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connections-optimizer

사용자의 네트워크를 일방적인 발신 리스트가 아닌 양방향 관계로 재구성합니다.

connections-optimizer란 무엇인가요?

Connections Optimizer는 사용자의 X 팔로잉과 LinkedIn 연결을 분석하여 네트워크를 최적화하는 AI 에이전트 스킬입니다. 이 스킬은 사용자가 팔로우를 정리하거나, 새로운 인맥을 추가하거나, 오래된 연결을 재활성화하는 등 네트워크를 정리하고 확장하는 작업을 지원합니다. X 및 LinkedIn 플랫폼을 지원하며, 'light-pass', 'default', 'aggressive' 세 가지 모드로 작동하여 사용자의 필요에 맞춰 정리 수준을 조절합니다. 모든 변경 사항은 자동 실행 전에 검토 가능한 형태로 제공되어 안전하게 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

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

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문서

Connections Optimizer

사용자의 네트워크를 일방적인 발신 리스트가 아닌 양방향 관계로 재구성합니다.

이 스킬은 다음을 처리합니다:

  • X 팔로잉 정리 및 확장
  • LinkedIn 팔로우 및 연결 분석
  • 검토 우선 가지치기 큐
  • 추가 및 팔로우 추천
  • 웜 경로 식별
  • 사용자의 실제 음성으로 Apple Mail, X DM, LinkedIn 초안 생성

활성화 조건

  • 사용자가 X 팔로잉을 정리하려는 경우
  • 사용자가 팔로우하거나 연결 상태를 유지할 사람을 재조정하려는 경우
  • 사용자가 "네트워크 정리", "누구를 언팔로우할까", "누구를 팔로우할까", "누구와 다시 연결할까"라고 말하는 경우
  • 아웃리치 품질이 콜드 리스트 생성뿐만 아니라 네트워크 구조에 의존하는 경우

필요 입력

다음을 수집하거나 추론:

  • 현재 우선순위 및 활성 작업
  • 대상 역할, 산업, 지역 또는 생태계
  • 플랫폼 선택: X, LinkedIn 또는 둘 다
  • 건드리지 말아야 할 리스트
  • 모드: light-pass, default, 또는 aggressive

사용자가 모드를 지정하지 않은 경우 default를 사용합니다.

도구 요구 사항

선호 도구

  • x-api: X 그래프 검사 및 최근 활동 확인
  • lead-intelligence: 대상 발견 및 웜 경로 순위화
  • social-graph-ranker: 사용자가 더 넓은 리드 워크플로우와 독립적으로 브리지 가치를 평가하려는 경우
  • Exa / 심층 연구: 개인 및 회사 정보 보강
  • brand-voice: 아웃바운드 초안 작성 전 실행

대체 도구

  • 브라우저 제어: LinkedIn 분석 및 초안 작성
  • 브라우저 제어: API 범위가 제한된 경우 X 작업
  • Apple Mail 또는 Mail.app 초안 작성: 데스크톱 자동화를 통해 이메일이 적절한 채널인 경우

안전 기본값

  • 기본값은 검토 우선이며, 절대 블라인드 자동 가지치기를 하지 않습니다.
  • X: 사용자가 팔로우하는 계정만 가지치기하며, 팔로워는 절대 가지치기하지 않습니다.
  • LinkedIn: 1촌 연결 제거는 수동 검토 우선으로 처리합니다.
  • DM, 초대장 또는 이메일을 자동으로 보내지 않습니다.
  • 적용 단계 전에 순위가 매겨진 실행 계획과 초안을 제공합니다.

플랫폼 규칙

X

  • 맞팔 관계는 일방적 팔로우보다 유지 우선순위가 높습니다.
  • 맞팔하지 않는 계정은 더 적극적으로 가지치기할 수 있습니다.
  • 활동이 매우 적거나 사라진 계정은 빠르게 표면화해야 합니다.
  • 참여도, 신호 품질 및 브리지 가치가 raw 팔로워 수보다 중요합니다.

LinkedIn

  • 사용자가 실제로 LinkedIn API에 접근할 수 있는 경우 API 우선 사용.
  • API 접근이 없는 경우 브라우저 워크플로우가 작동해야 합니다.
  • 아웃바운드 팔로우와 승인된 1촌 연결을 구분합니다.
  • 아웃바운드 팔로우는 더 자유롭게 가지치기할 수 있습니다.
  • 승인된 1촌 연결은 기본적으로 검토 우선이며 자동 제거하지 않습니다.

모드

light-pass

  • 신뢰도가 높고 가치가 낮은 일방적 팔로우만 가지치기합니다.
  • 나머지는 검토를 위해 표면화합니다.
  • 소규모 추가/팔로우 리스트를 생성합니다.

default

  • 균형 잡힌 가지치기 큐
  • 균형 잡힌 유지 리스트
  • 순위가 매겨진 추가/팔로우 큐
  • 유용한 경우 웜 소개 또는 직접 아웃리치 초안을 작성합니다.

aggressive

  • 더 큰 가지치기 큐
  • 오래된 맞팔하지 않는 계정에 대한 허용치가 낮습니다.
  • 적용 전까지 여전히 검토 게이트가 적용됩니다.

채점 모델

다음 긍정 신호를 사용합니다:

  • 상호성
  • 최근 활동
  • 현재 우선순위와의 일치도
  • 네트워크 브리지 가치
  • 역할 관련성
  • 실제 참여 이력
  • 최근 존재감 및 응답성

다음 부정 신호를 사용합니다:

  • 사라지거나 버려진 계정
  • 오래된 일방적 팔로우
  • 우선순위에서 벗어난 주제 클러스터
  • 가치가 낮은 노이즈
  • 반복적인 무응답
  • 더 나은 대체자가 많음에도 맞팔하지 않음

맞팔 관계와 실제 웜 경로 브리지는 일방적 팔로우보다 덜 적극적으로 페널티를 부과합니다.

워크플로우

  1. 우선순위, 건드리지 말아야 할 제약 조건 및 선택한 플랫폼을 캡처합니다.
  2. 현재 팔로잉/연결 인벤토리를 가져옵니다.
  3. 가지치기 후보를 명시적 이유와 함께 채점합니다.
  4. 유지 후보를 명시적 이유와 함께 채점합니다.
  5. lead-intelligence와 연구 표면을 사용하여 확장 후보를 순위화합니다.
  6. 적절한 채널을 매칭합니다:
    • X DM: 따뜻하고 빠른 소셜 접점
    • LinkedIn 메시지: 전문 그래프 인접성
    • Apple Mail 초안: 더 높은 맥락의 소개 또는 아웃리치
  7. 메시지 초안 작성 전에 brand-voice를 실행합니다.
  8. 적용 단계 전에 검토 팩을 반환합니다.

검토 팩 형식

CONNECTIONS OPTIMIZER REPORT
============================

모드:
플랫폼:
우선순위 세트:

가지치기 큐
- 핸들 / 프로필
  이유:
  신뢰도:
  조치:

검토 큐
- 핸들 / 프로필
  이유:
  위험:

유지 / 보호
- 핸들 / 프로필
  브리지 가치:

추가 / 팔로우 대상
- 사람
  이유:
  웜 경로:
  선호 채널:

초안
- X DM:
- LinkedIn:
- Apple Mail:

아웃리치 규칙

  • 기본 이메일 경로는 Apple Mail / Mail.app 초안 생성입니다.
  • 자동으로 보내지 마십시오.
  • 채널은 따뜻함, 관련성 및 맥락 깊이에 따라 선택합니다.
  • 이메일이나 아웃리치가 적절하지 않은 경우 DM을 강요하지 마십시오.
  • 초안은 자동화된 판매 카피처럼 들리지 않고 사용자처럼 들려야 합니다.

관련 스킬

  • brand-voice: 재사용 가능한 음성 프로파일
  • social-graph-ranker: 독립형 브리지 채점 및 웜 경로 계산
  • lead-intelligence: 가중치 기반 대상 및 웜 경로 발견
  • x-api: X 그래프 접근, 초안 작성 및 선택적 적용 흐름
  • content-engine: 사용자가 네트워크 이동에 대한 공개 게시 콘텐츠도 원하는 경우

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.

관련 스킬