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

Интеграция OpenClaw с Obsidian для создания частной базы знаний на основе ИИ
Разработчик делится своей настройкой, используя изолированное хранилище Obsidian для OpenClaw, синхронизируемое через SyncThing для сохранения конфиденциальности при работе с ИИ-агентами. Они внедрили управление задачами через OpenClaw с автоматизированными исследованиями и дополнением метаданных.

Создание не кодирующих AI-агентов с помощью Claude Code: три практических примера
Пользователь Reddit делится своей личной настройкой для создания AI-агентов с использованием Claude Code, описывая три конкретные реализации: автоматизированный агент утреннего брифинга, собирающий данные из электронных писем, задач и календаря; tmux-пайплайн для захвата статей Substack; и агент для суммирования встреч.

Подключение Claude к Canva через API для автоматической генерации дизайнов
Пользователь Reddit рассказывает, как подключил Claude к Canva через API, благодаря чему можно описывать дизайн простым английским языком и получать редактируемые файлы Canva с настроенными шрифтами, интервалами и макетом, экономя часы в неделю.

Ассистент OpenClaw создает докеризированного терминального помощника с пользовательской маршрутизацией
Пользователь OpenClaw сообщает, что его основной помощник помог запустить второго помощника внутри Docker с его собственной рабочей областью, памятью и поведением, ориентированным на терминал. Сообщения, начинающиеся с 'meow:', направляются контейнеризированному терминальному помощнику вместо основного интерфейса чата.