social-media

tarafından langchain-ai

Platformaya özel sosyal medya gönderilerini, araştırma destekli içerik ve oluşturulan eşlik eden görsellerle hazırlar. LinkedIn gönderilerini (profesyonel tonla 1.300 karakter) ve Twitter/X thread'lerini (tweet başına 280 karakter, 1/🧵 formatı) destekler. Yazmadan önce araştırmayı bir alt ajana devretmeyi, ardından doğruluk ve alaka düzeyini sağlamak için bulguları okumayı gerektirir. generate_social_image aracıyla, küçük... için optimize edilmiş cesur, yüksek kontrastlı kompozisyonlarla otomatik olarak dikkat çekici sosyal görseller oluşturur.

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)

langchain-ai tarafından daha fazla skill

deepagents-thread-inspector
langchain-ai
Yerel Deep Agents Code SQLite oturum deposundaki konuşmaları inceleyin ve açıklayın. LangSmith trace araçları kullanılamadığında yedek olarak kullanın, için…
deepagents-python-quickstart
langchain-ai
Python'da resmi hızlı başlangıç kılavuzunu izleyerek minimal bir yerel Deep Agent oluşturun, Tavily yerine sağlayıcıya özgü web araması kullanın. Kullanıcı şu durumlarda kullanın…
deepagents-typescript-quickstart
langchain-ai
Resmi hızlı başlangıç kılavuzunu izleyerek TypeScript'te minimal bir yerel Deep Agent iskeleti oluşturun, Tavily yerine sağlayıcıya özgü web araması kullanın. Kullanıcı… olduğunda kullanın.
eval-engineering
langchain-ai
Yinelemeli olarak bir ajan deposunu ve kullanıcı tarafından sağlanan isteğe bağlı izleri inceleyin, kullanıcıyla görüşün ve Harbor evals'larını tek tek oluşturun, çalıştırın ve denetleyin. Şunlar için kullanın…
LangChain RAG Pipeline
langchain-ai
Herhangi bir bilgi getirmeli üretim (RAG) sistemi oluştururken BU BECERİYİ ÇAĞIRIN. Belge yükleyicileri, RecursiveCharacterTextSplitter, gömme vektörleri (OpenAI),… kapsar.
LangChain Structured Output & HITL
langchain-ai
langchain-structured-output-&-hitl — AI ajanları için yüklenebilir bir beceri, langchain-ai/langchain-skills tarafından yayımlanmıştır.
LangSmith Datasets
langchain-ai
Bu beceriyi, izleme kayıtlarından değerlendirme veri kümeleri oluştururken VEYA LangSmith'e veri kümeleri yüklerken VEYA veri kümelerini sorgularken ÇAĞIRIN. Veri kümesi türlerini kapsar (final_response,…
langsmith-evaluator
langchain-ai
LangSmith için değerlendirme hatları oluştururken BU BECERİYİ ÇAĞIRIN. Üç temel bileşeni kapsar: (1) Değerlendirici Oluşturma - LLM-as-Judge, özel kod; (2)…