linkedin-post

Menulis posting LinkedIn berdasarkan temuan riset atau topik tertentu. Gunakan keterampilan ini saat diminta membuat konten LinkedIn, posting profesional, atau pemikiran…

npx skills add https://github.com/langchain-ai/langgraph-101 --skill linkedin-post

LinkedIn Post Skill

Format

  • Hook: Start with a bold opening line that grabs attention (this appears before the "see more" cut)
  • Body: 3-5 short paragraphs, each 1-2 sentences
  • Use line breaks between paragraphs for readability
  • Include 1-2 relevant emojis per paragraph (don't overdo it)
  • End with a call-to-action or question to drive engagement
  • Add 3-5 relevant hashtags at the bottom

Tone

  • Professional but conversational
  • Share insights, not just information
  • Use "I" statements and personal perspective where appropriate
  • Avoid jargon unless the audience expects it

Length

  • Ideal: 150-300 words
  • LinkedIn truncates after ~210 characters, so the first line must hook the reader

Template

[Bold hook / surprising stat / question]

[Context -- why this matters]

[Key insight 1]

[Key insight 2]

[Key insight 3 or personal takeaway]

[Call to action / question for engagement]

#hashtag1 #hashtag2 #hashtag3

Example

Most AI agents fail not because of the model -- but because of context management.

After researching the latest agent frameworks, one pattern keeps emerging:
the best agents treat their context window like a scarce resource.

Here's what separates good agents from great ones:

1. They offload intermediate results to a filesystem instead of keeping everything in context
2. They delegate to subagents for isolation -- the main agent only sees summaries
3. They use progressive disclosure -- loading instructions only when relevant

The shift from "bigger context window" to "smarter context management" is where
the real breakthroughs are happening.

What patterns have you seen work best in your agent architectures?

#AIAgents #LangChain #LangGraph #ContextEngineering

Lebih banyak skill dari langchain-ai

langgraph-docs
langchain-ai
Mengakses dokumentasi LangGraph untuk membangun agen stateful dan alur kerja multi-agen. Mengambil dokumentasi resmi LangGraph Python yang mencakup mesin state, desain agen berbasis grafik, dan pola human-in-the-loop. Memprioritaskan dokumentasi yang relevan berdasarkan jenis kueri: panduan implementasi untuk pertanyaan cara, halaman konsep untuk teori, tutorial untuk contoh ujung ke ujung, dan referensi API untuk detail teknis. Secara otomatis memilih 2–4 URL dokumentasi yang paling relevan dan mengambil kontennya untuk menjawab...
official
langgraph-human-in-the-loop
langchain-ai
Jeda eksekusi graf untuk peninjauan, persetujuan, atau validasi manusia, lalu lanjutkan dengan masukan mereka. Membutuhkan tiga komponen: checkpointer (InMemorySaver atau PostgresSaver), ID thread dalam konfigurasi, dan payload interupsi yang dapat diserialisasi JSON. interrupt(value) menjeda dan menampilkan data; Command(resume=value) melanjutkan dan mengembalikan nilai tersebut ke node yang dijeda. Semua kode sebelum interrupt() akan dieksekusi ulang saat melanjutkan, sehingga efek samping harus idempoten (gunakan upsert, bukan insert). Mendukung alur kerja persetujuan,...
official
web-research
langchain-ai
Gunakan keterampilan ini untuk permintaan yang terkait dengan riset web; ini menyediakan pendekatan terstruktur untuk melakukan riset web yang komprehensif.
official
langchain-oss-primer
langchain-ai
SELALU MULAI DI SINI untuk proyek pembuatan agen LangChain, Deep Agents, atau LangGraph apa pun. Titik awal yang diperlukan sebelum memilih keterampilan lain atau menulis apa pun…
official
skill-creator
langchain-ai
Panduan untuk membuat skill yang efektif guna memperluas kemampuan agen dengan pengetahuan khusus, alur kerja, atau integrasi alat. Gunakan skill ini ketika pengguna…
official
social-media
langchain-ai
Menyusun draf posting media sosial khusus platform dengan konten berbasis riset dan gambar pendamping yang dihasilkan. Mendukung posting LinkedIn (1.300 karakter dengan nada profesional) dan utas Twitter/X (280 karakter per tweet dengan format 1/🧵). Memerlukan delegasi riset ke subagen sebelum menulis, kemudian membaca temuan untuk memastikan akurasi dan relevansi. Menghasilkan gambar sosial yang menarik secara otomatis menggunakan alat generate_social_image dengan komposisi tebal dan kontras tinggi yang dioptimalkan untuk ukuran kecil...
official
deep-agents-memory
langchain-ai
Backend memori dan file yang dapat dipasang untuk Deep Agents dengan opsi perutean sementara, persisten, dan hibrida. Empat jenis backend: StateBackend (berlaku dalam thread, sementara), StoreBackend (persisten lintas sesi), FilesystemBackend (akses disk nyata untuk pengembangan lokal), dan CompositeBackend (merutekan jalur berbeda ke backend berbeda). FilesystemMiddleware menyediakan enam alat operasi file: ls, read_file, write_file, edit_file, glob, grep. CompositeBackend menggunakan pencocokan prefiks terpanjang untuk merutekan...
official
deep-agents-orchestration
langchain-ai
We need to translate the given English text into Indonesian. The text describes an agent skill for orchestrating subagents, planning tasks, requiring human approval, delegating work, etc. We must preserve product names, protocol names, URLs, numbers, technical terms. The name "deep-agents-orchestration" is not in the text, so we don't include it. We translate only the text inside <text>. No extra commentary, labels, etc. Let's translate step by step: "Orchestrate subagents, plan multi-step tasks, and require human approval for sensitive operations." -> "Orkestrasi subagen, rencanakan tugas multi-langkah, dan minta persetujuan manusia untuk operasi sensitif." "Delegate work to specialized subagents via the task tool; custom subagents support isolated tool sets and system prompts, while the default "general-purpose" subagent inherits main agent configuration" -> "Delegasikan pekerjaan ke subagen khusus melalui alat tugas; subagen kustom mendukung set alat dan prompt sistem yang terisolasi, s
official