social-media

Soạn thảo bài đăng mạng xã hội theo từng nền tảng với nội dung dựa trên nghiên cứu và hình ảnh đồng hành được tạo tự động. Hỗ trợ bài đăng LinkedIn (1.300 ký tự với giọng văn chuyên nghiệp) và chuỗi Twitter/X (280 ký tự mỗi tweet theo định dạng 1/🧵). Yêu cầu ủy quyền nghiên cứu cho một trợ lý phụ trước khi viết, sau đó đọc lại kết quả để đảm bảo độ chính xác và phù hợp. Tự động tạo hình ảnh mạng xã hội bắt mắt bằng công cụ generate_social_image với bố cục đậm, tương phản cao, tối ưu cho kích thước nhỏ...

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)

Thêm skills từ langchain-ai

deepagents-thread-inspector
langchain-ai
Kiểm tra và giải thích các cuộc hội thoại trong kho lưu trữ phiên SQLite cục bộ của Deep Agents Code. Sử dụng như phương án dự phòng khi công cụ theo dõi LangSmith không khả dụng, cho…
deepagents-python-quickstart
langchain-ai
Tạo khung một Deep Agent cục bộ tối thiểu bằng Python bằng cách làm theo hướng dẫn khởi động nhanh chính thức, sử dụng tìm kiếm web gốc của nhà cung cấp thay vì Tavily. Sử dụng khi người dùng muốn…
deepagents-typescript-quickstart
langchain-ai
Tạo khung một Deep Agent tối thiểu cục bộ bằng TypeScript theo hướng dẫn khởi động nhanh chính thức, sử dụng tìm kiếm web gốc của nhà cung cấp thay vì Tavily. Sử dụng khi người dùng…
eval-engineering
langchain-ai
Lặp lại kiểm tra kho lưu trữ agent và các dấu vết do người dùng cung cấp tùy chọn, phỏng vấn người dùng, và tạo, chạy, cũng như kiểm toán các đánh giá Harbor từng cái một. Sử dụng cho…
LangChain RAG Pipeline
langchain-ai
GỌI KỸ NĂNG NÀY khi xây dựng BẤT KỲ hệ thống tạo sinh tăng cường truy xuất (RAG) nào. Bao gồm bộ tải tài liệu, RecursiveCharacterTextSplitter, embeddings (OpenAI),…
LangChain Structured Output & HITL
langchain-ai
langchain-structured-output-&-hitl — một kỹ năng có thể cài đặt cho các tác nhân AI, được xuất bản bởi langchain-ai/langchain-skills.
LangSmith Datasets
langchain-ai
GỌI KỸ NĂNG NÀY khi tạo bộ dữ liệu đánh giá từ trace HOẶC tải bộ dữ liệu lên LangSmith HOẶC truy vấn bộ dữ liệu. Bao gồm các loại bộ dữ liệu (final_response,…
langsmith-evaluator
langchain-ai
GỌI KỸ NĂNG NÀY khi xây dựng pipeline đánh giá cho LangSmith. Bao gồm ba thành phần cốt lõi: (1) Tạo Evaluator - LLM-as-Judge, mã tùy chỉnh; (2)…