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linkedin-speak

linkedin-speak

github.com/jpcaparasクリエイティブ・メディア5683 回インストール2 日前に更新
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linkedin-speak について

LinkedIn Speak は、風刺的な文章変換を行うローカルのコマンドラインスキルです。普通の文を誇張した LinkedIn 風の文に変えたり、その種の投稿を平易な表現に戻したりできます。出力は再現可能で、Kagi の公開ウェブツールとの比較リンクも作成できます。

主な機能

  1. 01普通の文を LinkedIn 風に書き換え
  2. 02誇張された投稿を平易な文に整理
  3. 03入力に基づく再現可能な出力
  4. 04強度やハッシュタグ、絵文字の調整
  5. 05Kagi とのウェブ比較リンクの作成

活用シーン

  1. 01短文を風刺的な職場告知に変換
  2. 02LinkedIn 投稿の平易な意味を把握
  3. 03双方向の変換結果を JSON で取得
  4. 04ローカル出力と Kagi の公開ウェブツールを比較

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/jpcaparas/skills --skill linkedin-speak

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

同梱ファイル

SKILL.md と一緒にインストールされる参考資料やスクリプト。

AGENTS.md
metadata.json
README.md
skill-card.prompt.md
agents/
.gitkeep
openai.yaml
assets/
.gitkeep
evals/
evals.json
references/
commands.md
configuration.md
gotchas.md
patterns.md
scripts/
linkedin_speak.py
probe_linkedin_speak.py
test_skill.py
validate.py
templates/
input-examples.md

詳細

LinkedInスピーク

普通のテキストを、カフェイン過剰なLinkedIn風の文章に変換したり、冗長な投稿を平易な英語に戻したりできます。

2026年3月と4月に公開された、Kagi Translateの確認可能な展開情報と報道事例に照らして検証済みです。

判断フロー

  1. LinkedInの告知文化を決定論的にパロディ化したい場合は、scripts/linkedin_speak.py --mode translate を実行します。
  2. 熱意あふれるキャリア成長投稿を貼り付け、その本当の意味を知りたい場合は、scripts/linkedin_speak.py --mode reverse を実行します。
  3. 比較用に両方のバージョンが必要な場合は、scripts/linkedin_speak.py --mode both --format json を実行します。
  4. Kagiの公開ウェブ翻訳ツールと並べて確認したい場合は、--compare-kagi-url を追加します。
  5. 風刺ではなく、品のあるビジネス向けの編集を希望する場合は、ここでの処理を止めて、代わりに {{ skill:better-writing }} を使います。

クイックリファレンス

タスクコマンド理由
平文をLinkedIn風の文章に変換するpython3 scripts/linkedin_speak.py "I finished the project."決定論的な出力をすばやく得られる基本的な方法です
企業風の気取った投稿を平易な英語に戻すpython3 scripts/linkedin_speak.py --mode reverse "Thrilled to announce..."大げさな表現、ハッシュタグ、冗長な文言を取り除きます
両方向の変換結果をJSONで比較するpython3 scripts/linkedin_speak.py --mode both --format json "I got a new job."別のツールに渡しやすくなります
気恥ずかしさの度合いを調整するpython3 scripts/linkedin_speak.py --intensity 5 "We shipped the feature."文の数、大げさな表現、ハッシュタグを調整します
ハッシュタグと絵文字を省くpython3 scripts/linkedin_speak.py --no-hashtags --no-emoji "I fixed the bug."パロディをすっきりさせます
Kagiとの比較URLを作成するpython3 scripts/linkedin_speak.py --compare-kagi-url "I built a dashboard."同じ入力をKagiの公開ウェブUIで開きます
ローカルのプローブスイートを実行するpython3 scripts/probe_linkedin_speak.py翻訳の基本的な動作を検証します

対象範囲

該当する依頼
  • 「これをLinkedIn風の文章にして」
  • 「LinkedInのインフルエンサーっぽくして」
  • 「企業の告知文っぽくして」
  • 「このLinkedIn投稿を平易な英語に戻して」
  • 「ハッシュタグと形だけの感謝の言葉を加えて」
  • 「成長マインドセット全開の、気恥ずかしいバージョンにして」
該当しない依頼
  • 実際の多言語翻訳
  • さりげない履歴書の推敲
  • 落ち着いたリリースノート
  • 法務、人事、投資家向けのコミュニケーション
  • 実際の経営幹部のゴーストライティング

作業ルール

まずは決定論的なローカル翻訳ツールを使います。再現性があり、すばやく動作し、外部APIに依存しません。ローカルのパロディと公開されているLinkedIn Speak翻訳ツールを比較したい場合にのみ、Kagi比較リンクを使います。

スクリプトの実際の動作

  • 平易な文を短い告知文の流れに展開します
  • 入力テキストに基づいて、書き出し、振り返りの文、感謝の文、絵文字、ハッシュタグを決定論的に選びます
  • 出荷、学習、採用、登壇、リード、修正、公開などの一般的な行動を、予測可能な企業風の言い回しに置き換えます
  • 大げさな投稿からハッシュタグ、絵文字、定型的な誇張表現、曖昧な自己賛美を取り除きます

読み進め方

必要な情報読むファイル
CLIフラグ、入力方法、Kagi比較リンクreferences/configuration.md
出力パターン、強度のルール、決定論的なヒューリスティクスreferences/patterns.md
コマンド一覧とJSON出力形式references/commands.md
失敗するケース、制限、パロディが単調になりすぎる場面references/gotchas.md

注意事項

  1. この翻訳ツールは意図的に風刺的で、婉曲な表現ではありません。ユーザーが「よりよいLinkedIn向けの文章」を求めている場合、このスキルは適していません。
  2. 逆翻訳ツールはヒューリスティックに誇張表現を取り除きます。メッセージをうまく簡潔にできますが、元の投稿で明確に述べられていなかった事実をすべて正確に復元することはできません。
  3. 出力が決定的なため、同じ入力なら実行ごとに同じ結果になります。テストやミームには便利ですが、繰り返し使うと表現が定型的に感じられることもあります。
  4. Kagiが公開しているLinkedIn Speakの実装は、ドキュメント化されたAPIではありません。このスキルはデフォルトでローカルエンジンを使用し、ウェブUIとの比較用URLのみを出力します。
  5. ハッシュタグの選定はキーワードに基づいています。入力が曖昧すぎる場合、意図的に汎用的なタグがフォールバックとして選ばれます。

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