social-media

โดย langchain-ai

ร่างโพสต์โซเชียลมีเดียเฉพาะแพลตฟอร์มพร้อมเนื้อหาที่มีงานวิจัยรองรับและภาพประกอบที่สร้างขึ้น รองรับโพสต์ LinkedIn (1,300 ตัวอักษรด้วยน้ำเสียงมืออาชีพ) และเธรด Twitter/X (280 ตัวอักษรต่อทวีตในรูปแบบ 1/🧵) ต้องมอบหมายการวิจัยให้กับซับเอเจนต์ก่อนเขียน จากนั้นอ่านผลลัพธ์เพื่อให้แน่ใจว่าถูกต้องและเกี่ยวข้อง สร้างภาพโซเชียลที่สะดุดตาโดยอัตโนมัติโดยใช้เครื่องมือ generate_social_image ด้วยองค์ประกอบที่โดดเด่นและคอนทราสต์สูงซึ่งปรับให้เหมาะสมสำหรับขนาดเล็ก...

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)

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)…