**一键生成 Twitter 和 LinkedIn 帖子。** 适用于用户需要发布公告、成就或动态等社交媒体内容的场景,整合推文撰写…
Social Draft: 创建平台优化Twitter和LinkedIn在一个工作流程中.
功能概述
Social Draft: 创建平台优化Twitter和LinkedIn在一个工作流程中.是一项面向实际任务的技能,主要用于Tragger. 用户要求"起草一个帖子","写社会内容",或者同时提及Twitter/LinkedIn.. .;Workflow.;
核心要点
- Gather.。
- 它将相关步骤、工具调用和结果整理方式集中到统一流程中,帮助使用者更快完成目标并减少重复操作。
- 使用时应结合输入条件选择合适的执行方式,核对必要参数、依赖环境与输出内容,并按原始要求处理异常情况。
使用与执行
从功能定位来看,该技能强调把分散的操作要求整理成清晰、可复用的处理流程,使用户能够围绕既定目标快速准备输入、选择执行方式并获得结构化结果。实际使用前应先确认任务范围、数据来源、运行环境、必要权限和关键参数,再依据技能说明逐步执行;若输入条件不完整,应先补齐信息或采用保守配置,避免因错误假设导致结果偏离需求。
结果检查与注意事项
执行过程中需要关注工具调用是否成功、接口或依赖是否可用、输出格式是否符合预期,并对异常提示、缺失字段和边界情况进行处理;涉及批量任务时,还应保存进度,避免中断后重复操作。该技能适合用于一次性任务,也可以接入自动化工作流,与其他技能或上层代理配合完成更完整的业务链路;在组合使用时,应明确每一步的输入输出关系,并避免不同步骤之间出现参数冲突。
社交文案草稿
在一个工作流中,为 Twitter 和 LinkedIn 平台分别生成适配性最优的发文内容。
触发条件
当用户提出“起草一条发文”、“撰写社交媒体内容”,或同时提及 Twitter / LinkedIn 时触发。
工作流
1. 收集上下文
向用户询问以下信息:
- 主题 —— 本次要发布的公告 / 成就 / 更新是什么?
- 关键细节 —— 具体数据、成果、明确结果
- 语气风格 —— 轻松随意、专业正式,还是思想领袖型
- 目标 —— 提升互动、扩大认知,还是获取潜在客户?
2. 撰写 Twitter(X)发文
开头钩子(Hook)规则:
- 前 7 个词必须能让人“停下滚动”
- 使用具体数字或结果增强说服力
- 单条推文控制在 110 字符以内(更易传播)
- 如需发布推文线程(thread),开头用 "🧵" 标识
常用结构模板:
- 鲜明观点型:"反主流观点:[你的主张]"
- 结果导向型:"我在 [时间周期] 内实现了 [结果]。方法如下:"
- 清单承诺型:"[数字] 个能带来 [收益] 的要点:"
Twitter 最佳实践:
- 主推文中不放置外部链接(可放在回复中)
- 避免使用 “请点赞转发!” 等乞求式话术
- 结尾以提问收束,以促进回复互动
- 优选发布时间:美国东部时间 9–11 点 / 19–21 点
3. 撰写 LinkedIn 发文
开头钩子(Hook)规则:
- 前两行决定用户是否会点击“展开阅读”
- 开头需大胆、出人意料,或具备强反差感
- 保持专业感,但语言需自然、对话式
常用结构模板:
- 故事型:钩子 → 故事经过 → 经验教训 → 提问
- 反共识型:挑战行业常规认知
- 清单型:钩子 → 编号列表 → 总结收尾
- 认知升级型:"我过去认为 X,现在我意识到 Z。"
LinkedIn 最佳实践:
- 段落精简,每段仅含 1–2 句话
- 段与段之间需空一行
- 仅在文末添加 3–5 个相关话题标签(hashtag)
- 禁用空洞术语:如 "synergy"、"leverage"、"ecosystem"
- 结尾以提问收束,以激发评论互动
- 全文控制在 1300 字符以内(3000 字符为上限)
4. 同步交付两版草稿
清晰标注并呈现两个平台的完整草稿:
## 🐦 Twitter Draft [单条推文或推文线程] --- ## 💼 LinkedIn Draft [格式规范的 LinkedIn 发文]
平台差异对比
| 要素 | ||
|---|---|---|
| 最大长度 | 280 字符 | 3000 字符(推荐 ≤1300 字符) |
| 段落 | 不适用(无段落概念) | 每段限 1–2 句话 |
| 话题标签(Hashtag) | 1–2 个,嵌入正文中 | 3–5 个,仅置于文末 |
| 链接 | 建议放于回复中,不在主推文内 | 允许直接出现在正文中 |
| 表情符号(Emoji) | 可用,但不宜过多 | 最多使用 1 个 |
| 语调风格 | 明快有力、节奏紧凑 | 专业自然、对话友好 |
示例
输入: "PMS Bug Addition 技能上线成功 —— 自动化缺陷上报工作流"
输出:
🐦 Twitter Draft
刚刚为我的 AI 助手上线了一项新技能。🚀 现在只需说一句 "PMS Bug addition",即可: ✅ 自动创建 GitHub Issue ✅ 同步更新任务追踪器 ✅ 记录至每日汇总表 全程自动化,零人工干预。 你最常用哪类自动化技巧?
💼 LinkedIn Draft
我构建了一个功能,每次缺陷上报可节省 15 分钟。 旧流程: 1. 手动创建 GitHub Issue 2. 复制详情到任务追踪表 3. 登记至每日更新表 4. 每个缺陷均需重复上述步骤 新流程: 说出 "PMS Bug addition" + 补充信息,即刻完成。 我的 AI 助手(Anukar)自动处理: - 按规范格式创建 Issue - 同步更新两个不同 Tab 的表格 - 实时记录至看板日志 这无关懒惰,而是为了消除重复性任务中的摩擦点,让我能真正聚焦于问题解决本身。 如果可以,你最想自动化的重复性任务是什么? #Automation #Productivity #AI #OpenClaw
质量核查清单
交付前,请逐项确认:
Twitter 版本:
- 开头钩子是否足够抓眼球(鲜明 / 具体 / 引发好奇)
- 全文是否 ≤280 字符(110 字符为最优)
- 主推文中是否未包含外部链接
- 是否含有驱动互动的提问
LinkedIn 版本:
- 前两行是否具有吸引力与点击欲
- 是否采用短段落 + 段间空行的格式
- 是否规避了空洞术语或尴尬表达
- 是否包含具体数字与事实细节
- 是否以提问结尾
- 文末是否仅含 3–5 个话题标签
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