linkedin-announcement-generator

Name: linkedin-announcement-generator
Author: dmccreary

github.com/dmccrearyマーケティング・グロース10938 回インストール1 日前に更新

linkedin-announcement-generator について

linkedin-announcement-generator は、インテリジェントな教科書を紹介する LinkedIn 投稿を作成するスキルです。教材のメタデータと学習グラフの指標を使い、長さの異なる3種類の投稿案と、最初のコメント用リンク文を生成します。

主な機能

01教材メタデータと指標の読み取り
02教材の完成度の判定
03長さ別の投稿案を3種類生成
04最初のコメント用リンク文の作成
05ハッシュタグと画像案の提案

活用シーン

01完成した教科書の公開告知
02章やコンテンツの進捗共有
03更新された教育リソースの紹介
04コース公開用の投稿準備

インストール

コマンドをコピーしてターミナルで実行します。

$npx skills add https://github.com/dmccreary/ibook-skills --skill linkedin-announcement-generator

インストール後、Claude Code で/linkedin-announcement-generatorを入力して読み込まれたか確認します。

詳細

LinkedIn 告知文ジェネレーター

概要

このスキルは、インテリジェント教科書を紹介する、プロフェッショナルな LinkedIn 告知文の作成を自動化します。docs/learning-graph/ ディレクトリの書籍指標を分析し、章、概念、教育リソースの統計情報を収集して、関連するハッシュタグと公開サイトへのリンクを含む、魅力的な告知文を生成します。

告知文では、教科書の範囲と網羅性を強調し、教育面の特長を紹介して、教育者、学生、学習分野の専門家をコンテンツに引き付けることを目的としています。

このスキルを使用するタイミング

次のような場合に、このスキルを使用します。

完成したインテリジェント教科書を GitHub Pages で公開するとき
主要な節目を告知するとき（例：「最初の 10 章が完成！」）
更新したコンテンツや新たに追加したコンテンツを紹介するとき
教育テクノロジーのコミュニティで教科書を共有するとき
コースの開始に向けてソーシャルメディアへの投稿を準備するとき
学会発表やワークショップの告知を作成するとき
オープン教育リソースの認知度を高めるとき

前提条件

インテリジェント教科書のプロジェクトには、次のものが必要です。

正式な教科書の統計情報が記載された docs/learning-graph/book-metrics.json ファイル（book-metrics ツールによって生成）。ファイルがない場合は、最初に bk-generate-book-metrics（または代替手段の python3 "$BK_HOME/src/book-metrics/book-metrics.py" docs）で生成してください。
site_name、site_url、site_description を含む mkdocs.yml ファイル
GitHub Pages（または別のホスティングプラットフォーム）にデプロイされたサイト
任意：章ごとの詳細を記載した docs/learning-graph/chapter-metrics.md
任意：対象者とトピックの情報を記載した docs/course-description.md

ワークフロー

ステップ 1：書籍のメタデータを収集する

プロジェクトの設定から主要な情報を抽出します。

mkdocs.yml を読み、次の情報を取得します。
- site_name — 教科書のタイトル
- site_url — 公開中のサイト URL（通常は GitHub Pages）
- site_description — 教科書の簡単な説明
- repo_url — GitHub リポジトリの URL
docs/course-description.md が存在する場合は読み、次の情報を取得します。
- 対象者（学年、前提条件）
- 教科やトピック
- 学習目標
- コースの概要

抽出例：

site_name: 'Geometry for High School Students'
site_url: 'https://username.github.io/geometry-course/'
site_description: 'An interactive geometry textbook with MicroSims and quizzes'

ステップ 2：書籍指標を分析する

正式な指標ファイル docs/learning-graph/book-metrics.json を読み込みます。人間が読みやすい book-metrics.md の表（形式が壊れやすいため）を解析したり、自分でコンテンツを再集計したりしないでください。これは README とケーススタディのスキルでも使用する同じ情報源なので、すべての成果物で数値が一致します。

python3 - <<'PY'
import json, pathlib, sys
p = pathlib.Path("docs/learning-graph/book-metrics.json")
if not p.exists():
    sys.exit("book-metrics.json missing — run bk-generate-book-metrics first")
m = json.loads(p.read_text())["metrics"]
print(json.dumps(m, indent=2))
PY

主要な指標（metrics オブジェクトのキー）：

chapters — 章の数
concepts — 学習グラフ内の概念数
glossaryTerms — 用語集の用語数
faqs — FAQ の質問数
quizQuestions — クイズの質問数
diagrams — 図の数
equations — 数式の数
microsims — MicroSims（インタラクティブなシミュレーション）の数
words — 総語数
links — ハイパーリンクの数
equivalentPages — 印刷した場合のページ換算数
developmentStage — 著者が宣言した出版段階

book-metrics.json が存在しない場合は、読み込む前に bk-generate-book-metrics で再生成してください。形式は src/book-metrics/book-metrics.schema.json で定義されています。

指標が欠けている場合の対応：

図が 0 の場合は、代わりに「数式と視覚要素を含む」と記載します
クイズの質問数が 0 の場合は、クイズへの言及を省きます
MicroSims が 0 の場合は、代わりに「充実したコンテンツ」と記載します

ステップ 3：教科書の完成度を判断する

指標に基づいて完成状況を算出します。

完成度の指標：

章数 ≥ 8：充実した教科書
総語数 > 30,000：包括的な内容
クイズの問題数 ≥ 50：十分な評価が可能
MicroSims ≥ 5：インタラクティブな要素あり
換算ページ数 > 100：書籍相当の分量

ステータスの分類：

完成（100%）：主要な要素がすべてそろっており、すぐに利用できます
ほぼ完成（90-99%）：大半の内容が完成しており、わずかな追加を予定しています
作成中（70-89%）：充実した内容があり、現在も開発が進行中です
先行公開（< 70%）：初期の章を公開しており、今後さらに追加予定です

ステータスに応じて、告知に適切な表現を選びます。

ステップ 4：告知の構成を作成する

次の要素を含む LinkedIn の投稿を作成します。

1. 冒頭のフック（1～2 文）

注目を引く一文から始め、次の内容を含めます。

教科書の完成または公開を知らせる
テーマと対象読者に触れる
特徴を強調する

例：

「[対象読者]向けの新しいオープン教育リソースを公開できることをうれしく思います！」
「公開しました：[テーマ]に関する、AI が生成したインタラクティブな教科書です！」
「[教科書名]の完成をお知らせできることを大変うれしく思います！」

2. 内容の説明（2～3 文）

教科書で扱う内容と独自の特徴を説明します。

教育フレームワーク（ブルームのタキソノミー、概念間の依存関係）
インタラクティブな要素（MicroSims、クイズ）
技術スタック（MkDocs、p5.js、AI 生成）
対象読者と前提知識

例：

This intelligent textbook on [TOPIC] is designed for [AUDIENCE]. Built using MkDocs Material and AI-assisted content generation, it incorporates learning graphs, concept dependencies, and interactive MicroSims to make [TOPIC] accessible and engaging.

3. 主な指標（箇条書き）

規模を示す魅力的な統計を紹介します。

📊 By the numbers:
• [X] chapters covering [TOPIC AREAS]
• [Y] concepts in the learning graph
• [Z] interactive MicroSims (p5.js simulations)
• [Q] quiz questions for self-assessment
• [G] glossary terms with ISO 11179-compliant definitions
• [W] total words (~[P] equivalent printed pages)

書式のヒント：

視覚的に目を引くよう、絵文字を箇条書きに使用します（📊、📚、🎓、⚡、🔬）
大きな数字は丸めます（225,182 → 225,000）
関連する指標をまとめます
特に目を引く数字を強調します

4. 技術と AI に関する開示（1～2 文）

AI の関与と使用技術について、透明性を保ちます。

Generated using Claude AI skills and the intelligent textbook framework, this open-source project demonstrates how AI can augment educational content creation while maintaining quality and pedagogical rigor.

5. 行動喚起（1 文）

読者をサイトに案内します。ただし、投稿本文に URL を絶対に記載しないでください。

「最初のコメントにリンクを記載する」ルール： 調査によると、投稿本文に外部リンクが含まれている場合、LinkedIn のアルゴリズムによって投稿のリーチが大幅に低下します。そのため、リンクがコメントにあることを読者に伝え、公開後すぐにユーザーが貼り付けられるよう、URL は最初のコメント用のテキストとして別途提示します。

🔗 Link to the full textbook is in the first comment below! 👇

投稿と合わせて、必ず最初のコメント用テキストも作成します。

Explore the full textbook here: [SITE_URL]

このルールは、サイト URL、GitHub リポジトリ、ブログ記事など、すべての外部リンクに適用されます。投稿本文には、いずれのリンクも記載しないでください。

6. ハッシュタグ（8～15 個）

見つけてもらいやすくするために、関連するハッシュタグを含めます。

標準的なハッシュタグ：

#AI / #ArtificialIntelligence
#GenAI / #GenerativeAI
#Education / #EdTech / #EducationalTechnology
#OpenEducation / #OER（オープン教育リソース）
#ELearning / #OnlineLearning

コンテンツに特化したハッシュタグ：

#Textbook / #InteractiveTextbook
#MicroSims / #Simulations
#Visualizations / #DataViz
#Diagrams / #Infographics
#Quizzes / #Assessment

技術に特化したハッシュタグ：

#MkDocs / #MaterialDesign
#p5js / #JavaScript
#Python
#ClaudeAI / #AnthropicClaude

分野に特化したハッシュタグ：

教科に応じたハッシュタグを 2～4 個追加します。

数学：#Mathematics、#Geometry、#Calculus、#Algebra
科学：#Physics、#Chemistry、#Biology
コンピューターサイエンス：#Programming、#ComputerScience、#DataScience
歴史：#History、#WorldHistory、#AmericanHistory

専門・学術分野のハッシュタグ：

#LMS / #LearningManagementSystem
#CurriculumDesign
#InstructionalDesign
#STEM / #STEMeducation
#HigherEd / #K12Education

ハッシュタグの合計数： 最適なリーチを得るには、10～15 個を目安にします。

ステップ 5：トーンとスタイルのガイドラインを適用する

LinkedIn での発信における特徴：

プロフェッショナルでありながら親しみやすい
熱意を伝えつつ、過度に宣伝的にならない
教育的で有益な情報を届ける
データに基づく（具体的な指標を示す）
AI の関与について透明性を保つ
コミュニティを重視する（リソースを共有する）

文章作成のベストプラクティス：

一人称を使う（「共有できてうれしいです……」など）
段落を短くする（各段落 2～3 行）
絵文字は控えめに使う（投稿 1 件につき 1～3 個）
読みやすさのために改行を入れる
重要な情報を冒頭に置く
明確な行動喚起で締めくくる

避けること：

学術的すぎる表現
専門用語の多用
根拠のない主張
過度に宣伝的なトーン
クリックベイト風の書き出し
絵文字の使いすぎ

ステップ 6：複数のバリエーションを作成する

告知文を 3 種類作成します。

バリエーション 1：詳細（全文）

すべての指標を含む完全な説明
1500～2000 文字
すべてのハッシュタグを含める
最適な用途：初回の公開告知

バリエーション 2：中程度（標準的な長さ）

主要な指標のみ（上位 5～6 件）
800～1200 文字
ハッシュタグ 10～12 個
最適な用途：進捗報告、節目の投稿

バリエーション 3：簡潔（短文）

必要不可欠な情報のみ
400～600 文字
ハッシュタグ 6～8 個
最適な用途：簡単な進捗報告、他のプラットフォームへの同時投稿

ユーザーが好みに応じて選べるよう、3 種類すべてを提示してください。

ステップ 7：任意の補足を追加する

可能であれば、以下を含めてください。

スクリーンショットまたはカバー画像の提案：

📸 Suggested visual: Screenshot of the learning graph visualization or the textbook home page

注目すべき機能の紹介：

教科書に独自の要素があれば、強調してください。

「ブラウザーで実行できるインタラクティブな p5.js シミュレーションを搭載」
「学習経路を示す概念依存関係グラフを収録」
「用語を正確に扱うための ISO 11179 準拠用語集を収録」

コラボレーションの呼びかけ：

協力者を募っている場合：

「コントリビューションを歓迎します！GitHub リポジトリをご覧ください：[REPO_URL]」
「教育関係者の皆さまからのフィードバックを募集しています。ご関心があれば DM でご連絡ください！」

関連リンク：

該当する場合（外部リンクはすべて最初のコメントに記載し、投稿本文には含めません）：

GitHub リポジトリへのリンク（開発者向け）
関連するブログ記事または記事へのリンク
プレゼンテーションスライドへのリンク

ステップ 8：出力を整えて提示する

コピーしてすぐに使える、明確な形式で LinkedIn の告知文を提示します。

## LinkedIn Announcement - Full Version

[Paste-ready text here]

---

## LinkedIn Announcement - Medium Version

[Paste-ready text here]

---

## LinkedIn Announcement - Concise Version

[Paste-ready text here]

---

## First Comment (paste immediately after publishing)

[Text containing the site URL — external links go here, never in the post body]

---

## Suggested Enhancements

**Visual:** [Description of recommended image/screenshot]

**Timing:** Best posted [weekday, time recommendation]

**Engagement Tips:**
- Tag relevant individuals or organizations if appropriate
- Respond to comments within first 2 hours for algorithm boost
- Consider posting during peak LinkedIn hours (Tuesday-Thursday, 8-10am or 12-2pm)

ステップ 9：告知文の品質を確認する

最終決定の前に、告知文が以下を満たしているか確認してください。

ステップ 10：告知文を提出する

ユーザーが以下を行えるよう、最終的な告知文をすぐに使える形式で出力します。

LinkedIn に直接コピーして貼り付ける
必要に応じて個人的な表現を加える
メディア（スクリーンショット、動画など）を任意で追加する
予約投稿するか、すぐに投稿する

以下の内容をユーザーに伝えます。

✅ LinkedIn announcement generated successfully!

Three variations provided (full, medium, concise) - choose the one that fits your style.

**Next steps:**
1. Copy your preferred version
2. Paste into LinkedIn post composer
3. Add a screenshot of your textbook (optional but recommended)
4. Review and post!
5. Immediately paste the provided first-comment text (with the link) as the first comment

Remember: keep the link OUT of the post body — LinkedIn reduces reach for posts with external links. The link goes in the first comment.

Pro tip: LinkedIn posts with images get 2x more engagement. Consider adding a screenshot of your learning graph or textbook homepage.

出力例

全文告知の例

🎓 Excited to share a new open educational resource: an interactive textbook on Geometry designed for high school students!

This intelligent textbook combines AI-assisted content generation with proven educational frameworks. Built using MkDocs Material, it incorporates learning graphs showing concept dependencies, interactive MicroSims using p5.js, and comprehensive assessment tools to make geometry accessible and engaging.

📊 By the numbers:
• 13 chapters covering points, lines, angles, triangles, polygons, circles, and 3D geometry
• 200 concepts organized in a dependency graph
• 5 interactive MicroSims (p5.js simulations)
• 10 quiz questions for self-assessment
• 22 glossary terms with precise definitions
• 225,000+ words (~900 equivalent printed pages)

Generated using Claude AI skills and the intelligent textbook framework, this open-source project demonstrates how AI can augment educational content creation while maintaining pedagogical quality and rigor.

All content follows Bloom's Taxonomy (2001) for learning outcomes and includes detailed explanations, worked examples, and practice exercises.

🔗 Link to the full textbook is in the first comment below! 👇

#AI #GenAI #GenerativeAI #Education #EdTech #OpenEducation #OER #ELearning #Textbook #InteractiveTextbook #MicroSims #Visualizations #Quizzes #Geometry #Mathematics #MkDocs #ClaudeAI #LMS #CurriculumDesign #STEMeducation

中程度の長さの告知例

📚 Just published: An AI-generated interactive textbook on Geometry for high school students!

This intelligent textbook uses MkDocs Material, learning graphs, and interactive p5.js MicroSims to make geometry engaging and accessible.

Key features:
• 13 comprehensive chapters
• 200 concepts with dependency mapping
• 5 interactive simulations
• 225,000+ words of content
• Open source and freely available

Built using Claude AI and the intelligent textbook framework - demonstrating how AI can enhance educational content while maintaining quality.

Link in the first comment below! 👇

#AI #GenAI #Education #EdTech #OpenEducation #Textbook #MicroSims #Geometry #Mathematics #ClaudeAI #STEMeducation

簡潔な告知例

🎓 New open educational resource: Interactive Geometry textbook for high school!

✨ 13 chapters | 200 concepts | 5 MicroSims | 225K words

AI-generated using Claude and MkDocs Material. Free and open source.

📖 Link in the first comment!

#Education #EdTech #Geometry #AI #OpenEducation #Textbook

最初のコメントの例

公開直後に貼り付けます（外部リンクはこちらに記載し、投稿本文には含めません）。

Explore the full textbook here: https://dmccreary.github.io/ibook-skills/

GitHub repo: https://github.com/dmccreary/ibook-skills

カスタマイズオプション

このスキルは、次のようにカスタマイズできます。

1. トーンを調整する：

学術的（フォーマルで、研究を重視）
カジュアル（親しみやすく、会話調）
宣伝的（マーケティングを重視）
技術的（開発者を対象）

2. 対象読者を変える：

教育者や教師
学生や学習者
インストラクショナルデザイナー
ソフトウェア開発者
教育テクノロジーのリーダー

3. 異なる側面を重視する：

AI／テクノロジーの革新
オープンソース／オープン教育
インタラクティブな要素
幅広い内容
教育的アプローチ

4. 追加の背景情報を含める：

著者の経歴
開発のタイムライン
使用例と推薦の声
研究による裏付け
受賞歴や評価

補助スクリプト

メトリクスは正規の book-metrics.json から直接取得できるため、Markdown の解析は不要です。小さなヘルパーで JSON とサイト設定を読み込むだけで済みます。

scripts/linkedin-metrics-extractor.py

#!/usr/bin/env python3
"""Load canonical metrics + site config for LinkedIn announcements."""

import json
import yaml

def load_book_metrics(metrics_json="docs/learning-graph/book-metrics.json"):
    """Return the `metrics` dict from the canonical book-metrics.json."""
    with open(metrics_json, encoding="utf-8") as f:
        return json.load(f)["metrics"]

def extract_site_config(mkdocs_file):
    """Parse mkdocs.yml and return site metadata (name, url, description)."""
    # Implementation: Load YAML and extract site_name, site_url, etc.
    pass

def format_number(n):
    """Format numbers for readability (e.g., 225182 -> 225,000)."""
    # Implementation: Round and format large numbers
    pass

# Usage:
# python linkedin-metrics-extractor.py docs/learning-graph/book-metrics.json mkdocs.yml

品質基準

質の高い LinkedIn の告知には、次の要素が必要です。

正確である（すべてのメトリクスが検証済み）
読者を引きつける（魅力的な導入とストーリー）
透明性がある（AI の関与を明示する）
プロフェッショナルである（LinkedIn にふさわしいトーン）
行動につながる（明確な行動喚起）
見つけやすい（関連するハッシュタグ）
簡潔である（2000 文字未満）
価値がある（コミュニティに役立つ情報を提供する）

トラブルシューティング

問題： book-metrics.json にメトリクスが見つからない

解決策： まずメトリクスを生成します — bk-generate-book-metrics を実行するか、book-installer を呼び出して book-metrics ガイドを依頼し、メトリクスファイルを作成してください

問題： サイトの URL を取得できない

解決策： 公開済みサイトの URL または GitHub Pages のリンクをユーザーに尋ねてください

問題： 告知が長すぎる（3000 文字を超える）

解決策： 標準版または簡潔版を使用してください

問題： どのハッシュタグを使えばよいかわからない

解決策： 対象分野（例：数学の教科書なら #Mathematics）と一般的な教育関連のタグを中心にしてください

リソース

Markdown 対応

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基本情報

作者: dmccreary
リポジトリ: dmccreary/ibook-skills
カテゴリ: マーケティング・グロース
インストール数: 38
GitHub スター: 109

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