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v2.3.0

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@github-actions github-actions released this 04 Sep 20:09
· 52 commits to main since this release
v2.3.0
4dd9103
This commit was created on GitHub.com and signed with GitHub’s verified signature.
GPG key ID: B5690EEEBB952194
Verified
Learn about vigilant mode.

v2.3.0

Das erste Release dieses Repos. Es haengt eine Datei an: linkedin-optimizer.skill, 121155 Bytes, SHA256 b94b50c680785bd00ec99dcc2f0ca7302090b19c7c9281ea769db012c9f5bac9.

Installation

curl -LO https://github.com/GodModeAI2025/LinkedInOptimizer/releases/latest/download/linkedin-optimizer.skill

Die Datei entweder in Claude Chat ziehen oder lokal auspacken:

unzip linkedin-optimizer.skill -d /path/to/skills/user/linkedin-profil-optimierung/

Was drin ist

Acht Dateien auf oberster Ebene:

SKILL.md                     Hauptworkflow, 8 Phasen
references/SCORING.md        Gewichtete Bewertungsmatrix
references/TEMPLATES.md      Vorlagen fuer Headline, About, Content, Kommentare
references/BANNER.md         Banner-Anleitung mit Safe Zones
scripts/create_banner.py     Banner-Generator mit Safe-Zone-Pruefung
scripts/generate_report.js   DOCX-Report-Template
requirements.txt             Pillow ab 10.1
LICENSE                      MIT

Landingpage, Workflows und die Repo-Werkzeuge check_versions.py und build_skill_package.py sind nicht enthalten. Das Archiv wird von scripts/build_skill_package.py gebaut, mit festen Zeitstempeln und ohne Kompression: derselbe Stand ergibt dieselben Bytes, der Hash oben ist nachbaubar.

Was sich gegenueber v2.2.2 geaendert hat

  • create_banner.py: --background ist optional, ohne Hintergrundbild entsteht ein Gradient
  • create_banner.py: die angeforderte Schriftgroesse wirkt jetzt auch auf den PIL-Ersatz-Font
  • create_banner.py: Safe-Zone-Verletzungen werden gemeldet, --strict endet dann mit Exitcode 1
  • create_banner.py: ein Font ohne anwendbare Groessenangabe zaehlt selbst als Verletzung, weil die Messung dann nicht belastbar ist
  • Die Beispiele enthalten Beispieldaten statt der vorher darin stehenden realen Profildaten
  • requirements.txt neu, mit der Untergrenze Pillow 10.1
  • Packaging-Skript, Release-Workflow und eine CI, die Syntax, Banner-Verhalten, Versionsangaben und den Paketinhalt prueft

Was es nicht kann

  • LinkedIn blockiert web_fetch und web_search ueber robots.txt. Ohne Chrome-Plugin bleibt die manuelle Eingabe, die Datenqualitaet sinkt entsprechend.
  • Impressions sind oeffentlich nicht sichtbar. generate_report.js schaetzt die Engagement-Rate aus der Follower-Zahl. Die Benchmark-Tabelle in SCORING.md setzt Impressions als Nenner voraus; die beiden Werte sind nicht direkt vergleichbar, der geschaetzte liegt systematisch hoeher.
  • Der DOCX-Report enthaelt keine Diagramme. Radar-Chart und Balkendiagramm sind in SCORING.md als Darstellungsform beschrieben, das Template erzeugt sie nicht.
  • Der Ausgabepfad in generate_report.js steht fest auf /mnt/user-data/outputs/, also auf die Sandbox von claude.ai. Fuer einen lokalen Lauf muss die letzte Zeile angepasst werden.
  • Der SSI laesst sich nur mit Zugang zu linkedin.com/sales/ssi ablesen. Ohne Zugang wird er geschaetzt und ist im Report als geschaetzt zu kennzeichnen.
  • Das npm-Paket docx, das generate_report.js braucht, ist nicht gepinnt, es gibt keine package.json. Die Pillow-Untergrenze 10.1 stammt aus der Pillow-Aenderung selbst, nicht aus einem Lauf gegen 10.1.
  • Der Upload der .skill-Datei in Claude wurde in dieser Kette nicht durchgespielt. Das Archiv hat dieselbe Struktur wie das bisher dokumentierte zip -r ../linkedin-optimizer.skill ., nur ohne die Repo-Innereien.
Assets 3
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