social-media

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...

npx skills add https://github.com/langchain-ai/deepagents --skill social-media

Social Media Content Skill

Research First (Required)

Before writing any social media content, you MUST delegate research:

  1. Use the task tool with subagent_type: "researcher"
  2. In the description, specify BOTH the topic AND where to save:
task(
    subagent_type="researcher",
    description="Research [TOPIC]. Save findings to research/[slug].md"
)

Example:

task(
    subagent_type="researcher",
    description="Research renewable energy trends in 2025. Save findings to research/renewable-energy.md"
)
  1. After research completes, read the findings file before writing

Output Structure (Required)

Every social media post MUST have both content AND an image:

LinkedIn posts:

linkedin/
└── <slug>/
    ├── post.md        # The post content
    └── image.png      # REQUIRED: Generated visual

Twitter/X threads:

tweets/
└── <slug>/
    ├── thread.md      # The thread content
    └── image.png      # REQUIRED: Generated visual

Example: A LinkedIn post about "prompt engineering" → linkedin/prompt-engineering/

You MUST complete both steps:

  1. Write the content to the appropriate path
  2. Generate an image using generate_image and save alongside the post

A social media post is NOT complete without its image.

Platform Guidelines

LinkedIn

Format:

  • 1,300 character limit (show more after ~210 chars)
  • First line is crucial - make it hook
  • Use line breaks for readability
  • 3-5 hashtags at the end

Tone:

  • Professional but personal
  • Share insights and learnings
  • Ask questions to drive engagement
  • Use "I" and share experiences

Structure:

[Hook - 1 compelling line]

[Empty line]

[Context - why this matters]

[Empty line]

[Main insight - 2-3 short paragraphs]

[Empty line]

[Call to action or question]

#hashtag1 #hashtag2 #hashtag3

Twitter/X

Format:

  • 280 character limit per tweet
  • Threads for longer content (use 1/🧵 format)
  • No more than 2 hashtags per tweet

Thread Structure:

1/🧵 [Hook - the main insight]

2/ [Supporting point 1]

3/ [Supporting point 2]

4/ [Example or evidence]

5/ [Conclusion + CTA]

Image Generation

Every social media post needs an eye-catching image. Use the generate_social_image tool:

generate_social_image(prompt="A detailed description...", platform="linkedin", slug="your-post-slug")

The tool saves the image to <platform>/<slug>/image.png.

Social Image Best Practices

Social images need to work at small sizes in crowded feeds:

  • Bold, simple compositions - one clear focal point
  • High contrast - stands out when scrolling
  • No text in image - too small to read, platforms add their own
  • Square or 4:5 ratio - works across platforms

Writing Effective Prompts

Include these elements:

  1. Single focal point: One clear subject, not a busy scene
  2. Bold style: Vibrant colors, strong shapes, high contrast
  3. Simple background: Solid color, gradient, or subtle texture
  4. Mood/energy: Match the post tone (inspiring, urgent, thoughtful)

Example Prompts

For an insight/tip post:

Single glowing lightbulb floating against a deep purple gradient background, lightbulb made of interconnected golden geometric lines, rays of soft light emanating outward. Minimal, striking, high contrast. Square composition.

For announcements/news:

Abstract rocket ship made of colorful geometric shapes launching upward with a trail of particles. Bright coral and teal color scheme against clean white background. Energetic, celebratory mood. Bold flat illustration style.

For thought-provoking content:

Two overlapping translucent circles, one blue one orange, creating a glowing intersection in the center. Represents collaboration or intersection of ideas. Dark charcoal background, soft ethereal glow. Minimalist and contemplative.

Content Types

Announcement Posts

  • Lead with the news
  • Explain the impact
  • Include link or next step

Insight Posts

  • Share one specific learning
  • Explain the context briefly
  • Make it actionable

Question Posts

  • Ask a genuine question
  • Provide your take first
  • Keep it focused on one topic

Quality Checklist

Before finishing:

  • Post saved to linkedin/<slug>/post.md or tweets/<slug>/thread.md
  • Image generated alongside the post
  • First line hooks attention
  • Content fits platform limits
  • Tone matches platform norms
  • Has clear CTA or question
  • Hashtags are relevant (not generic)

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
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
deep-agents-orchestration
langchain-ai
ВЫЗЫВАЙТЕ ЭТОТ НАВЫК при использовании сабагентов, планирования задач или утверждения человеком в Deep Agents. Охватывает SubAgentMiddleware, TodoList для планирования и прерывания HITL.
official