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コネクションズオプティマイザー

ユーザーのネットワークを再編成し、一方的な見込み客リストとして扱うのではなく、双方向の関係性を最適化します。

コネクションズオプティマイザー とは?

このスキルは、X(Twitter)やLinkedIn上のフォロー・接続関係を分析・最適化するためのAIエージェントスキルです。従来の一方的な見込み客リストではなく、相互フォロー、エンゲージメント履歴、ネットワークブリッジ価値などを考慮したスコアリングモデルを採用し、プルーン(整理)と追加(拡大)のバランスを取ります。Apple Mail、X DM、LinkedInメッセージなど適切なチャネルを選び、ユーザーの実際の声で下書きを作成します。特に`light-pass`、`default`、`aggressive`の3モードに対応し、常にレビュー優先で自動実行は行いません。XとLinkedInのプラットフォームルールに従い、相互フォローや一次接続は慎重に扱い、非フォローバックや非アクティブなアカウントは積極的に整理対象とします。

対応~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC/tree/main/skills/connections-optimizer

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ドキュメント

コネクションズオプティマイザー は何をしますか?

ユーザーのネットワークを再編成し、一方的な見込み客リストではなく、双方向の関係性を最適化します。

このスキルは以下を処理します。

  • Xフォロー整理と拡大
  • LinkedInフォロー・接続分析
  • レビューファーストのプルーンキュー
  • フォロー・接続の追加推奨
  • ウォームパス特定
  • Apple Mail、X DM、LinkedIn下書きをユーザーの実際の声で生成

アクティベーション条件

  • ユーザーがXのフォローを整理したい場合
  • ユーザーがフォローや接続関係のバランスを再調整したい場合
  • ユーザーが「ネットワークを整理して」「誰をアンフォローすべき?」「誰をフォローすべき?」「誰と再接続すべき?」と言った場合
  • アウトリーチの質がコールドリスト生成だけでなくネットワーク構造に依存している場合

必要な入力

以下を収集または推測します。

  • 現在の優先事項とアクティブな仕事
  • ターゲットとする役割、業界、地域、エコシステム
  • プラットフォーム選択: X、LinkedIn、または両方
  • タッチ禁止リスト
  • モード: light-pass、default、aggressive

ユーザーがモードを指定しない場合、defaultを使用します。

ツール要件

推奨

  • x-api: Xグラフ調査と最近のアクティビティ
  • lead-intelligence: ターゲット発見とウォームパスランキング
  • social-graph-ranker: ユーザーがブリッジ価値をリードワークフローとは独立して評価したい場合
  • Exa / 詳細調査: 人物・企業エンリッチメント
  • brand-voice: アウトリーチ下書き前

フォールバック

  • ブラウザ制御: LinkedIn分析と下書き作成
  • ブラウザ制御: X(API範囲が制限されている場合)
  • Apple MailまたはMail.app: デスクトップ自動経由でメールが適切なチャネルである場合

安全デフォルト

  • デフォルトはレビューファースト。ブラインド自動削除は行いません。
  • X: ユーザーがフォローしているアカウントのみ削除。フォロワーは削除しません。
  • LinkedIn: 一次接続の解除は手動レビューファーストとして扱います。
  • DM、招待、メールは自動送信しません。
  • 適用前には必ずランク付けされたアクションプランと下書きを出力します。

プラットフォームルール

X

  • 相互フォローは一方向フォローよりも重要(削除しにくい)
  • フォローバックがないアカウントはより積極的に削除可能
  • 非アクティブまたは消滅したアカウントは迅速に検出
  • エンゲージメント、シグナルの質、ブリッジ価値はフォロワー数よりも重要

LinkedIn

  • ユーザーが実際にLinkedIn APIアクセスを持っている場合はAPI優先
  • APIアクセスがない場合でもブラウザワークフローで対応可能
  • アウトバウンドフォローと承認済み一次接続は区別する
  • アウトバウンドフォローはより自由に削除可能
  • 承認済み一次接続は自動削除ではなくレビュー優先

モード

light-pass

  • 確信度の高い低価値の一方向フォローのみ削除
  • 残りはレビュー用に表示
  • 小さな追加/フォローリストを生成

default

  • バランスの取れた削除キュー
  • バランスの取れた保持リスト
  • ランク付けされた追加/フォローキュー
  • 必要に応じてウォームイントロや直接アウトリーチの下書き

aggressive

  • 大きめの削除キュー
  • 古いフォローバックなしアカウントに対する許容度が低い
  • 適用前にレビューゲートあり

スコアリングモデル

以下のポジティブシグナルを使用します。

  • 相互関係
  • 最近のアクティビティ
  • 現在の優先事項との一致度
  • ネットワークブリッジ価値
  • 役割の関連性
  • 実際のエンゲージメント履歴
  • 最近の存在感と応答性

以下のネガティブシグナルを使用します。

  • 消滅または放棄されたアカウント
  • 古い一方向フォロー
  • 優先事項外のトピッククラスター
  • 低価値のノイズ
  • 繰り返される応答なし
  • より良い代替があるのにフォローバックなし

相互フォローと実際のウォームパスブリッジは、一方向フォローよりも攻撃的にペナルティを課さないでください。

ワークフロー

  1. 優先事項、タッチ禁止制約、選択プラットフォームを取得。
  2. 現在のフォロー/接続インベントリを取得。
  3. 削除候補を明示的な理由とともにスコアリング。
  4. 保持候補を明示的な理由とともにスコアリング。
  5. lead-intelligenceと調査サーフェスを使用して拡大候補をランク付け。
  6. 適切なチャネルを選択:
    • X DM: ウォームで迅速なソーシャルタッチポイント
    • LinkedInメッセージ: プロフェッショナルグラフ隣接
    • Apple Mail下書き: 高コンテキストのイントロまたはアウトリーチ
  7. メッセージ下書き前にbrand-voiceを実行。
  8. 適用前にレビューパックを返す。

レビューパックフォーマット

コネクションズオプティマイザーレポート
============================

モード:
プラットフォーム:
優先度セット:

削除キュー
- ハンドル / プロフィール
  理由:
  確信度:
  アクション:

レビューキュー
- ハンドル / プロフィール
  理由:
  リスク:

保持/保護
- ハンドル / プロフィール
  ブリッジ価値:

追加/フォローターゲット
- 人物
  なぜ今:
  ウォームパス:
  推奨チャネル:

下書き
- X DM:
- LinkedIn:
- Apple Mail:

アウトリーチルール

  • デフォルトのメールパスはApple Mail / Mail.appの下書き作成。
  • 自動送信はしない。
  • ウォーム度、関連性、コンテキストの深さに基づいてチャネルを選択。
  • メールやアウトリーチなしが適切な場合、DMを強制しない。
  • 下書きは自動販売コピーではなく、ユーザーの実際の声のように聞こえるようにする。

関連スキル

  • brand-voice: 再利用可能な音声プロファイル用
  • social-graph-ranker: スタンドアロンのブリッジスコアリングとウォームパス計算用
  • lead-intelligence: 重み付けされたターゲットとウォームパス発見用
  • x-api: Xグラフアクセス、下書き作成、オプションの適用フロー用
  • content-engine: ユーザーがネットワークアクションのパブリックローンチコンテンツも希望する場合

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

accessibility

Design, implement, and audit inclusive digital products using WCAG 2.2 Level AA. Use when building or auditing UI that must meet WCAG 2.2 Level AA, or when reviewing a change for keyboard, contrast, or screen-reader support.

affaan-m/content-engine

Create platform-native content systems for X, LinkedIn, TikTok, YouTube, newsletters, and repurposed multi-platform campaigns. Use when the user wants social posts, threads, scripts, content calendars, or one source asset adapted cleanly across platforms.

affaan-m/ECC

Multi-platform content distribution across X, LinkedIn, Threads, and Bluesky. Adapts content per platform using content-engine patterns. Never posts identical content cross-platform. Use when the user wants to distribute content across social platforms.

affaan-m/fal-ai-media

Unified media generation via fal.ai MCP — image, video, and audio. Covers text-to-image (Nano Banana), text/image-to-video (Seedance, Kling, Veo 3), text-to-speech (CSM-1B), and video-to-audio (ThinkSound). Use when the user wants to generate images, videos, or audio with AI.

affaan-m/manim-video

日本語翻訳:このファイルは manim-video 用の日本語翻訳が必要です

affaan-m/remotion-video-creation

Remotion のベストプラクティス - React で動画を作成する。3D、アニメーション、音声、字幕、チャート、トランジションなどをカバーするドメイン固有の29のルール。

affaan-m/video-editing

AI-assisted video editing workflows for cutting, structuring, and augmenting real footage. Covers the full pipeline from raw capture through FFmpeg, Remotion, ElevenLabs, fal.ai, and final polish in Descript or CapCut. Use when the user wants to edit video, cut footage, create vlogs, or build video content.

agent-architecture-audit

Full-stack diagnostic for agent and LLM applications. Audits the 12-layer agent stack for wrapper regression, memory pollution, tool discipline failures, hidden repair loops, and rendering corruption. Produces severity-ranked findings with code-first fixes. Essential for developers building agent applications, autonomous loops, or any LLM-powered feature. Use when an agent or LLM feature misbehaves and the failing layer is unknown, or before shipping an agent stack.

agent-eval

Head-to-head comparison of coding agents (Claude Code, Aider, Codex, etc.) on custom tasks with pass rate, cost, time, and consistency metrics. Use when choosing between coding agents, or when a change to an agent setup needs measured pass rate, cost, and time rather than an impression.

agent-harness-construction

Design and optimize AI agent action spaces, tool definitions, and observation formatting for higher completion rates. Use when defining or revising an agent

agentic-engineering

Operate as an agentic engineer using eval-first execution, decomposition, and cost-aware model routing. Use when planning or executing engineering work that agents will carry out end to end.

agentic-os

Build persistent multi-agent operating systems on Claude Code. Covers kernel architecture, specialist agents, slash commands, file-based memory, scheduled automation, and state management without external databases. Use when building a persistent multi-agent system on Claude Code with its own memory, commands, and scheduling.

agent-introspection-debugging

Structured self-debugging workflow for AI agent failures using capture, diagnosis, contained recovery, and introspection reports. Use when an agent run fails and you need a reproducible diagnosis instead of a retry.

agent-payment-x402

Add x402 payment execution to AI agents with per-task budgets, spending controls, and non-custodial wallets. Supports Base through agentwallet-sdk and X Layer through OKX Payments / OKX Agent Payments Protocol. Use when an agent must pay for something itself and needs per-task budgets, spending controls, and a non-custodial wallet.

agent-self-evaluation

Use after completing any non-trivial task. The agent self-rates its output on 5 axes — accuracy, completeness, clarity, actionability, conciseness — with concrete evidence per criterion. Produces a structured 1-5 scorecard with specific improvement suggestions.

agent-sort

Build an evidence-backed ECC install plan for a specific repo by sorting skills, commands, rules, hooks, and extras into DAILY vs LIBRARY buckets using parallel repo-aware review passes. Use when ECC should be trimmed to what a project actually needs instead of loading the full bundle.

ai-first-engineering

Engineering operating model for teams where AI agents generate a large share of implementation output. Use when setting team process, review gates, or ownership rules for a codebase largely written by agents.

ai-regression-testing

Regression testing strategies for AI-assisted development. Sandbox-mode API testing without database dependencies, automated bug-check workflows, and patterns to catch AI blind spots where the same model writes and reviews code. Use when adding regression coverage to AI-assisted code, or when the same model both wrote and reviewed a change.

android-clean-architecture

Clean Architecture patterns for Android and Kotlin Multiplatform projects — module structure, dependency rules, UseCases, Repositories, and data layer patterns. Use when structuring modules, layers, or data flow in an Android or KMP project.

angular-developer

Generates Angular code and provides architectural guidance. Trigger when creating projects, components, or services, or for best practices on reactivity (signals, linkedSignal, resource), forms, dependency injection, routing, SSR, accessibility (ARIA), animations, styling (component styles, Tailwind CSS), testing, or CLI tooling.

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