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connections-optimizer

사용자의 네트워크를 재구성하여 아웃바운드를 단순한 일방향 발굴 리스트가 아닌 관계 기반으로 전환합니다.

connections-optimizer란 무엇인가요?

Connections Optimizer는 사용자가 X 팔로잉 및 LinkedIn 연결을 정리하고 확장할 수 있도록 돕는 AI 에이전트 스킬입니다. 단순히 아웃바운드 발굴 목록을 생성하는 것을 넘어, 사용자의 실제 네트워크를 분석하고 최적화합니다. X 팔로잉 정리, LinkedIn 연결 분석, 리뷰 기반 가지치기 큐, 추가 및 팔로우 추천, 웜패스 식별 기능을 제공하며, Apple Mail, X DM, LinkedIn 초안을 사용자의 실제 어조로 생성합니다. 기본 모드는 리뷰 우선이며, 블라인드 자동 정리를 수행하지 않습니다. 경량(light-pass), 기본(default), 공격적(aggressive) 세 가지 모드를 지원하며, 상호 팔로우 관계와 가치 있는 연결은 보호하고 비활성 계정이나 가치가 낮은 일방향 팔로우는 더 적극적으로 정리합니다. 이 스킬은 x-api, lead-intelligence, social-graph-ranker 등 관련 도구와 함께 사용됩니다.

지원 대상~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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문서

커넥션 최적화 프로그램 (Connections Optimizer)

사용자의 네트워크를 재구성하여 아웃바운드를 단순한 일방향 발굴 목록이 아닌 관계 기반으로 전환합니다.

이 스킬이 처리하는 작업:

  • X 팔로잉 정리 및 확장
  • LinkedIn 팔로우 및 연결 분석
  • 리뷰 우선 가지치기 큐
  • 추가 및 팔로우 추천
  • 웜패스 식별
  • 사용자의 실제 어조로 Apple Mail, X DM, LinkedIn 초안 생성

활성화 시점

  • 사용자가 X 팔로잉을 정리하려는 경우
  • 사용자가 팔로우하거나 연결 상태를 유지할 대상을 재조정하려는 경우
  • 사용자가 "네트워크 정리", "누구를 언팔로우해야 할까", "누구를 팔로우해야 할까", "누구와 다시 연락해야 할까"라고 말하는 경우
  • 아웃리치 품질이 콜드 리스트 생성이 아닌 네트워크 구조에 의존하는 경우

필요 입력

다음을 수집하거나 추론합니다:

  • 현재 우선순위 및 진행 중인 작업
  • 대상 역할, 산업, 지역 또는 에코시스템
  • 플랫폼 선택: X, LinkedIn 또는 둘 다
  • 건드리지 말아야 할 목록
  • 모드: light-pass, default 또는 aggressive

사용자가 모드를 지정하지 않으면 default를 사용합니다.

도구 요구 사항

선호 도구

  • x-api: X 그래프 검사 및 최근 활동 확인
  • lead-intelligence: 대상 발견 및 웜패스 순위 지정
  • social-graph-ranker: 사용자가 브릿지 가치를 별도로 평가하려는 경우
  • Exa / 심층 연구: 개인 및 회사 정보 보강
  • brand-voice: 아웃바운드 초안 작성 전 사용

대체 도구

  • 브라우저 제어: LinkedIn 분석 및 초안 작성
  • 브라우저 제어: X API 적용 범위가 제한된 경우
  • Apple Mail 또는 Mail.app: 데스크톱 자동화를 통한 이메일 초안 작성

안전 기본값

  • 기본값은 리뷰 우선이며, 블라인드 자동 가지치기는 절대 수행하지 않습니다.
  • X: 사용자가 팔로우하는 계정만 정리하고, 팔로워는 절대 정리하지 않습니다.
  • LinkedIn: 1촌 연결 제거는 수동 검토를 먼저 수행합니다.
  • DM, 초대장 또는 이메일을 자동으로 전송하지 않습니다.
  • 적용 단계 전에 순위가 매겨진 실행 계획과 초안을 제시합니다.

플랫폼 규칙

X

  • 상호 팔로우 관계는 일방향 팔로우보다 보호 가치가 높습니다.
  • 맞팔로우하지 않는 계정은 더 적극적으로 정리할 수 있습니다.
  • 극도로 비활성이거나 사라진 계정은 신속히 표시되어야 합니다.
  • 참여도, 신호 품질 및 브릿지 가치가 단순한 팔로워 수보다 중요합니다.

LinkedIn

  • 사용자가 실제로 LinkedIn API에 접근 권한이 있으면 API 우선 사용합니다.
  • API 접근 권한이 없으면 브라우저 워크플로우를 사용해야 합니다.
  • 아웃바운드 팔로우와 수락된 1촌 연결을 구분합니다.
  • 아웃바운드 팔로우는 더 자유롭게 정리할 수 있습니다.
  • 수락된 1촌 연결은 기본적으로 검토 후 제거하며, 자동 제거하지 않습니다.

모드

light-pass

  • 확실히 가치가 낮은 일방향 팔로우만 정리합니다.
  • 나머지는 검토를 위해 표시합니다.
  • 소량의 추가/팔로우 목록을 생성합니다.

default

  • 균형 잡힌 가지치기 큐
  • 균형 잡힌 유지 목록
  • 순위가 매겨진 추가/팔로우 큐
  • 유용한 경우 웜 인트로 또는 직접 아웃리치 초안 작성

aggressive

  • 더 큰 가지치기 큐
  • 오래된 맞팔로우하지 않는 계정에 대한 허용도 낮음
  • 적용 전에도 여전히 검토 단계를 거침

점수 모델

다음 긍정 신호를 사용합니다:

  • 상호 관계
  • 최근 활동
  • 현재 우선순위와의 일치
  • 네트워크 브릿지 가치
  • 역할 관련성
  • 실제 참여 이력
  • 최근 활동 및 응답성

다음 부정 신호를 사용합니다:

  • 사라졌거나 버려진 계정
  • 오래된 일방향 팔로우
  • 우선순위와 무관한 주제 클러스터
  • 가치가 낮은 노이즈
  • 반복적인 무응답
  • 더 나은 대체자가 많을 때 맞팔로우하지 않음

상호 팔로우 및 실제 웜패스 브릿지는 일방향 팔로우보다 덜 적극적으로 제재합니다.

워크플로우

  1. 우선순위, 건드리지 말아야 할 제약 조건 및 선택한 플랫폼을 캡처합니다.
  2. 현재 팔로잉/연결 목록을 가져옵니다.
  3. 가지치기 후보를 점수화하고 명확한 이유를 제시합니다.
  4. 유지 후보를 점수화하고 명확한 이유를 제시합니다.
  5. lead-intelligence와 연구 표면을 사용하여 확장 후보의 순위를 매깁니다.
  6. 적절한 채널을 매칭합니다:
    • X DM: 따뜻하고 빠른 소셜 접점
    • LinkedIn 메시지: 전문적인 그래프 인접 관계
    • 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

커넥션 최적화 프로그램 보고서
============================

모드:
플랫폼:
우선순위 집합:

가지치기 큐
- 핸들 / 프로필
  이유:
  신뢰도:
  조치:

검토 큐
- 핸들 / 프로필
  이유:
  위험:

유지 / 보호
- 핸들 / 프로필
  브릿지 가치:

추가 / 팔로우 대상
- 사람
  지금인 이유:
  웜패스:
  선호 채널:

초안
- X DM:
- LinkedIn:
- Apple Mail:

아웃바운드 규칙

  • 기본 이메일 경로는 Apple Mail / Mail.app 초안 작성입니다.
  • 자동으로 전송하지 마십시오.
  • 따뜻함, 관련성 및 맥락 깊이에 따라 채널을 선택합니다.
  • 이메일이나 아웃리치를 하지 않는 것이 올바른 선택일 때 DM을 강요하지 마십시오.
  • 초안은 사용자처럼 들려야 하며, 자동화된 영업 문구처럼 들리지 않아야 합니다.

관련 스킬

  • brand-voice: 재사용 가능한 음성 프로필
  • social-graph-ranker: 독립형 브릿지 점수 및 웜패스 계산
  • lead-intelligence: 가중치 기반 대상 및 웜패스 발견
  • x-api: X 그래프 접근, 초안 작성 및 선택적 적용 흐름
  • content-engine: 사용자가 네트워크 이동과 관련된 공개 런칭 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/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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