Разработчик создает самообучающуюся систему для контента в LinkedIn с помощью навыков Claude

Разработчик поделился опытом создания самообучающейся системы для контента в LinkedIn с использованием навыков Claude вместо традиционных шаблонов промптов. Система состоит из двух взаимосвязанных навыков, которые образуют цикл обратной связи для постоянного улучшения.
Архитектура из двух навыков
Первый навык — это навык написания для LinkedIn, который содержит речевые паттерны разработчика, структуры зацепок, схемы постов и примеры из его собственных текстов. Это гарантирует, что Claude создаёт контент, который звучит как разработчик, а не как стандартный ИИ-вывод.
Второй навык — это навык повышения эффективности с пятью компонентами:
- Хранилище данных: Записывает исходные метрики после каждого поста
- Движок паттернов: Определяет, что вызывает вовлечённость, анализируя тип зацепки, структуру, тему и формат
- Активные правила: Текущий план действий, который обновляется на основе анализа данных
- Библиотека зацепок: Банк проверенных ракурсов, из которых можно черпать идеи
- Журнал эволюции: Отслеживает каждое изменение правил, чтобы система помнила, что она пробовала и что сработало
Как работает система
Два навыка взаимодействуют друг с другом: навык написания следует активным правилам, а навык производительности обновляет эти правила на основе реальных данных. Это создаёт цикл обратной связи, в котором система учится на фактических метриках производительности и адаптирует свой подход.
Результаты и выводы
За одну неделя система создала 3 поста, которые в совокупности достигли 110 тыс. показов, причём один пост набрал 56 000 показов самостоятельно. Контент привлёк органический интерес основателя B2B SaaS-стартапа и основателя стартапа по безопасности ИИ без какой-либо рекламы или активного привлечения.
Разработчик отметил, что хотя цифры нельзя приписывать исключительно системе навыков, консистентность сместилась с «некоторые посты работают хорошо, большинство — нет» на «большинство постов работают хорошо, и я понимаю почему». Он описывает систему как «структурированную обратную связь», аналогичную тому, что делают контент-команды — отслеживание, анализ и адаптация, — но автоматизированную через Claude.
Ключевой вывод заключается в переходе от копирования промптов к созданию навыков, которые содержат ваш голос, могут обрабатывать данные и развиваться со временем на основе производительности.
📖 Read the full source: r/ClaudeAI
👀 Смотрите также

Пользователь OpenClaw переходит на RunLobster для управляемой инфраструктуры.
Разработчик потратил 4 месяца на устранение проблем с OpenClaw, включая зависание агентов, сбои конфигураций и непредсказуемые затраты на API, прежде чем перейти на RunLobster. Те же модели и фреймворк работали надежно с выполнением многошаговых задач и более быстрой интеграцией.

Разработчик использует Claude AI для разработки игры на C++ в Unreal Engine.
Разработчик сообщает об использовании Claude Opus для планирования и Sonnet для реализации при создании киберпанк-ситибилдера на C++ с Unreal Engine, заменяя ассеты с маркетплейса на код, сгенерированный ИИ, для таких функций, как управление трафиком ИИ с тиками на основе расстояния и отсечение по пирамиде видимости.

Клод ИИ создает интерактивную художественную галерею, получив творческую свободу
Разработчик дал ИИ Claude разрешение «сжечь немного токенов, играя» без ограничений, что привело к созданию восьми интерактивных генеративных арт-работ, исследующих математические паттерны и опыт искусственного интеллекта. Коллекция включает работы о генерации текста токен за токеном и вероятностном существовании.

Разработчик создает и выпускает мобильную игру, используя код Claude.
Разработчик использовал Claude Code для создания и выпуска полноценной мобильной игры под названием Blaster Balls — физической головоломки для Android. ИИ занимался основными игровыми системами, структурой проекта, интерфейсом и итерациями функций, в то время как разработчик сосредоточился на ощущениях от игры, механиках и монетизации.