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linkedin-speak

linkedin-speak

github.com/jpcaparas创意与媒体5683 次安装2 天前更新
代码仓库

关于 linkedin-speak

LinkedIn Speak 是用于讽刺性改写的本地命令行 Skill，可将普通文本转成夸张的 LinkedIn 风格，也可把此类帖子还原为简明表达。脚本输出可重复，并能生成与 Kagi 公共网页工具的对比链接。

主要功能

  1. 01将普通文本改写为 LinkedIn 风格
  2. 02把夸张帖子简化为普通表达
  3. 03按输入确定性生成文案
  4. 04调节夸张程度并控制标签和表情符号
  5. 05生成 Kagi 网页对比链接

适用场景

  1. 01为短句生成讽刺风格的职场公告
  2. 02提炼 LinkedIn 帖子的直白含义
  3. 03以 JSON 获取双向改写结果
  4. 04比较本地结果与 Kagi 公共网页工具

安装

复制下面的命令，在终端中运行。

$npx skills add https://github.com/jpcaparas/skills --skill linkedin-speak

安装后在 Claude Code 中输入/linkedin-speak确认已加载。

包含的文件

除 SKILL.md 外，安装时一起下载的参考资料和脚本。

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

详细介绍

LinkedIn 黑话

将普通文本翻译成热情过头的 LinkedIn 风格，或者将臃肿的帖子还原成直白易懂的英语。

已根据 2026 年 3 月和 4 月发布的 Kagi Translate 上线情况及媒体报道示例进行验证。

决策树

  1. 如果用户想要确定性地恶搞 LinkedIn 公告文化，请运行 scripts/linkedin_speak.py --mode translate。
  2. 如果用户粘贴了一篇亢奋地讲述成长历程的帖子，并想了解其实际含义，请运行 scripts/linkedin_speak.py --mode reverse。
  3. 如果用户想对比两个版本，请运行 scripts/linkedin_speak.py --mode both --format json。
  4. 如果用户想与 Kagi 的公开网页翻译器进行并排对比，请添加 --compare-kagi-url。
  5. 如果用户想要得体的专业润色，而不是讽刺，请停止并改用 {{ skill:better-writing }}。

快速参考

任务命令原因
将普通文本翻译成 LinkedIn 风格python3 scripts/linkedin_speak.py "I finished the project."快速、直接，且输出确定
将令人尴尬的企业风帖子还原成直白易懂的英语python3 scripts/linkedin_speak.py --mode reverse "Thrilled to announce..."去除夸张语气、话题标签和填充内容
以 JSON 对比两个方向python3 scripts/linkedin_speak.py --mode both --format json "I got a new job."更便于传给其他工具
调高或调低尴尬程度python3 scripts/linkedin_speak.py --intensity 5 "We shipped the feature."控制句子数量、夸张程度和话题标签
去掉话题标签和表情符号python3 scripts/linkedin_speak.py --no-hashtags --no-emoji "I fixed the bug."让恶搞风格更克制
生成 Kagi 对比链接python3 scripts/linkedin_speak.py --compare-kagi-url "I built a dashboard."在 Kagi 的公开网页界面中打开相同输入
运行本地探测测试套件python3 scripts/probe_linkedin_speak.py验证核心翻译行为

适用范围

正向触发条件
  • “把这个翻译成 LinkedIn 风格”
  • “把这段写得像 LinkedIn 网红”
  • “把这段改成企业公告”
  • “把这篇 LinkedIn 帖子还原成直白易懂的英语”
  • “加上话题标签和虚假的感谢”
  • “给我一版完整的成长型思维尴尬风格”
负向触发条件
  • 实际的多语言翻译
  • 对简历进行细致润色
  • 严肃的发布说明
  • 法律、人力资源或投资者沟通
  • 为真实高管代笔

工作规则

默认优先使用确定性的本地翻译器。它可复现、速度快，且不依赖外部 API。只有当用户想将本地恶搞版本与公开的 LinkedIn Speak 翻译器进行对比时，才使用 Kagi 对比链接。

脚本的实际功能

  • 将普通陈述扩展成简短的公告式叙事
  • 根据输入文本，以确定性方式选择开场白、感悟句、感谢句、表情符号和话题标签
  • 将发布、学习、招聘、演讲、领导、修复和启动等常见行动转换为可预测的企业措辞
  • 通过去除话题标签、表情符号、套话式夸张表达和含糊的自我表扬，还原浮夸帖子

阅读指南

需求阅读内容
CLI 标志、输入方式和 Kagi 对比链接references/configuration.md
输出模式、强度规则和确定性启发式references/patterns.md
完整命令目录和 JSON 输出结构references/commands.md
失败情形、限制，以及恶搞内容可能变得过于重复的情况references/gotchas.md

注意事项

  1. 这个翻译器的讽刺意味是刻意设计的，绝不含蓄。如果用户想要“更好的 LinkedIn 文案”，那这个技能就不适合。
  2. 反向翻译器会通过启发式方法去除夸张表达。它能很好地简化内容，但如果原帖从未明确说明，便无法完美还原每一条省略的信息。
  3. 确定性输出意味着相同的输入在多次运行中会得到稳定的结果。这对测试和梗图很有用，但也意味着反复使用时措辞可能显得公式化。
  4. Kagi 公开的 LinkedIn Speak 实现并非有文档说明的 API。此技能默认使用本地引擎，只会为网页界面生成一个对比链接。
  5. 主题标签的选择由关键词驱动。如果输入过于模糊，默认标签会有意采用较通用的内容。

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