linkedin-post

โดย langchain-ai

เขียนโพสต์ LinkedIn โดยอิงจากผลการวิจัยหรือหัวข้อที่กำหนด ใช้ทักษะนี้เมื่อถูกขอให้สร้างเนื้อหาสำหรับ LinkedIn โพสต์มืออาชีพ หรือแนวคิดเชิงความคิด…

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

Skills เพิ่มเติมจาก langchain-ai

deepagents-thread-inspector
langchain-ai
ตรวจสอบและอธิบายบทสนทนาในคลังเก็บเซสชัน SQLite ของ Deep Agents Code ในเครื่อง ใช้เป็นตัวสำรองเมื่อเครื่องมือติดตาม LangSmith ไม่พร้อมใช้งาน สำหรับ...
deepagents-python-quickstart
langchain-ai
สร้าง Deep Agent ขนาดเล็กในเครื่องของคุณโดยใช้ Python ตามคู่มือเริ่มต้นใช้งานอย่างเป็นทางการ โดยใช้การค้นหาเว็บแบบดั้งเดิมของผู้ให้บริการแทน Tavily ใช้เมื่อผู้ใช้ต้องการ…
deepagents-typescript-quickstart
langchain-ai
สร้าง Deep Agent ภายในเครื่องขั้นต่ำใน TypeScript โดยทำตามคู่มือเริ่มต้นอย่างเป็นทางการ โดยใช้การค้นหาเว็บแบบเนทีฟของผู้ให้บริการแทน Tavily ใช้เมื่อผู้ใช้...
eval-engineering
langchain-ai
ตรวจสอบ agent repository และ traces ที่ผู้ใช้ให้มา (ถ้ามี) แบบวนซ้ำ สัมภาษณ์ผู้ใช้ และสร้าง รัน และตรวจสอบ Harbor evals ทีละรายการ ใช้สำหรับ…
LangChain RAG Pipeline
langchain-ai
ใช้ทักษะนี้เมื่อสร้างระบบการสร้างเสริมการค้นคืน (RAG) ใดๆ ครอบคลุมตัวโหลดเอกสาร, RecursiveCharacterTextSplitter, การฝังข้อความ (OpenAI),…
LangChain Structured Output & HITL
langchain-ai
langchain-structured-output-&-hitl — ทักษะที่สามารถติดตั้งได้สำหรับเอเจนต์ AI เผยแพร่โดย langchain-ai/langchain-skills
LangSmith Datasets
langchain-ai
เรียกใช้สกิลนี้เมื่อสร้างชุดข้อมูลประเมินผลจาก trace หรืออัปโหลดชุดข้อมูลไปยัง LangSmith หรือสอบถามชุดข้อมูล ครอบคลุมประเภทชุดข้อมูล (final_response, …)
langsmith-evaluator
langchain-ai
เรียกใช้สกิลนี้เมื่อสร้างไปป์ไลน์การประเมินสำหรับ LangSmith ครอบคลุมสามองค์ประกอบหลัก: (1) การสร้างตัวประเมิน - LLM-as-Judge, โค้ดที่กำหนดเอง; (2)…