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connections-optimizer

ユーザーのネットワークを再編成し、アウトバウンドを一方通行のプロスペクティングリストとして扱わないようにします。

connections-optimizer とは?

Connections Optimizer は、X と LinkedIn を中心に、ユーザーのソーシャルネットワークを評価し、整理するためのスキルです。このスキルは、フォローやつながりの分析、プルーニング(整理)候補のスコアリング、追加・フォローすべきターゲットのランク付け、そしてウォームパスの特定を行います。単なるコールドリスト生成ではなく、ネットワーク構造そのものに基づいたアウトリーチの質を高めることを目的としています。Apple Mail、XのDM、LinkedInでの下書き生成をユーザーの自然な文体で行い、自動実行はせず、常にレビューベースの安全設計を採用しています。light-pass、default、aggressiveの3つのモードを提供し、ユーザーの優先事項や許容範囲に応じて動作を調整します。

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

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ドキュメント

Connections Optimizer

ユーザーのネットワークを再編成し、アウトバウンドを一方通行のプロスペクティングリストとして扱わないようにします。

このスキルは以下を処理します。

  • X のフォロー整理と拡大
  • LinkedIn のフォローとつながりの分析
  • レビューファーストのプルーンキュー
  • 追加・フォロー推奨
  • ウォームパスの特定
  • ユーザーの実際の文体での Apple Mail、X DM、LinkedIn 下書き生成

アクティブにするタイミング

  • 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つながりを再調整したい場合
  • ユーザーが「ネットワークをクリーンアップして」「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、単なるコールドリスト生成ではなく、ネットワーク構造に依存する場合

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業務
  • ターゲットとなる役職、業界、地域、エコシステム
  • プラットフォームの選択: X、LinkedIn、または両方
  • 変更禁止リスト
  • モード: light-pass、default、または aggressive

ユーザーがモードを指定しない場合は、default を使用します。

ツール要件

推奨

  • X グラフの検査と最近のアクティビティのための x-api
  • ターゲット発見とウォームパスランキングのための lead-intelligence
  • ユーザーがリードワークフローから独立してブリッジバリューをスコアリングしたい場合の social-graph-ranker
  • 個人および企業のエンリッチメントのための Exa / ディープリサーチ
  • アウトバウンド作成前の brand-voice

フォールバック

  • LinkedIn 分析と作成のためのブラウザ制御
  • API カバレッジが制限されている場合の X 用ブラウザ制御
  • 電子メールが適切なチャネルである場合の、デスクトップ自動化による Apple Mail または Mail.app の下書き作成

セーフティデフォルト

  • デフォルトはレビューファーストであり、ブラインド自動プルーニングは行いません。
  • X: ユーザーがフォローしているアカウントのみプルーニングし、フォロワーは決してプルーニングしません。
  • LinkedIn: 1次つながりの削除は手動レビューファーストとして扱います。
  • DM、招待、メールを自動送信しないでください。
  • 適用ステップの前に、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通行フォローよりも重要度が高い
  • フォローバックがないアカウントはより積極的にプルーニングできる
  • 非常に非アクティブまたは消失したアカウントは迅速に浮上させるべき
  • エンゲージメント、シグナル品質、ブリッジバリューは生のフォロワー数よりも重要

LinkedIn

  • ユーザーが実際に LinkedIn API アクセス権を持っている場合は API ファースト
  • API アクセスがない場合でもブラウザワークフローが機能する必要がある
  • アウトバウンドのフォローと受け入れられた1次つながりを区別する
  • アウトバウンドのフォローはより自由にプルーニングできる
  • 受け入れられた1次つながりは、自動削除ではなくレビューをデフォルトとする

モード

light-pass

  • 信頼性の高い低価値の一方通行フォローのみプルーニング
  • 残りはレビュー用に表示
  • 小規模な追加・フォローリストを生成

default

  • バランスの取れたプルーンキュー
  • バランスの取れた維持リスト
  • 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または直接アウトリーチの下書き

aggressive

  • より大きなプルーンキュー
  • 古いフォローバックなしの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がある

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。

  • 相互性
  • 最近のアクティビティ
  • 現在の優先事項との一致
  • ネットワークブリッジバリュー
  • 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。

  • 消失または放棄されたアカウント
  • 古い一方通行フォロー
  • 優先順位外のトピッククラスター
  • 低価値ノイズ
  • 繰り返しの無応答
  • より良い代替が多数存在する場合のフォローバックなし

相互フォローや実際のウォームパスブリッジは、一方通行フォローよりも積極的にペナルティを課さないようにします。

ワークフロー

  1. 優先事項、変更禁止制約、選択されたプラットフォームを取得する。
  2. 現在のフォロー中 / つながりインベントリを取得する。
  3. プルーン候補を明示的な理由とともにスコアリングする。
  4. 維持候補を明示的な理由とともにスコアリングする。
  5. lead-intelligence とリサーチサーフェスを使用して拡張候補をランク付けする。
  6. 適切なチャネルを選択する:
    • ウォームで迅速なソーシャルタッチポイントには X DM
    • プロフェッショナルグラフの隣接性には LinkedIn メッセージ
    • より高いコンテキストのイントロやアウトリーチには Apple Mail の下書き
  7. メッセージを作成する前に brand-voice を実行する。
  8. 適用ステップの前にレビューパックを返す。

レビューパックの形式

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:
優先セット:

プルーンキュー
- 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:

維持 / 保護
- ハンドル / プロフィール
  ブリッジバリュー:

追加 / フォローターゲット
- 個人
  なぜ今:
  ウォームパス:
  優先チャネル:

下書き
- X DM:
- LinkedIn:
- Apple Mail:

アウトバウンドルール

  • デフォルトのメールパスは Apple Mail / Mail.app の下書き作成です。
  • 自動送信はしないでください。
  • 温かさ、関連性、コンテキストの深さに基づいてチャネルを選択してください。
  • DM が適切でない場合に、DM を強制しないでください。
  • 下書きは、自動化されたセールスコピーではなく、ユーザーのように聞こえるべきです。

関連スキル

  • brand-voice: 再利用可能な声のプロファイル用
  • 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の発見用
  • 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移動に関する公開ローンチコンテンツも必要とする場合用

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/claude-api

Anthropic Claude API patterns for Python and TypeScript. Covers Messages API, streaming, tool use, vision, extended thinking, batches, prompt caching, and Claude Agent SDK. Use when building applications with the Claude API or Anthropic SDKs.

affaan-m/everything-claude-code

Development conventions and patterns for everything-claude-code. JavaScript project with conventional commits.

affaan-m/everything-claude-code

End-to-end marketing campaign planning and execution. Covers audience research, positioning, campaign angle definition, landing page copy, email sequences, social posts, ad copy, short-form video scripts, and content calendars. Use as the orchestration layer for multi-channel product launches. Use when planning or executing a multi-channel product launch, or producing landing page, email, social, or ad copy.

affaan-m/everything-claude-code-conventions

Development conventions and patterns for everything-claude-code. JavaScript project with conventional commits.

affaan-m/frontend-design

Create distinctive, production-grade frontend interfaces with high design quality. Use when the user asks to build web components, pages, or applications and the visual direction matters as much as the code quality.

affaan-m/gget

gget CLI and Python workflow for quick genomic database queries, sequence lookup, BLAST-style searches, enrichment checks, and reproducible bioinformatics evidence logs.

affaan-m/literature-review

Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.

affaan-m/motion-ui

Production-ready UI motion system for React/Next.js. Use when implementing animations, transitions, or motion patterns.

affaan-m/project-guidelines-example

Example project-specific skill template based on a real production application.

affaan-m/pubmed-database

Direct PubMed and NCBI E-utilities search workflows for biomedical literature, MeSH queries, PMID lookup, citation retrieval, and API-backed literature monitoring.

affaan-m/scholar-evaluation

Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.

affaan-m/uspto-database

USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.

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.

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