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connections-optimizer

重新組織使用者的網路,而非將對外聯繫視為單向的潛在客戶清單。

connections-optimizer 是什麼?

Connections Optimizer 是一個以人際網絡為核心的技能,旨在協助使用者清理、重新平衡並優化其在 X 與 LinkedIn 上的社交圖譜。不同於傳統的一次性開發信策略,此技能會分析相互關注、活躍度、橋接價值與優先事項對齊程度,以產生有優先順序的保留、修剪與拓展候選名單。其運作模式(輕量、預設、積極)可決定修剪深度與建議的聯繫行動,而所有移除與自動發送動作預設皆需人工審核,以避免意外中斷人際關係。技能會利用 x-api 與瀏覽器控制等工具來獲取平台資料,並透過 lead-intelligence 與 brand-voice 來尋找優質聯絡對象及撰寫符合使用者風格的草稿。最終會產出一份結構化的審核報告,內容包含修剪佇列、保留清單、新增建議與草稿,使用者在實際執行任何步驟前可先行檢視。

相容平台~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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說明文件

Connections Optimizer

重新組織使用者的網路,而非將對外聯繫視為單向的潛在客戶清單。

此技能負責處理:

  • X 跟隨清單清理與擴張
  • LinkedIn 關注與連線分析
  • 審核優先的修剪佇列
  • 新增與關注建議
  • 溫和路徑識別
  • 以使用者真實語調產生 Apple Mail、X DM 與 LinkedIn 草稿

啟用時機

  • 使用者想要修剪他們的 X 跟隨清單
  • 使用者想要重新平衡他們跟隨或保持連線的對象
  • 使用者說「清理我的網路」、「我應該取消關注誰」、「我應該關注誰」、「我應該與誰重新連線」
  • 外聯品質取決於網路結構,而不僅是冷清單生成

必要輸入

收集或推斷:

  • 當前的優先事項與活躍工作
  • 目標職位、產業、地區或生態系
  • 平台選擇:X、LinkedIn 或兩者
  • 不可觸碰清單
  • 模式:light-pass、default 或 aggressive

若使用者未指定模式,則使用 default。

工具需求

偏好

  • x-api 用於 X 圖譜檢查與近期活動
  • lead-intelligence 用於目標發掘與溫和路徑排序
  • social-graph-ranker 當使用者希望在更廣泛的潛在客戶流程之外,獨立評估橋接價值時使用
  • Exa / 深度研究 用於人物與公司資料豐富化
  • brand-voice 在撰寫外聯草稿之前使用

備援

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

安全預設

  • 預設為審核優先,絕不盲目自動修剪
  • X:只修剪使用者跟隨的帳號,絕不修剪跟隨者
  • LinkedIn:將第一度連線的移除視為「手動審核優先」
  • 不得自動發送 DM、邀請或電子郵件
  • 在執行任何套用步驟之前,先產出排序後的行動計畫與草稿

平台規則

X

  • 相互關注比單向跟隨更穩定
  • 未回追的使用者可以更積極地修剪
  • 高度不活躍或已消失的帳號應迅速浮現
  • 互動率、訊號品質與橋接價值比原始跟隨者數更重要

LinkedIn

  • 若使用者確實擁有 LinkedIn API 存取權,則優先使用 API
  • 當 API 存取權缺失時,必須能使用瀏覽器工作流程
  • 區分對外關注與已接受的第一度連線
  • 對外關注可以更自由地修剪
  • 已接受的第一度連線預設應審核,而非自動移除

模式

light-pass

  • 只修剪高信心度、低價值的單向跟隨
  • 其餘提出供審核
  • 生成一個小型的新增/關注清單

default

  • 平衡修剪佇列
  • 平衡保留清單
  • 排序後的新增/關注佇列
  • 在有用的情況下,撰寫溫和介紹或直接外聯草稿

aggressive

  • 較大的修剪佇列
  • 對陳舊的未回追容忍度較低
  • 在套用之前仍需經過審核關卡

評分模型

使用這些正向訊號:

  • 互惠性
  • 近期活動
  • 與當前優先事項對齊
  • 網路橋接價值
  • 職位相關性
  • 真實互動歷史
  • 近期存在感與回應度

使用這些負向訊號:

  • 已消失或廢棄的帳號
  • 陳舊的單向跟隨
  • 與優先事項無關的主題群集
  • 低價值噪音
  • 重複無回應
  • 當有許多更佳的替代人選時,未回追

相互關注與真實溫和路徑橋接者,其扣分應比單向跟隨者更輕。

工作流程

  1. 擷取優先事項、不可觸碰限制與選定平台。
  2. 提取目前的跟隨/連線庫存。
  3. 為修剪候選者評分,並附上明確理由。
  4. 為保留候選者評分,並附上明確理由。
  5. 使用 lead-intelligence 加上研究資料,對擴張候選者進行排序。
  6. 配對合適的管道:
    • X DM 用於溫和、快速的社交接觸點
    • LinkedIn 訊息用於專業圖譜鄰近性
    • Apple Mail 草稿用於需要較高情境的介紹或外聯
  7. 在撰寫訊息草稿之前,執行 brand-voice。
  8. 在執行任何套用步驟之前,先回傳一份審核包。

審核包格式

連線優化器報告
============================

模式:
平台:
優先事項集:

修剪佇列
- 使用者名稱 / 個人檔案
  理由:
  信心度:
  動作:

審核佇列
- 使用者名稱 / 個人檔案
  理由:
  風險:

保留 / 保護
- 使用者名稱 / 個人檔案
  橋接價值:

新增 / 關注目標
- 人員
  為何現在:
  溫和路徑:
  偏好管道:

草稿
- X DM:
- LinkedIn:
- Apple Mail:

外聯規則

  • 預設的電子郵件路徑是建立 Apple Mail / Mail.app 草稿。
  • 不要自動發送。
  • 根據溫暖度、相關性與情境深度選擇管道。
  • 當電子郵件或不進行外聯是正確的選擇時,不要強迫使用 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 用於獨立的橋接評分與溫和路徑計算
  • lead-intelligence 用於加權目標與溫和路徑發掘
  • x-api 用於 X 圖譜存取、草稿撰寫與選擇性的套用流程
  • content-engine 當使用者亦希望針對網路調整動作發布公開內容時

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/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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