linkedin-engagement

LinkedIn 互动技能

配置

LinkedIn 个人资料： Lara Knuth（真实个人资料） 公司： fabrikIQ / Dresden AI Insights 重点： MES、OEE、制造数据分析、中小企业数字化

目标地区：

• 主要： DACH（DE/AT/CH）、美国、加拿大
• 次要： 英国、北欧、Benelux
• 第三： 日本、韩国、东南亚

重点标签：

• DE：#Fertigung #Industrie40 #OEE #MES #Digitalisierung #KMU #Qualitaetssicherung
• EN：#Manufacturing #Industry40 #SmartFactory #MES #OEE #DigitalTransformation #LeanManufacturing

---

斜杠命令

/linkedin-post [region]

用途： 生成针对特定地区的 LinkedIn 帖子

参数：

• region：us | eu | asia（默认：eu）
• type：text | article-teaser | poll（默认：text）
• image：true | false（默认：false）

工作流：

1. 获取主题/核心观点
2. 根据地区选择模板
3. 生成帖子，并进行反 AI 检测处理
4. 可选：通过 Gemini 生成图片
5. 添加优化后的标签
6. 显示预览以供批准

输出格式：

## LinkedIn Post [Region: EU]

### Post-Text:
[Generierter Text]

### Hashtags (5):
#Hashtag1 #Hashtag2 ...

### Bild-Prompt (falls angefordert):
[Gemini-Prompt für Bildgenerierung]

### Beste Posting-Zeit:
[Region-spezifische Empfehlung]

### Checkliste:
- [ ] Kein AI-Slop?
- [ ] Erste 2 Zeilen = Hook?
- [ ] CTA vorhanden?

---

/linkedin-article [region]

用途： 创建 LinkedIn 文章及预告帖子

工作流：

1. 获取文章主题和要点
2. 生成文章结构（800-1500 个词）
3. 创建单独的预告帖子（在“...更多”前最多 300 个字符）
4. 通过 Gemini 生成标题图片
5. 优化 SEO（标题、描述）

输出格式：

## LinkedIn Artikel: [Titel]

### Teaser-Post (für Feed):
[Hook-Text, max 300 Zeichen]

[Link zum Artikel]

#Hashtags

---

### Artikel-Inhalt:

**Titel:** [SEO-optimiert]

**Intro:** [Hook, 2-3 Sätze]

**Hauptteil:**
[Strukturierter Content mit Zwischenüberschriften]

**Fazit:** [Call-to-Action]

---

### Header-Bild Prompt:
[Gemini-Prompt für 1200x627 Header]

### SEO-Daten:
- Titel: [max 60 Zeichen]
- Beschreibung: [max 160 Zeichen]
- Keywords: [...]

---

/linkedin-comment [url]

用途： 为他人的帖子生成优先提供价值的评论

工作流：

1. 加载帖子内容（通过 URL 或描述）
2. 分析作者所在地区（姓名、语言、公司）
3. 生成符合地区特点的评论
4. 检查反 AI 检测

规则：

• 先提供价值，然后（可选）分享自身经验
• 不直接打广告
• 对内容作出真实回应
• 提出问题有助于提高互动

输出格式：

## Kommentar für: [Post-Titel/Autor]

**Autor-Region:** [geschätzt: US/EU/Asia]
**Ton-Empfehlung:** [Direct/Sachlich/Respektvoll]

### Vorgeschlagener Kommentar:
[Text, 50-150 Wörter]

### Alternative (kürzer):
[Text, 20-50 Wörter]

---

/linkedin-scan

用途： 扫描相关标签/影响者，寻找互动机会

工作流：

1. 搜索标签：#Manufacturing、#MES、#OEE、#Industrie40
2. 找出互动潜力高的帖子
3. 按相关性、作者影响力、时效性排序
4. 展示最热门的 10 条帖子，并提供评论建议

输出格式：

## LinkedIn Scan: [Datum]

### Engagement-Opportunities (Top 10)

1. **[Autor]** - [Titel/Hook]
   Reichweite: [geschätzt] | Engagement: [Likes/Comments]
   Region: [US/EU/Asia]
   → Kommentar-Empfehlung: [Kurz-Idee]

2. ...

### Trending Topics diese Woche:
- [Topic 1]: [Warum relevant]
- [Topic 2]: ...

---

/linkedin-monitor

用途： 监控自己的帖子是否有新评论，并建议回复内容

工作流：

1. 加载自己已发布内容的列表（来自 tracking.md）
2. 检查每条帖子是否有新评论
3. 分析评论内容和作者
4. 生成回复建议

输出格式：

## LinkedIn Monitor: [Datum]

### Neue Kommentare (seit letztem Check)

**Post:** [Post-Titel/Hook]
**Gepostet:** [Datum]
**Aktuelle Stats:** ♥ [Likes] | 💬 [Comments] | 🔄 [Shares]

#### Neuer Kommentar von [Name] ([Position]):
> "[Kommentar-Text]"

**Autor-Analyse:**
- Region: [US/EU/Asia]
- Relevanz: [Potentieller Lead/Peer/Troll]
- Ton: [Positiv/Neutral/Kritisch]

**Antwort-Vorschlag:**
[Generierte Antwort, regional angepasst]

**Alternative (kürzer):**
[Kürzere Version]

---

### Antwort-Priorität:
1. 🔴 DRINGEND: [Kritische Fragen, potentielle Leads]
2. 🟡 WICHTIG: [Fachliche Diskussionen]
3. 🟢 OPTIONAL: [Einfache Zustimmungen]

---

/linkedin-image [prompt]

用途： 通过 Gemini 生成适用于 LinkedIn 的图片

与 gemini-image-gen Skill 集成：

# Verwendet GEMINI_API_KEY aus .env.local
from google import genai
from google.genai import types
from dotenv import load_dotenv
load_dotenv('.env.local')

client = genai.Client(api_key=os.environ.get("GEMINI_API_KEY"))

# Modelle (funktionieren in DE!):
# - gemini-2.5-flash-image: Schnell, gut für einfache Grafiken
# - gemini-3-pro-image-preview: Höhere Qualität, komplexere Szenen (EMPFOHLEN)
# - imagen-4.0-generate-001: Fotorealistische Bilder

response = client.models.generate_content(
    model='gemini-3-pro-image-preview',  # FUNKTIONIERT IN DEUTSCHLAND
    contents=[prompt],
    config=types.GenerateContentConfig(
        response_modalities=['IMAGE']
    )
)

LinkedIn 图片格式：

类型	尺寸	用途
帖子图片	1200x1200	方形，适合信息流
文章标题图片	1200x627	1.91:1 比例
轮播幻灯片	1080x1080	PDF 上传

针对制造业优化的提示词：

"Clean, professional infographic showing [TOPIC].
Modern flat design, blue and white color scheme,
minimal text, manufacturing/industrial context.
LinkedIn business style, 1200x1200px"

输出格式：

## LinkedIn Bild generiert

**Prompt verwendet:**
[Optimierter Prompt]

**Modell:** gemini-2.5-flash-image
**Format:** 1200x1200 (Post) / 1200x627 (Article)

**Datei:** [Pfad zur generierten Datei]

**Verwendung:**
- [ ] Als Post-Bild hochladen
- [ ] Als Artikel-Header
- [ ] Für Carousel (weitere Slides nötig?)

---

/linkedin-analytics

用途： 展示已发布内容的表现概览

指标：

• 展示次数
• 互动率（点赞 + 评论 + 分享 / 展示次数）
• 点击率（针对文章）
• 粉丝增长

输出格式：

## LinkedIn Analytics: [Zeitraum]

### Top Performer

| Post | Datum | 👁 Impressions | ♥ Likes | 💬 Comments | ER% |
|------|-------|---------------|---------|-------------|-----|
| [Titel] | [Datum] | [X] | [Y] | [Z] | [%] |

### Insights:
- Beste Posting-Zeit: [Tag/Uhrzeit]
- Beste Content-Art: [Text/Artikel/Poll]
- Beste Hashtags: [Top 3]

### Empfehlungen:
- [Konkrete Handlungsempfehlung basierend auf Daten]

---

地区模板

美国/加拿大模板

风格： 直接、以故事为主、打造个人品牌 语言： 英语 标签： 3-5 个，放在末尾

结构：

[Hook - kontrovers oder überraschend, 1 Zeile]

[Leerzeile - wichtig für Mobile!]

[Personal Story mit konkreten Zahlen, 2-3 Sätze]

[Insight/Lesson, Bullet Points OK aber nicht genau 3]

[Vulnerable Admission - was ging schief]

[Soft CTA - Frage an Community]

#Manufacturing #MES #OEE #DigitalTransformation

禁止事项：

• “I'm thrilled to announce”
• “Excited to share”
• “I'm humbled”
• 使用超过 5 个表情符号

有效做法：

• 使用具体数字：“Reduced downtime by 23%”
• 犀利观点：“Unpopular opinion: MES is overkill for most SMBs”
• 分享经验教训，同时展现脆弱面
• “Here's what I learned after...”

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欧盟／DACH 模板

风格： 客观、以事实为依据、克制 语言： 德语或英语（视目标受众而定） 话题标签： 3-5 个，采用德语版本

结构：

[Sachliche Eröffnung - Thema klar benennen]

[Kontext mit Daten/Zahlen aus echten Projekten]

[Pragmatischer Insight - was funktioniert, was nicht]

[Optional: Normen-Referenz (DIN, ISO, VDI)]

[Offene Frage - keine rhetorische]

#Fertigung #OEE #Industrie40 #MES #Digitalisierung

禁止：

• 夸大其词（“革命性的”“游戏规则改变者”）
• 过度自我宣传
• 美国式拼搏文化
• “我做的一切都对”

有效做法：

• 展示方法论的案例研究
• 规范性参考
• “我们是这样做的”（聚焦团队）
• 批判性反思

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亚洲模板（日本、韩国、东南亚）

风格： 尊重、关系优先、含蓄 语言： 英语（国际通用） 话题标签： 3-4 个，风格保守

结构：

[Höfliche Einleitung - Beobachtung, nicht Belehrung]

[Gemeinsames Lernen - "I noticed...", "I was impressed by..."]

[Eigene Erfahrung als Angebot, nicht als Expertise]

[Respektvolle Frage - Interesse an lokaler Perspektive]

#Manufacturing #Industry40 #QualityManagement

禁止：

• 直接批评
• “我比你更懂”
• 过于急切地开展业务
• 文化刻板印象

有效做法：

• 以 Kaizen／Monozukuri 作为切入点（日本）
• 尊重本地专业知识
• 建立长期关系
• 多提问，少陈述

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人类真实感与 AI 语言

有科学研究依据的 AI 特征标记（2024/2025 年研究）

必须避免的典型 AI 信号：

特征	AI 典型表现	人类表现
句子长度	均匀，每句 15-20 个词	差异很大：3 到 40+ 个词
段落	长度一致	松散多变，长短不一
标点符号	完美，频繁使用长破折号（—）	偶尔出错，逗号误用
词汇	“此外”“而且”“深入探讨”	口语、填充词
结构	总是引子-正文-行动号召	有时没有结论，戛然而止
情绪	“我很兴奋”“我非常激动”	冷静或真实地感到沮丧
列表	恰好 3 项或 5 项	2、4、7 项——奇数也没问题
格式	完美的 Markdown 结构	不一致

加入人类的不完美

有意加入人类特征标记（细微而不过度）：

1. 拼写错误／错别字（每篇帖子最多 1-2 处，自然出现）：

   • 把“员工”写成“员式”
   • 混淆“的”和“地”
   • 字母重复：“机机器”
   • 漏掉一个字：“制造”
   • 重要：只使用合理的笔误，不要故意犯低级错误

2. 标点变化：

   • 漏掉逗号：“不过，嗯，这是另一个话题”
   • 用句号代替问号：“你们怎么看。”
   • 句末不加句号（非正式语境）
   • 两个空格（打字时可能发生）

3. 语法偏离（自然，不要出错）：

   • 句子中断：“问题是……算了。”
   • 补充想法：“哦对，忘了说：”
   • 口语：“就是这样”而不是“事情就是这样”
   • 思路跳跃，不加过渡

4. 结构上的不完美：

   • 段落长短不一（2 行，然后 5 行，再然后 1 行）
   • 有时一个段落只有 1 行
   • 不要显露出固定模式
   • 可以戛然而止（不必强行添加行动号召）
   • 有时忘记换段

禁止的格式

帖子中不要使用以下任何元素：

• 用表情符号作为项目符号（例如在第 1 项前放火箭）
• 间距完全一致的表情符号列表
• 用复选框作为列表项
• 行首使用图标／符号
• 水平分隔线（--- 或 ===）
• 帖子中的标题（## 标题）
• 代码块或反引号
• 完美对齐的表格
• 每个重要术语都加粗

允许（非常克制地使用）：

• 在结尾或作为点缀使用 1-2 个表情符号（不要每篇帖子都用）
• 列表使用普通数字（1. 2. 3.）
• 不带表情符号的项目符号（- 项目）
• 偶尔使用箭头（->）

KI 短语：全面黑名单

德语 KI 标记：

• "In der heutigen Zeit"
• "Wie wir alle wissen"
• "Es ist allgemein bekannt"
• "Zusammenfassend lässt sich sagen"
• "Es bleibt festzuhalten"
• "Abschließend möchte ich betonen"
• "Dies führt uns zu der Erkenntnis"
• "In diesem Zusammenhang"
• "Darüber hinaus"
• "Des Weiteren"
• "Schlussendlich"
• "Es ist von entscheidender Bedeutung"

英语 KI 标记：

• "Delve into" / "Delve deeper"
• "Leverage synergies"
• "In today's fast-paced world"
• "It's important to note that"
• "Furthermore" / "Moreover" / "Additionally"
• "This begs the question"
• "Needless to say"
• "At the end of the day"
• "Game-changer" / "Revolutionary"
• "Seamlessly integrate"
• "Navigate the complexities"
• "Unlock the potential"
• "Fostering innovation"

过度使用 Em Dash（—）：

• KI 会在句子成分之间过度使用 Em Dash
• 人们更常用短横线（-）或逗号
• 或者用括号（就像这里这样）
• 每篇帖子最多用 1 个 Em Dash，如果非用不可的话

地道表达替代方案

KI 短语	更自然的替代说法
"I'm thrilled to announce"	"终于完成了："或直接切入主题
"Here are 5 key takeaways"	"哪些做法奏效了？"
"Let me share my journey"	"简单说个故事："
"This changed everything"	"确实有帮助"
"You won't believe"	"让人意外的是："
"In der heutigen Zeit"	"目前" / "现在" / 省略
"Zusammenfassend"	"所以：" / "也就是说："
"Darüber hinaus"	"此外" / "还有："
"Key learnings"	"我们学到了什么"
"Moving forward"	省略或用 "接下来"
"It's worth noting"	直接说明即可
"I'm excited to"	省略，直接切入正题

示例：KI vs 人类

KI 生成（差）：

I'm thrilled to announce that we've successfully implemented a new OEE tracking system!

Here are 5 key takeaways:

Punkt 1 Real-time visibility
Punkt 2 23% efficiency gain
Punkt 3 Data-driven decisions
Punkt 4 Seamless integration
Punkt 5 Team empowerment

This truly changed everything for us. What's your experience with OEE?

#Manufacturing #Industry40 #OEE #DigitalTransformation #SmartFactory

人类撰写（好）：

Letzte Woche endlich unser OEE-Tracking live geschaltet.

Ehrlich gesagt war der Weg dahin holprig - erste Excel-Version hat keiner benutzt, zu kompliziert. Jetzt simpler und die Schichtleiter tragen tatsächlich ein.

23% weniger Stillstand seit dem. Ob das so bleibt weiß ich nicht, Anfangs-Effekt vielleicht

Was mich interessiert: wie kriegt ihr eure Leute dazu, sowas auch wirklich zu nutzen.

#Fertigung #OEE #MES

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反 AI 检测规则（针对 LinkedIn）

禁用（LinkedIn AI 废话）：

短语：

• "I'm thrilled to announce..."
• "Excited to share that..."
• "I'm humbled and honored..."
• "Here are 5 key takeaways:"
• "Let me tell you a story..."
• "If you found this valuable, like and share"
• "Agree? 👇"
• "DM me 'STRATEGY' for..."
• "I helped 100+ companies achieve..."
• "This changed everything for me"
• "You won't believe what happened next"

结构：

• 恰好 5 个项目符号
• 完美的表情符号列表（🎯 要点 1 / 🚀 要点 2）
• 段落长度完全相同
• "引子 → 故事 → 经验 → 行动号召"过于明显
• 每句话都另起一行（诗歌风格刷屏）

表情符号：

• 🚀🔥💡🎯💪 组合
• 每篇帖子超过 3-4 个
• 表情符号置于行首（列表）

地道表达信号：

语言方面：

1. 句子长度有所变化——有时很短。需要时再写长一些。
2. 不完整的想法——"不过嘛，这是另一个话题了。"
3. 地区表达——DE："Naja"、"halt"、"irgendwie" / US："tbh"、"ngl"
4. 事后更正——"Edit: 忘了提……"
5. 真诚提问，不预设明显答案

内容方面：

1. 提供具体背景，而非泛泛而谈
2. 承认错误——"我们的第一次尝试彻底失败了"
3. 表达有细微差别的观点——"这要视情况而定……"
4. 提及当地事物（展会、协会、城市）
5. 交代时间背景——"上周在萨克森州的一位客户那里……"

结构方面：

1. 不是每篇帖子都需要行动号召
2. 有时只提问题，不给答案
3. 段落长度有所不同
4. 偶尔出现拼写错误（最多 1-2 处）

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标签策略

德语（DACH）

覆盖范围	标签
高（>100k）	#Industrie40 #Digitalisierung #KMU
中（10-100k）	#Fertigung #OEE #MES #Produktion
小众（<10k）	#Qualitaetssicherung #Maschinendaten #SmartFactory

**建议：**1 个高覆盖 + 2 个中覆盖 + 2 个小众 = 5 个标签

英语（国际）

覆盖范围	话题标签
高（>500k）	#Manufacturing #Industry40 #DigitalTransformation
中（50-500k）	#SmartFactory #LeanManufacturing #OEE
小众（<50k）	#MES #ManufacturingExcellence #ShopFloor

话题标签规则：

• 将话题标签放在帖子末尾（不要内嵌）
• 第一段不要使用话题标签（会影响吸引力）
• 最多 5 个话题标签（更多 = 像垃圾内容）
• 混合使用不同覆盖范围的话题标签
• 不要编造话题标签

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发布时段

各地区的最佳时段：

地区	最佳日期	最佳时段（当地时间）
DACH	周二至周四	08:00-09:00, 17:00-18:00
美国东部	周二至周四	08:00-10:00, 17:00-18:00
美国西部	周二至周四	07:00-09:00, 16:00-17:00
英国	周二至周四	08:00-09:00, 17:00-18:00
亚洲	周三至周五	09:00-11:00（当地时间）

应避免：

• 周一早上（信息太嘈杂）
• 周五下午（进入周末模式）
• 周末（周日晚上除外，适合提高周一的曝光度）

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文章预告公式

开头结构（「...更多」之前最多 300 个字符）：

[Provokante These oder überraschende Zahl]

[1 Satz Kontext]

[Neugier wecken: "Im Artikel zeige ich..." oder "3 Dinge, die wir gelernt haben:"]

示例：

85% der OEE-Implementierungen liefern nicht den erwarteten ROI.

Wir haben 12 Projekte analysiert und die 3 häufigsten Fehler identifiziert.

Im Artikel: Konkrete Zahlen und wie ihr sie vermeidet 👇

[LINK]

#OEE #Manufacturing #Fertigung

---

跟踪日志

已发布内容

日期	类型	标题/开头	地区	URL	状态
[日期]	帖子/文章	[简短标题]	EU/US	[URL]	✅ 已发布

表现历史

日期	帖子	👁 展示次数	♥ 点赞	💬 评论	🔄 分享	ER%
[日期]	[标题]	[X]	[Y]	[Z]	[W]	[%]

评论队列（自己的帖子）

帖子	新评论者	内容（简述）	已回复？
[标题]	[姓名]	[引文摘要]	⏳/✅

---

Gemini 图片集成

设置

# Environment Variable setzen
export GOOGLE_AI_API_KEY="your-key-here"

# Dependencies
pip install google-genai pillow python-dotenv

针对 LinkedIn 优化的提示词

信息图（OEE/数据）：

Professional infographic showing OEE calculation breakdown.
Clean flat design, blue (#0077B5 LinkedIn blue) and white.
Icons for Availability, Performance, Quality.
Minimal text, data visualization style.
1200x1200px, white background.

文章页眉：

Modern manufacturing facility abstract visualization.
Digital data overlay, blue tones, professional look.
No text, suitable for article header.
1200x627px, LinkedIn article format.

轮播幻灯片：

Single slide for LinkedIn carousel about [TOPIC].
Large bold headline area, clean infographic style.
Blue and white, professional B2B manufacturing.
1080x1080px square format.

生成工作流：

1. /linkedin-image [主题]
2. Skill 生成优化后的提示词
3. 调用 Gemini API
4. 使用时间戳保存
5. 显示预览和使用提示

---

人物角色：Lara Knuth

LinkedIn 个人资料：

• 姓名：Lara Knuth（真实姓名）
• 职位：fabrikIQ / Dresden AI Insights 创始人
• 地点：德累斯顿，萨克森州
• 背景：MES 专家，拥有中小企业 COO/CEO 经验

体现真实性的要素：

• 双胞胎（时间紧张、多任务处理——谨慎提及）
• 来自真实项目的实践经验
• 萨克森州/DACH 视角
• 对炒作持批判态度，务实

LinkedIn 写作风格：

• 比 Reddit 更专业，但不刻板
• 面向 DACH 使用德语，面向国际使用英语
• 使用数据和事实，同时融入故事叙述
• 承认错误，分享经验教训

---

技术实现（网页访问）

Reddit Skill 的经验（可迁移）

**问题：**许多平台会阻止 WebFetch **解决方案：**使用浏览器自动化，或通过 curl 搭配 User-Agent

LinkedIn 特有挑战

方面	Reddit	LinkedIn
公共 API	✅ /new.json	❌ 无
允许抓取	⚠️ 有速率限制	❌ 严格禁止（ToS）
是否需要身份验证	仅发布帖子时需要	几乎所有操作都需要
机器人检测	中等	严格

推荐方法（按优先级排序）

1. Claude-in-Chrome MCP（最佳选项）

优点：

• 使用真实的浏览器会话（已登录）
• 不会被怀疑在抓取数据
• 可完全访问动态、评论和分析数据

分步工作流：

/linkedin-scan 工作流

1. tabs_context_mcp (createIfEmpty: true)
   → Prüft ob Tab-Gruppe existiert

2. tabs_create_mcp
   → Neuen Tab erstellen

3. navigate (url: "https://www.linkedin.com/feed/hashtag/manufacturing")
   → Hashtag-Feed öffnen

4. browser_wait_for (time: 3)
   → Warten bis Feed geladen

5. read_page (tabId: X, filter: "all")
   → Accessibility-Tree extrahieren

6. find (query: "post with reactions", tabId: X)
   → Posts mit Engagement finden

7. Analyse und Kommentar-Empfehlungen generieren

/linkedin-comment 工作流

1. navigate (url: "[POST-URL]")
   → Direkt zum Post navigieren

2. read_page (tabId: X)
   → Post-Inhalt und Autor extrahieren

3. get_page_text (tabId: X)
   → Volltext für Kontext

4. Kommentar generieren (siehe Templates)

5. find (query: "comment input field", tabId: X)
   → Kommentarfeld finden (für manuelle Eingabe)

/linkedin-monitor 工作流

1. navigate (url: "https://www.linkedin.com/in/lara-knuth/recent-activity/")
   → Eigene Aktivitäten öffnen

2. read_page → Posts mit Kommentar-Counts finden

3. Für jeden Post mit neuen Kommentaren:
   - navigate → Post öffnen
   - read_page → Kommentare extrahieren
   - Antwort-Vorschläge generieren

/linkedin-analytics 工作流

1. navigate (url: "https://www.linkedin.com/analytics/")
   → Analytics-Dashboard öffnen

2. computer (action: "screenshot", tabId: X)
   → Screenshot für visuelle Analyse

3. read_page → Zahlen extrahieren

4. Performance-Report generieren

2. 手动复制粘贴（备用方案）

如果 Claude-in-Chrome 不可用：

User: Hier ist der Post-Inhalt: [PASTE]
Claude: Analysiert und generiert Kommentar

3. 使用带有 User-Agent 的 curl（受限）

仅适用于公开文章（不适用于动态）：

# Öffentlicher LinkedIn-Artikel (ohne Login sichtbar)
curl -s -A "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/120.0.0.0 Safari/537.36" \
  "https://www.linkedin.com/pulse/[article-slug]" | head -1000

**限制：**未登录时无法访问动态、评论和分析数据

4. LinkedIn API（如果已配置 OAuth）

# Prüfen ob LinkedIn-Token vorhanden
echo $LINKEDIN_ACCESS_TOKEN

# API-Aufruf (nur mit gültiger OAuth-App)
curl -H "Authorization: Bearer $LINKEDIN_ACCESS_TOKEN" \
  "https://api.linkedin.com/v2/me"

状态： 当前未配置。LinkedIn API 需要：

• LinkedIn Developer App
• OAuth 2.0 流程
• Marketing API 的审批（用于发布帖子）

各命令的实现方式

命令	最佳方式	备用方式
/linkedin-scan	Claude-in-Chrome	手动（用户展示动态）
/linkedin-comment [url]	Claude-in-Chrome → 打开 URL	用户粘贴帖子文本
/linkedin-monitor	Claude-in-Chrome → 自己发布的帖子	用户报告评论
/linkedin-analytics	Claude-in-Chrome → Analytics 标签页	用户分享截图

Claude-in-Chrome 代码片段

提取帖子内容：

// Via mcp__claude-in-chrome__javascript_tool
const posts = document.querySelectorAll('[data-urn*="activity"]');
const postData = Array.from(posts).map(p => ({
  author: p.querySelector('.update-components-actor__name')?.innerText,
  text: p.querySelector('.feed-shared-update-v2__description')?.innerText,
  reactions: p.querySelector('.social-details-social-counts__reactions-count')?.innerText
}));
return JSON.stringify(postData, null, 2);

加载话题标签动态：

// mcp__claude-in-chrome__navigate
url: "https://www.linkedin.com/feed/hashtag/manufacturing"

重要：不要自动发布帖子或评论！

该技能只生成建议。实际发布帖子或评论：

• 必须由用户手动完成
• LinkedIn 服务条款禁止机器人发帖
• 自动化可能导致账号被封

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发布前质量检查清单

帖子/文章：

• 没有 AI 滥竽充数式措辞？
• 前两行有吸引人的开场？
• 句子长度有变化？
• 语气真实自然（Lara）？
• 符合地区特点（US/EU/Asia）？
• 末尾有话题标签（最多 5 个）？
• 适合时配图？
• 没有夸大其词？

评论：

• 以提供价值为先（而非宣传）？
• 符合作者所在地区？
• 少于 150 个词？
• 对内容作出真诚回应？

回复自己发布的帖子：

• 及时回复（< 24h）？
• 个性化，而非泛泛而谈？
• 推动讨论深入？
• 遇到批评时保持客观？