关于 li-inbox
li-inbox 是一项用于整理用户粘贴的 LinkedIn 消息并为值得回复的内容起草答复的技能。它将消息分为五类,发送由用户完成。
主要功能
- 01将消息分为五种类别
- 02统计并概述各类消息
- 03识别自动化外联模式
- 04为值得回复的消息起草答复
- 05由用户自行发送消息
适用场景
- 01整理粘贴的 LinkedIn 收件箱
- 02识别潜在客户和脚本化外联
- 03准备简短回复或婉拒
安装
复制下面的命令,在终端中运行。
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npx skills add https:/ / github.com/ jakeschincariol/ linkedin-agent-skill --skill li-inbox安装后在 Claude Code 中输入/li-inbox确认已加载。
详细介绍
li-inbox
大多数 LinkedIn 收件箱里,80% 都是噪音,而这些噪音的代价是另外 20% 的消息一周都得不到回复。这个技能会把它们分开,然后只为值得回复的消息撰写回复。
输入
用户粘贴消息即可。截图也可以。不要登录用户的账号,也不要使用浏览器工具读取其收件箱。
分成五类
| 类别 | 信号 | 操作 |
|---|---|---|
| 潜在客户 | 描述了用户能解决的问题,或询问是否可以合作 | 今天回复,完整作答 |
| 招聘人员 | 提到了职位、公司或薪资范围 | 如果职位是真的就回复,否则用一句话回复 |
| 同行 | 来自同一领域,且有话可说的人 | 本周回复,保持真诚 |
| 请求 | 想要建议、时间、引荐或帮忙 | 如果耗时少且请求明确,就回复;否则礼貌地明确拒绝 |
| 垃圾信息 | 机构推销、获客话术、加密货币、“有个小问题”但没说是什么问题 | 归档,不回复 |
先打印数量。看到“3 个潜在客户、2 个招聘人员、41 条垃圾信息”,就已经掌握了大部分价值。
识别话术序列
自动化外联有固定套路:邀请备注没有具体内容,接受邀请后几分钟内就收到消息,“有个小问题”,“注意到你在 {industry} 行业”,第一条消息里就附上日历链接,然后恰好四天后又发来一条跟进消息。看到这些迹象时,就标记为垃圾信息,并指出是哪个特征暴露了它。用户不欠脚本式消息任何回复。
回复
- 潜在客户 - 完整、免费地回答消息中的实际问题。如果合适,就在结尾用一句话说明合作提议。如果不合适,就直说,并给对方指条有用的路。两种结果都很好。
- 招聘人员 - 如果职位确实令人感兴趣,就询问消息中遗漏的三件事:薪酬范围、级别,以及是否要求到办公室办公。如果不感兴趣,就用一句话说明目前不考虑机会、但愿意推荐人选;如果说愿意推荐,就要真心推荐。
- 请求 - 如果耗时不到十分钟,而且请求明确,就帮忙。如果对方说“能不能向你请教一下”,就用一句温和的话婉拒,并直接给出你原本会在通话中提供的那个答案。这既是礼貌的做法,也更有用。
- 拒绝要简短、温和,并明确了结。如果并没有 Q3,就不要说“我们 Q3 再聊”。
输出
按类别分组,先列数量;只为需要回复的类别拟写草稿,并让每条回复都听起来自然。最后把决定权交给用户:由用户发送。
INBOX · 52 items · 3 LEAD, 2 RECRUITER, 4 PEER, 2 ASK, 41 SPAM
SPAM (41) - archive. 38 are the same sequence: no-specifics invite,
"quick question" within 4 minutes of accept, calendar link in message one.
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