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社交網路優化工具

重新組織使用者的社交網路,而不只是將對外聯繫視為單向開發清單。

社交網路優化工具 是什麼?

這個「社交網路優化工具」(Connections Optimizer)技能旨在幫助使用者策略性地審視與優化他們的 X 和 LinkedIn 社交網路。不同於單純的開發清單,它能根據使用者的當前優先事項、目標行業與角色,來識別應該保持聯繫、清理或重新建立關係的人脈。技能支援三種模式:輕度清理(light-pass)、標準(default)與積極清理(aggressive),並提供明確的安全預設值,例如預設以人工審核為優先,絕不自動取消追蹤或發送訊息,且已建立的第一度連線需經手動確認才能移除。其工作流程涵蓋捕捉需求、分析現有網絡、對候選對象進行評分(考量互惠性、近期活躍度、橋接價值等訊號),並利用 lead-intelligence 與 brand-voice 等工具產生擬真草稿,最終產出包含清理佇列、保留名單、新增目標與草稿的審核報告,讓使用者能做出明智的社交網路決策。

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

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說明文件

社交網路優化工具 是做什麼的?

重新組織使用者的社交網路,而不只是將對外聯繫視為單向開發清單。

此技能負責:

  • X 跟隨者清理與擴展
  • LinkedIn 追蹤與連線分析
  • 審查優先的清理佇列
  • 新增與追蹤建議
  • 暖路徑識別
  • 以使用者真實語調產生 Apple Mail、X DM 與 LinkedIn 草稿

啟用時機

  • 使用者想要清理他們的 X 跟隨對象
  • 使用者想要重新平衡他們追蹤或保持連線的對象
  • 使用者說「清理我的網路」、「我應該取消追蹤誰」、「我應該追蹤誰」、「我應該重新與誰連線」
  • 外展品質取決於網路結構,而非只是冷清單產生

必要輸入

收集或推斷:

  • 當前優先事項與進行中的工作
  • 目標角色、行業、地理區域或生態圈
  • 平台選擇:X、LinkedIn 或兩者
  • 禁止觸碰清單
  • 模式:light-pass、default 或 aggressive

如果使用者未指定模式,則使用 default。

工具需求

首選

  • x-api 用於 X 圖譜檢查與近期活動
  • lead-intelligence 用於目標發現與暖路徑排名
  • social-graph-ranker 當使用者希望獨立於更廣泛的潛在客戶流程之外,對橋接價值進行評分時
  • Exa / 深度研究用於人物與公司資料豐富化
  • brand-voice 用於草擬外展訊息之前

備用方案

  • 瀏覽器控制用於 LinkedIn 分析與草稿撰寫
  • 瀏覽器控制用於 X(若 API 覆蓋範圍受限時)
  • 透過桌面自動化的 Apple Mail 或 Mail.app 草稿撰寫(當電子郵件是合適管道時)

安全預設值

  • 預設為審查優先,絕不盲目自動清理
  • X:僅清理使用者追蹤的帳號,絕不清理粉絲
  • LinkedIn:將第一度連線的移除視為人工審查優先
  • 不要自動傳送 DM、邀請或電子郵件
  • 在執行任何套用步驟之前,先產生排名後的行動計劃與草稿

平台規則

X

  • 互相追蹤比單向追蹤更具黏性
  • 未回追者可更積極清理
  • 嚴重不活躍或已消失的帳號應快速浮現
  • 互動、訊號品質與橋接價值比原始跟隨者數更重要

LinkedIn

  • 若使用者實際擁有 LinkedIn API 存取權限,則以 API 為優先
  • 當 API 存取不存在時,瀏覽器工作流程必須能運作
  • 區分對外追蹤與已接受的第一度連線
  • 對外追蹤可以更自由地清理
  • 已接受的第一度連線應預設為審查,而非自動移除

模式

light-pass

  • 僅清理高信心度、低價值的單向追蹤
  • 其餘供審查
  • 產生小型的新增/追蹤清單

default

  • 平衡的清理佇列
  • 平衡的保留清單
  • 排序後的新增/追蹤佇列
  • 在有用的地方草擬溫暖的介紹或直接外展

aggressive

  • 較大的清理佇列
  • 對陳舊的未回追者容忍度較低
  • 仍須經過審查關卡才能套用

評分模型

使用這些正向訊號:

  • 互惠性
  • 近期活動
  • 與當前優先事項的契合度
  • 網路橋接價值
  • 角色相關性
  • 真實互動歷史
  • 近期出現與回應性

使用這些負向訊號:

  • 帳號已消失或廢棄
  • 陳舊的單向追蹤
  • 非優先主題群集
  • 低價值噪音
  • 重複無回應
  • 當有許多更好的替代對象時仍無回追

互相追蹤與真實的暖路徑橋樑,其處罰力度應低於單向追蹤。

工作流程

  1. 捕捉優先事項、禁止觸碰限制與選定平台。
  2. 拉取目前的跟隨/連線清單。
  3. 對清理候選對象進行評分,並附上明確原因。
  4. 對保留候選對象進行評分,並附上明確原因。
  5. 使用 lead-intelligence 加上研究管道,對擴展候選對象進行排序。
  6. 匹配適當的管道:
    • X DM 用於溫暖、快速的社交接觸點
    • LinkedIn 訊息用於專業圖譜鄰近關係
    • Apple Mail 草稿用於高脈絡的介紹或外展
  7. 在草擬訊息之前執行 brand-voice。
  8. 在任何套用步驟之前,先回傳審查套件。

審查套件格式

社交網路優化工具報告
============================

模式:
平台:
優先事項集:

清理佇列
- 使用者名稱/個人檔案
  原因:
  信心度:
  動作:

審查佇列
- 使用者名稱/個人檔案
  原因:
  風險:

保留/保護
- 使用者名稱/個人檔案
  橋接價值:

新增/追蹤目標
- 人物
  為何現在:
  暖路徑:
  建議管道:

草稿
- X DM:
- LinkedIn:
- Apple Mail:

外展規則

  • 預設電子郵件管道為建立 Apple Mail / Mail.app 草稿。
  • 不要自動傳送。
  • 根據溫暖度、相關性與脈絡深度選擇管道。
  • 當電子郵件或不進行外展是正確選擇時,不要強迫發送 DM。
  • 草稿聽起來應該像使用者本人,而不是自動化的銷售文案。

相關技能

  • brand-voice 用於可重複使用的語調設定檔
  • social-graph-ranker 用於獨立的橋樑評分與暖路徑計算
  • lead-intelligence 用於加權目標與暖路徑發現
  • x-api 用於 X 圖譜存取、草擬與選擇性的套用流程
  • content-engine 當使用者也希望圍繞網路調整發布公開啟動內容時

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.

相關技能