linkedin-announcement-generator

LinkedIn 公告生成器

概述

此技能可自动为智能教材撰写专业的 LinkedIn 公告。它会分析 docs/learning-graph/ 目录中的图书指标，统计章节、概念和教育资源，并生成引人入胜的公告文案，其中包含相关主题标签和已发布网站的链接。

这些公告旨在突出教材的覆盖范围和完整程度，展示其教育特色，并吸引教育工作者、学生和学习领域的专业人士关注相关内容。

何时使用此技能

在以下情况下使用此技能：

• 将已完成的智能教材发布到 GitHub Pages 时
• 宣布重要里程碑（例如，“前 10 章已完成！”）
• 推广更新或新添加的内容
• 与教育技术社区分享教材
• 为课程发布准备社交媒体帖子
• 为会议演讲或研讨会撰写公告
• 提升人们对开放教育资源的认知

前提条件

智能教材项目应具备：

• 包含教材统计数据的 docs/learning-graph/book-metrics.md 文件
• 包含 site_name、site_url 和 site_description 的 mkdocs.yml 文件
• 已部署到 GitHub Pages（或其他托管平台）的网站
• 可选：用于提供章节级别详细信息的 docs/learning-graph/chapter-metrics.md
• 可选：用于提供受众和主题信息的 docs/course-description.md

工作流

步骤 1：收集图书元数据

从项目配置中提取关键信息：

1. 读取 mkdocs.yml，获取：

   • site_name - 教材标题
   • site_url - 网站地址（通常是 GitHub Pages）
   • site_description - 教材简介
   • repo_url - GitHub 仓库 URL

2. 读取 docs/course-description.md（如果存在），获取：

   • 目标受众（年级、先修要求）
   • 学科/主题
   • 学习目标
   • 课程背景

提取示例：

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'

步骤 2：分析图书指标

读取并解析 docs/learning-graph/book-metrics.md，提取：

核心指标：

• 章节数量
• 学习图谱中的概念数量
• 术语表词条数量
• 常见问题数量
• 测验题数量
• 示意图数量
• 方程数量
• MicroSims（交互式模拟）数量
• 总字数
• 超链接数量
• 折合印刷页数

解析指标表：

查找以 | Metric Name | Value | Link | Notes | 开头的表格，并从第二列提取数值。

妥善处理缺失的指标：

• 如果示意图数量 = 0，则改为提及“包含方程和视觉元素”
• 如果测验题数量 = 0，则省略测验相关内容
• 如果 MicroSims 数量 = 0，则改为提及“内容全面”

步骤 3：确定教材完整度

根据指标计算完成状态：

完整度指标：

• 章节数 ≥ 8：内容充实的教材
• 总字数 > 30,000：内容全面
• 测验题数量 ≥ 50：评估充分
• MicroSims ≥ 5：包含交互式元素
• 折合页数 > 100：达到书籍篇幅

状态类别：

• 已完成（100%）：所有主要组成部分均已具备，可供使用
• 接近完成（90-99%）：大部分内容已完成，仅待补充少量内容
• 进行中（70-89%）：内容充实，仍在持续开发
• 早期发布（< 70%）：已提供初始章节，后续内容将陆续推出

根据状态为公告选择合适的措辞。

第 4 步：设计公告结构

创建一篇包含以下要素的 LinkedIn 帖子：

1. 开场引子（1-2 句话）

以吸引注意力的陈述开头，并：

• 宣布教材已完成或发布
• 提及主题和受众
• 突出其独特之处

示例：

• “很高兴与大家分享一份面向 [AUDIENCE] 的全新开放教育资源！”
• “刚刚发布：一本关于 [TOPIC] 的 AI 生成互动式教材！”
• “很高兴宣布 [TEXTBOOK NAME] 已完成！”

2. 内容简介（2-3 句话）

说明教材涵盖的内容及其独特功能：

• 教育框架（布鲁姆分类法、概念依赖关系）
• 交互元素（MicroSims、测验）
• 技术栈（MkDocs、p5.js、AI 生成）
• 目标受众和先修要求

示例：

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. 关键指标（项目符号列表）

展示令人印象深刻的数据，以体现项目规模：

📊 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)

格式提示：

• 使用表情符号项目符号（📊、📚、🎓、⚡、🔬）增强视觉效果
• 对较大的数字取整（225,182 → 225,000）
• 将相关指标归类
• 突出最令人印象深刻的数据

4. 技术和 AI 披露（1-2 句话）

如实说明 AI 的参与情况和所用技术：

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. 行动号召（1 句话）

引导读者访问网站：

Explore the full textbook here: [SITE_URL]

6. 话题标签（8-15 个）

添加相关话题标签，提升内容的可发现性：

常用话题标签：

• #AI / #ArtificialIntelligence
• #GenAI / #GenerativeAI
• #Education / #EdTech / #EducationalTechnology
• #OpenEducation / #OER（开放教育资源）
• #ELearning / #OnlineLearning

内容相关话题标签：

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

技术相关话题标签：

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

领域相关话题标签：

添加 2-4 个与学科主题相关的话题标签：

• 数学：#Mathematics、#Geometry、#Calculus、#Algebra
• 科学：#Physics、#Chemistry、#Biology
• 计算机科学：#Programming、#ComputerScience、#DataScience
• 历史：#History、#WorldHistory、#AmericanHistory

职业/学术话题标签：

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

话题标签总数： 建议使用 10-15 个话题标签，以获得最佳传播效果。

第 5 步：遵循语气和风格指南

LinkedIn 文风特点：

• 专业而亲切
• 热情，但不过度宣传
• 具有教育性和信息性
• 以数据为依据（引用具体指标）
• 透明说明 AI 的参与情况
• 注重社群（分享资源）

写作最佳实践：

• 使用第一人称（“我很高兴与大家分享……”）
• 段落简短（每段 2-3 行）
• 少量使用表情符号（每篇帖子 1-3 个）
• 使用换行提升可读性
• 将重要信息放在前面
• 以明确的行动号召结尾

避免：

• 过于学术化的语言
• 过多的术语
• 没有证据支持的说法
• 过度宣传的语气
• 标题党式的引子
• 使用太多表情符号

第 6 步：生成多个版本

为公告创建三个版本：

版本 1：详细版（完整篇幅）

• 完整描述并包含所有指标
• 1500-2000 个字符
• 包含所有话题标签
• 适用场景：首次发布公告

版本 2：中等篇幅（标准长度）

• 仅列出关键指标（最重要的 5-6 项）
• 800-1200 个字符
• 10-12 个话题标签
• 适用场景：进展更新、里程碑帖子

版本 3：精简版（短篇）

• 仅包含必要信息
• 400-600 个字符
• 6-8 个话题标签
• 适用场景：快速更新、同步发布到其他平台

提供全部三个版本，供用户根据偏好选择。

步骤 7：添加可选增强内容

如有可用内容，请加入：

截图或封面图片建议：

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

特色功能提示：

如果教材包含独特元素，请重点介绍：

• “包含可在浏览器中运行的交互式 p5.js 模拟”
• “包含展示学习路径的概念依赖关系图”
• “包含符合 ISO 11179 标准、术语精准的术语表”

邀请协作：

如果希望招募贡献者：

• “欢迎贡献！请查看 GitHub 仓库：[REPO_URL]”
• “希望有教育工作者提供反馈。有兴趣的话请私信我！”

相关链接：

如适用：

• GitHub 仓库链接（面向开发者）
• 相关文章或博客文章链接
• 演示文稿幻灯片链接

步骤 8：格式化并呈现输出

以清晰、可直接复制粘贴的格式呈现 LinkedIn 公告：

## LinkedIn Announcement - Full Version

[Paste-ready text here]

---

## LinkedIn Announcement - Medium Version

[Paste-ready text here]

---

## LinkedIn Announcement - Concise Version

[Paste-ready text here]

---

## 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)

步骤 9：检查公告质量

定稿前，请检查公告是否：

• 包含网站上线地址（可正常访问的链接）
• 包含来自 book-metrics.md 的准确指标
• 包含 10-15 个相关主题标签
• 提及 AI 透明度
• 包含明确的行动号召
• 长度为 400-2000 个字符（LinkedIn 的理想范围）
• 语气专业且热情
• 突出独特或令人印象深刻的功能
• 没有拼写或语法错误
• 能为教育社区提供价值

步骤 10：交付公告

输出可供用户直接使用的定稿公告：

1. 直接复制并粘贴到 LinkedIn
2. 根据个人风格进行自定义（如有需要）
3. 添加可选媒体（截图、视频）
4. 安排发布时间或立即发布

告知用户：

✅ 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!

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

输出示例

完整版公告示例

🎓 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.

🌐 Explore the full textbook: https://dmccreary.github.io/claude-skills/

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

中等长度公告示例

📚 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.

Explore it here: https://dmccreary.github.io/claude-skills/

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

精简版公告示例

🎓 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.

📖 https://dmccreary.github.io/claude-skills/

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

自定义选项

此技能可自定义为：

1. 调整语气：

• 学术（正式，侧重研究）
• 随意（友好、对话式）
• 宣传（侧重营销）
• 技术（面向开发者）

2. 面向不同受众：

• 教育工作者和教师
• 学生和学习者
• 教学设计人员
• 软件开发者
• 教育技术领域的负责人

3. 强调不同方面：

• AI/技术创新
• 开源/开放教育
• 交互元素
• 全面覆盖
• 教学方法

4. 补充其他背景信息：

• 作者背景
• 开发时间线
• 使用案例和用户评价
• 研究依据
• 奖项或认可

辅助脚本

此技能可以选择包含一个用于自动提取指标的 Python 脚本：

scripts/linkedin-metrics-extractor.py

#!/usr/bin/env python3
"""Extract metrics from book-metrics.md for LinkedIn announcements."""

import re
import yaml

def extract_book_metrics(metrics_file):
    """Parse book-metrics.md and return dictionary of metrics."""
    # Implementation: Parse markdown table
    pass

def extract_site_config(mkdocs_file):
    """Parse mkdocs.yml and return site metadata."""
    # 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.md mkdocs.yml

质量标准

高质量的 LinkedIn 公告应当：

• 准确（所有指标均已核实）
• 引人入胜（有吸引力的开场和叙述）
• 透明（说明 AI 参与情况）
• 专业（语气适合 LinkedIn）
• 可付诸行动（包含明确的行动号召）
• 易于发现（包含相关主题标签）
• 简洁（少于 2000 个字符）
• 有价值（为社区提供实用信息）

故障排除

问题： 在 book-metrics.md 中找不到指标

解决方案： 先运行 book-metrics-generator 技能来创建指标文件

问题： 没有可用的网站地址

解决方案： 向用户询问已部署的网站地址或 GitHub Pages 链接

问题： 公告过长（超过 3000 个字符）

解决方案： 改用中等长度或精简版

问题： 不确定使用哪些主题标签

解决方案： 选择主题领域标签（例如，数学教材可使用 #Mathematics）和通用教育标签

相关技能

• book-metrics-generator - 生成此技能使用的指标文件
• readme-generator - 创建包含类似内容的 GitHub README
• intelligent-textbook - 创建教材的工作流

资源

• LinkedIn 帖子最佳实践
• LinkedIn 字符数限制
• 话题标签策略指南
• 开放教育资源