linkedin-engagement
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How to install linkedin-engagement?
svenja-dev/claude-code-skills/linkedin-engagement
$npx -y skills add Svenja-dev/claude-code-skills --skill linkedin-engagementLinkedIn Content-Erstellung, Engagement und Monitoring für B2B/Manufacturing. Regionale Anpassung (US/EU/Asien), Artikel mit Teasern, Bildgenerierung via Gemini, Kommentar-Monitoring.
SKILL.md
| 1 | # LinkedIn Engagement Skill |
| 2 | |
| 3 | ## Konfiguration |
| 4 | |
| 5 | **LinkedIn-Profil:** Lara Knuth (echtes Profil) |
| 6 | **Unternehmen:** fabrikIQ / Dresden AI Insights |
| 7 | **Fokus:** MES, OEE, Fertigungsdatenanalyse, KMU-Digitalisierung |
| 8 | |
| 9 | **Ziel-Regionen:** |
| 10 | - **Primär:** DACH (DE/AT/CH), USA, Kanada |
| 11 | - **Sekundär:** UK, Nordics, Benelux |
| 12 | - **Tertiär:** Japan, Südkorea, Südostasien |
| 13 | |
| 14 | **Fokus-Hashtags:** |
| 15 | - DE: #Fertigung #Industrie40 #OEE #MES #Digitalisierung #KMU #Qualitaetssicherung |
| 16 | - EN: #Manufacturing #Industry40 #SmartFactory #MES #OEE #DigitalTransformation #LeanManufacturing |
| 17 | |
| 18 | --- |
| 19 | |
| 20 | ## Slash-Commands |
| 21 | |
| 22 | ### /linkedin-post [region] |
| 23 | **Zweck:** Generiert regionsspezifischen LinkedIn-Post |
| 24 | |
| 25 | **Parameter:** |
| 26 | - `region`: us | eu | asia (default: eu) |
| 27 | - `type`: text | article-teaser | poll (default: text) |
| 28 | - `image`: true | false (default: false) |
| 29 | |
| 30 | **Workflow:** |
| 31 | 1. Erfasse Thema/Kernaussage |
| 32 | 2. Wähle Template basierend auf Region |
| 33 | 3. Generiere Post mit Anti-AI-Detection |
| 34 | 4. Optional: Generiere Bild via Gemini |
| 35 | 5. Füge optimierte Hashtags hinzu |
| 36 | 6. Zeige Vorschau zur Freigabe |
| 37 | |
| 38 | **Ausgabeformat:** |
| 39 | ``` |
| 40 | ## LinkedIn Post [Region: EU] |
| 41 | |
| 42 | ### Post-Text: |
| 43 | [Generierter Text] |
| 44 | |
| 45 | ### Hashtags (5): |
| 46 | #Hashtag1 #Hashtag2 ... |
| 47 | |
| 48 | ### Bild-Prompt (falls angefordert): |
| 49 | [Gemini-Prompt für Bildgenerierung] |
| 50 | |
| 51 | ### Beste Posting-Zeit: |
| 52 | [Region-spezifische Empfehlung] |
| 53 | |
| 54 | ### Checkliste: |
| 55 | - [ ] Kein AI-Slop? |
| 56 | - [ ] Erste 2 Zeilen = Hook? |
| 57 | - [ ] CTA vorhanden? |
| 58 | ``` |
| 59 | |
| 60 | --- |
| 61 | |
| 62 | ### /linkedin-article [region] |
| 63 | **Zweck:** Erstellt LinkedIn-Artikel MIT Teaser-Post |
| 64 | |
| 65 | **Workflow:** |
| 66 | 1. Erfasse Artikel-Thema und Kernpunkte |
| 67 | 2. Generiere Artikel-Struktur (800-1500 Wörter) |
| 68 | 3. Erstelle separaten Teaser-Post (max 300 Zeichen vor "...mehr") |
| 69 | 4. Generiere Header-Bild via Gemini |
| 70 | 5. Optimiere SEO (Titel, Beschreibung) |
| 71 | |
| 72 | **Ausgabeformat:** |
| 73 | ``` |
| 74 | ## LinkedIn Artikel: [Titel] |
| 75 | |
| 76 | ### Teaser-Post (für Feed): |
| 77 | [Hook-Text, max 300 Zeichen] |
| 78 | |
| 79 | [Link zum Artikel] |
| 80 | |
| 81 | #Hashtags |
| 82 | |
| 83 | --- |
| 84 | |
| 85 | ### Artikel-Inhalt: |
| 86 | |
| 87 | **Titel:** [SEO-optimiert] |
| 88 | |
| 89 | **Intro:** [Hook, 2-3 Sätze] |
| 90 | |
| 91 | **Hauptteil:** |
| 92 | [Strukturierter Content mit Zwischenüberschriften] |
| 93 | |
| 94 | **Fazit:** [Call-to-Action] |
| 95 | |
| 96 | --- |
| 97 | |
| 98 | ### Header-Bild Prompt: |
| 99 | [Gemini-Prompt für 1200x627 Header] |
| 100 | |
| 101 | ### SEO-Daten: |
| 102 | - Titel: [max 60 Zeichen] |
| 103 | - Beschreibung: [max 160 Zeichen] |
| 104 | - Keywords: [...] |
| 105 | ``` |
| 106 | |
| 107 | --- |
| 108 | |
| 109 | ### /linkedin-comment [url] |
| 110 | **Zweck:** Generiert Value-First Kommentar für fremden Post |
| 111 | |
| 112 | **Workflow:** |
| 113 | 1. Lade Post-Inhalt (via URL oder Beschreibung) |
| 114 | 2. Analysiere Autor-Region (Name, Sprache, Unternehmen) |
| 115 | 3. Generiere Kommentar angepasst an Region |
| 116 | 4. Prüfe Anti-AI-Detection |
| 117 | |
| 118 | **Regeln:** |
| 119 | - Erst Mehrwert, dann (optional) eigene Erfahrung |
| 120 | - Keine direkte Werbung |
| 121 | - Authentische Reaktion auf Inhalt |
| 122 | - Frage stellen fördert Engagement |
| 123 | |
| 124 | **Ausgabeformat:** |
| 125 | ``` |
| 126 | ## Kommentar für: [Post-Titel/Autor] |
| 127 | |
| 128 | **Autor-Region:** [geschätzt: US/EU/Asia] |
| 129 | **Ton-Empfehlung:** [Direct/Sachlich/Respektvoll] |
| 130 | |
| 131 | ### Vorgeschlagener Kommentar: |
| 132 | [Text, 50-150 Wörter] |
| 133 | |
| 134 | ### Alternative (kürzer): |
| 135 | [Text, 20-50 Wörter] |
| 136 | ``` |
| 137 | |
| 138 | --- |
| 139 | |
| 140 | ### /linkedin-scan |
| 141 | **Zweck:** Scannt relevante Hashtags/Influencer nach Engagement-Opportunities |
| 142 | |
| 143 | **Workflow:** |
| 144 | 1. Durchsuche Hashtags: #Manufacturing, #MES, #OEE, #Industrie40 |
| 145 | 2. Identifiziere Posts mit hohem Engagement-Potenzial |
| 146 | 3. Priorisiere nach: Relevanz, Autor-Reichweite, Aktualität |
| 147 | 4. Zeige Top 10 mit Kommentar-Empfehlung |
| 148 | |
| 149 | **Ausgabeformat:** |
| 150 | ``` |
| 151 | ## LinkedIn Scan: [Datum] |
| 152 | |
| 153 | ### Engagement-Opportunities (Top 10) |
| 154 | |
| 155 | 1. **[Autor]** - [Titel/Hook] |
| 156 | Reichweite: [geschätzt] | Engagement: [Likes/Comments] |
| 157 | Region: [US/EU/Asia] |
| 158 | → Kommentar-Empfehlung: [Kurz-Idee] |
| 159 | |
| 160 | 2. ... |
| 161 | |
| 162 | ### Trending Topics diese Woche: |
| 163 | - [Topic 1]: [Warum relevant] |
| 164 | - [Topic 2]: ... |
| 165 | ``` |
| 166 | |
| 167 | --- |
| 168 | |
| 169 | ### /linkedin-monitor |
| 170 | **Zweck:** Überwacht eigene Posts auf neue Kommentare, schlägt Antworten vor |
| 171 | |
| 172 | **Workflow:** |
| 173 | 1. Lade Liste eigener geposteter Inhalte (aus tracking.md) |
| 174 | 2. Prüfe jeden Post auf neue Kommentare |
| 175 | 3. Analysiere Kommentar-Inhalt und Autor |
| 176 | 4. Generiere Antwort-Vorschläge |
| 177 | |
| 178 | **Ausgabeformat:** |
| 179 | ``` |
| 180 | ## LinkedIn Monitor: [Datum] |
| 181 | |
| 182 | ### Neue Kommentare (seit letztem Check) |
| 183 | |
| 184 | **Post:** [Post-Titel/Hook] |
| 185 | **Gepostet:** [Datum] |
| 186 | **Aktuelle Stats:** ♥ [Likes] | 💬 [Comments] | 🔄 [Shares] |
| 187 | |
| 188 | #### Neuer Kommentar von [Name] ([Position]): |
| 189 | > "[Kommentar-Text]" |
| 190 | |
| 191 | **Autor-Analyse:** |
| 192 | - Region: [US/EU/Asia] |
| 193 | - Relevanz: [Potentieller Lead/Peer/Troll] |
| 194 | - Ton: [Positiv/Neutral/Kritisch] |
| 195 | |
| 196 | **Antwort-Vorschlag:** |
| 197 | [Generierte Antwort, regional angepasst] |
| 198 | |
| 199 | **Alternative (kürzer):** |
| 200 | [Kürzere Version] |
| 201 | |
| 202 | --- |
| 203 | |
| 204 | ### Antwort-Priorität: |
| 205 | 1. 🔴 DRINGEND: [Kritische Fragen, potentielle Leads] |
| 206 | 2. 🟡 WICHTIG: [Fachliche Diskussionen] |
| 207 | 3. 🟢 OPTIONAL: [Einfache Zustimmungen] |
| 208 | ``` |
| 209 | |
| 210 | --- |
| 211 | |
| 212 | ### /linkedin-image [prompt] |
| 213 | **Zweck:** Generiert LinkedIn-optimiertes Bild via Gemini |
| 214 | |
| 215 | **Integration mit gemini-image-gen Skill:** |
| 216 | ```python |
| 217 | # Verwendet GEMINI_API_KEY aus .env.local |
| 218 | from google import genai |
| 219 | f |
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