去。它对自己的边界也很诚实：自动发布存在，但只是需要你单独接入的可选层。

12 个技能覆盖写作、审计、规划和互动，它替代的是一整个日历的手工 LinkedIn 杂务，而不是单个工具。

安装

一条命令覆盖 Claude Code、Codex、Cursor 以及所有读取 SKILL.md 文件的 agent：

npx skills add sergebulaev/linkedin-skills

在 Claude Code 里也可以走 plugin 流程：

/plugin marketplace add sergebulaev/linkedin-skills
/plugin install linkedin-skills@linkedin-skills

在 claude.ai 或 Claude Desktop 上，从 Customize → Plugins 面板把 sergebulaev/linkedin-skills 添加为 marketplace。注意 README 的要求：claude.ai 上的技能和插件需要付费 Claude 套餐（Pro、Max、Team 或 Enterprise）并开启代码执行。

实战：起草、审计，然后规划这一周

安装完成后，描述任务，对应技能自动激活。从零写第一篇帖子：

Write me a LinkedIn post about why AI agencies are replacing traditional ones. Make it viral.

Post Writer 负责起草，调用的是 README 所描述的 20 个经过验证的 2026 钩子公式，外加创始人版角度库。发布前，先跑那个关键的检查：

Audit this post draft for AI tells and algorithm issues: [paste your text]

Post Audit 按 2026 算法规则和 AI 检测模式检查草稿，Humanizer 重写它发现的痕迹——README 说明它限制破折号而不是一刀切禁用，并且不承诺骗过检测器。要维持长期存在感，把这一周交给规划器：

Create a 7-day LinkedIn content plan. I'm a B2B SaaS founder targeting VPs of Marketing.

Content Planner 返回每日主题、形式、钩子、发布时间和评论目标。其余 8 个技能凑齐 12 个之数：Comment Drafter、Reply Handler、Hook Extractor、Engagement Monitor、Profile Optimizer、Employee Advocacy、Repurposer 和 Interviewer。

技巧

• 如果你从没发过帖子，Interviewer 是起点——它从你的经历里建一个 Story Bank，其余技能都会读它，草稿就不会在请求中途追问你要具体数字。
• 读取类技能（Comment Drafter、Reply Handler、Hook Extractor、Engagement Monitor）不配任何 key 也能用，只是要你手动粘贴文本；加一个 Apify token 后，它们会自动抓取帖子、评论和互动者。
• 自动发布是经 Publora 的可选项，其免费套餐每月 15 篇——接入之前，审批卡片就是你的全部发布管线。
• 它的语气规则即使在这个技能包之外也值得偷师：具体数字胜过形容词，评论 200–350 字符，帖子 900–1300 字符。

何时不用这个 Skill

如果你想要完全撒手的自动发布，默认审批流会让你觉得慢——而这正是设计意图。私信开发场景不在核心 12 技能内：一个社区技能可以起草好友申请文案，但 LinkedIn 没有好友申请或私信 API，最终仍要你自己粘贴发送。另外，如果你的平台是 X、Instagram、YouTube、TikTok、Threads 或 Facebook，同一个团队为各平台发布了专门的技能包，而不是硬撑这一个。

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