linkedin-post

Write a LinkedIn post based on research findings or a given topic. Use this skill when asked to create LinkedIn content, professional posts, or thought…

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

Больше skills от langchain-ai

langgraph-docs
langchain-ai
Получает доступ к документации LangGraph для создания агентов с состоянием и многолетних рабочих процессов. Извлекает официальную документацию LangGraph на Python, охватывающую конечные автоматы, проектирование агентов на основе графов и шаблоны с участием человека. Приоритизирует релевантную документацию по типу запроса: руководства по реализации для вопросов «как сделать», страницы с концепциями для теории, учебные пособия для сквозных примеров и ссылки на API для технических деталей. Автоматически выбирает 2–4 наиболее релевантных URL-адреса документации и извлекает их содержимое для ответа...
official
langgraph-human-in-the-loop
langchain-ai
Приостановка выполнения графа для проверки, утверждения или валидации человеком с последующим возобновлением с учётом его ввода. Требует три компонента: контрольную точку (InMemorySaver или PostgresSaver), идентификатор потока в конфигурации и JSON-сериализуемые полезные нагрузки прерывания. interrupt(value) приостанавливает и отображает данные; Command(resume=value) возобновляет выполнение и возвращает это значение в приостановленный узел. Весь код до interrupt() повторно выполняется при возобновлении, поэтому побочные эффекты должны быть идемпотентными (используйте upsert, а не insert). Поддерживает рабочие процессы утверждения,...
official
web-research
langchain-ai
Используйте этот навык для запросов, связанных с веб-исследованиями; он предоставляет структурированный подход к проведению всесторонних веб-исследований
official
langchain-oss-primer
langchain-ai
ВСЕГДА НАЧИНАЙТЕ ЗДЕСЬ для любого проекта по созданию агентов LangChain, Deep Agents или LangGraph. Обязательная отправная точка перед выбором других навыков или написанием любого…
official
skill-creator
langchain-ai
Руководство по созданию эффективных навыков, расширяющих возможности агента с помощью специализированных знаний, рабочих процессов или интеграции инструментов. Используйте этот навык, когда пользователь…
official
social-media
langchain-ai
Создаёт платформенно-специфичные посты для социальных сетей с контентом на основе исследований и сгенерированными изображениями-компаньонами. Поддерживает посты для LinkedIn (1300 символов, профессиональный тон) и треды для Twitter/X (280 символов на твит, формат 1/🧵). Требует делегирования исследования сабагенту перед написанием, затем чтения результатов для обеспечения точности и релевантности. Автоматически генерирует привлекательные изображения для соцсетей с помощью инструмента generate_social_image, используя смелые, высококонтрастные композиции, оптимизированные для маленьких...
official
deep-agents-memory
langchain-ai
Подключаемые модули памяти и файловые бэкенды для Deep Agents с эфемерными, постоянными и гибридными вариантами маршрутизации. Четыре типа бэкендов: StateBackend (в рамках потока, эфемерный), StoreBackend (постоянный между сессиями), FilesystemBackend (реальный доступ к диску для локальной разработки) и CompositeBackend (маршрутизация разных путей к разным бэкендам). FilesystemMiddleware предоставляет шесть инструментов для работы с файлами: ls, read_file, write_file, edit_file, glob, grep. CompositeBackend использует сопоставление по самому длинному префиксу для маршрутизации...
official
deep-agents-orchestration
langchain-ai
Оркестрируйте субагентов, планируйте многошаговые задачи и требуйте одобрения человека для чувствительных операций. Делегируйте работу специализированным субагентам через инструмент задач; пользовательские субагенты поддерживают изолированные наборы инструментов и системные подсказки, в то время как стандартный «универсальный» субагент наследует основную конфигурацию агента. Планируйте и отслеживайте сложные рабочие процессы с помощью write_todos, организуя задачи по статусам: ожидающие, в процессе и завершённые; требуется thread_id для сохранения состояния между вызовами. Реализуйте...
official