linkedin-post

Escreva uma postagem no LinkedIn com base em descobertas de pesquisa ou em um tópico específico. Use esta habilidade quando solicitado a criar conteúdo para o LinkedIn, postagens profissionais ou artigos de opinião...

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

Mais skills de langchain-ai

deepagents-thread-inspector
langchain-ai
Inspecione e explique conversas no armazenamento de sessões SQLite local do Deep Agents Code. Use como fallback quando a ferramenta de rastreamento LangSmith não estiver disponível, para…
deepagents-python-quickstart
langchain-ai
Estruture um Deep Agent local mínimo em Python seguindo o quickstart oficial, usando busca web nativa do provedor em vez de Tavily. Use quando o usuário quiser…
deepagents-typescript-quickstart
langchain-ai
Estruture um Deep Agent local mínimo em TypeScript seguindo o quickstart oficial, usando busca web nativa do provedor em vez de Tavily. Use quando o usuário…
eval-engineering
langchain-ai
Inspecione iterativamente um repositório de agente e traces opcionais fornecidos pelo usuário, entreviste o usuário e crie, execute e audite evals do Harbor um por vez. Use para…
LangChain RAG Pipeline
langchain-ai
INVOQUE ESTA HABILIDADE ao construir QUALQUER sistema de geração aumentada por recuperação (RAG). Abrange carregadores de documentos, RecursiveCharacterTextSplitter, embeddings (OpenAI),…
LangChain Structured Output & HITL
langchain-ai
langchain-structured-output-&-hitl — uma skill instalável para agentes de IA, publicada por langchain-ai/langchain-skills.
LangSmith Datasets
langchain-ai
INVOQUE ESTA HABILIDADE ao criar conjuntos de dados de avaliação a partir de rastreamento OU ao fazer upload de conjuntos de dados para o LangSmith OU ao consultar conjuntos de dados. Abrange tipos de conjuntos de dados (final_response,…
langsmith-evaluator
langchain-ai
INVOQUE ESTA HABILIDADE ao construir pipelines de avaliação para LangSmith. Abrange três componentes principais: (1) Criação de Avaliadores - LLM como Juiz, código personalizado; (2)…