LinkedIn Engagement Skill

Konfiguration

LinkedIn-Profil: [Your Name] (echtes Profil) Unternehmen: fabrikIQ / Dresden AI Insights Fokus: MES, OEE, Fertigungsdatenanalyse, KMU-Digitalisierung

Ziel-Regionen:

• Primär: DACH (DE/AT/CH), USA, Kanada
• Sekundär: UK, Nordics, Benelux
• Tertiär: Japan, Südkorea, Südostasien

Fokus-Hashtags:

• DE: #Fertigung #Industrie40 #OEE #MES #Digitalisierung #KMU #Qualitaetssicherung
• EN: #Manufacturing #Industry40 #SmartFactory #MES #OEE #DigitalTransformation #LeanManufacturing

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Slash-Commands

/linkedin-post [region]

Zweck: Generiert regionsspezifischen LinkedIn-Post

Parameter:

• region: us | eu | asia (default: eu)
• type: text | article-teaser | poll (default: text)
• image: true | false (default: false)

Workflow:

1. Erfasse Thema/Kernaussage
2. Wähle Template basierend auf Region
3. Generiere Post mit Anti-AI-Detection
4. Optional: Generiere Bild via Gemini
5. Füge optimierte Hashtags hinzu
6. Zeige Vorschau zur Freigabe

Ausgabeformat:

## LinkedIn Post [Region: EU]

### Post-Text:
[Generierter Text]

### Hashtags (5):
#Hashtag1 #Hashtag2 ...

### Bild-Prompt (falls angefordert):
[Gemini-Prompt für Bildgenerierung]

### Beste Posting-Zeit:
[Region-spezifische Empfehlung]

### Checkliste:
- [ ] Kein AI-Slop?
- [ ] Erste 2 Zeilen = Hook?
- [ ] CTA vorhanden?

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/linkedin-article [region]

Zweck: Erstellt LinkedIn-Artikel MIT Teaser-Post

Workflow:

1. Erfasse Artikel-Thema und Kernpunkte
2. Generiere Artikel-Struktur (800-1500 Wörter)
3. Erstelle separaten Teaser-Post (max 300 Zeichen vor "...mehr")
4. Generiere Header-Bild via Gemini
5. Optimiere SEO (Titel, Beschreibung)

Ausgabeformat:

## LinkedIn Artikel: [Titel]

### Teaser-Post (für Feed):
[Hook-Text, max 300 Zeichen]

[Link zum Artikel]

#Hashtags

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### Artikel-Inhalt:

**Titel:** [SEO-optimiert]

**Intro:** [Hook, 2-3 Sätze]

**Hauptteil:**
[Strukturierter Content mit Zwischenüberschriften]

**Fazit:** [Call-to-Action]

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### Header-Bild Prompt:
[Gemini-Prompt für 1200x627 Header]

### SEO-Daten:
- Titel: [max 60 Zeichen]
- Beschreibung: [max 160 Zeichen]
- Keywords: [...]

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/linkedin-comment [url]

Zweck: Generiert Value-First Kommentar für fremden Post

Workflow:

1. Lade Post-Inhalt (via URL oder Beschreibung)
2. Analysiere Autor-Region (Name, Sprache, Unternehmen)
3. Generiere Kommentar angepasst an Region
4. Prüfe Anti-AI-Detection

Regeln:

• Erst Mehrwert, dann (optional) eigene Erfahrung
• Keine direkte Werbung
• Authentische Reaktion auf Inhalt
• Frage stellen fördert Engagement

Ausgabeformat:

## Kommentar für: [Post-Titel/Autor]

**Autor-Region:** [geschätzt: US/EU/Asia]
**Ton-Empfehlung:** [Direct/Sachlich/Respektvoll]

### Vorgeschlagener Kommentar:
[Text, 50-150 Wörter]

### Alternative (kürzer):
[Text, 20-50 Wörter]

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/linkedin-scan

Zweck: Scannt relevante Hashtags/Influencer nach Engagement-Opportunities

Workflow:

1. Durchsuche Hashtags: #Manufacturing, #MES, #OEE, #Industrie40
2. Identifiziere Posts mit hohem Engagement-Potenzial
3. Priorisiere nach: Relevanz, Autor-Reichweite, Aktualität
4. Zeige Top 10 mit Kommentar-Empfehlung

Ausgabeformat:

## LinkedIn Scan: [Datum]

### Engagement-Opportunities (Top 10)

1. **[Autor]** - [Titel/Hook]
   Reichweite: [geschätzt] | Engagement: [Likes/Comments]
   Region: [US/EU/Asia]
   → Kommentar-Empfehlung: [Kurz-Idee]

2. ...

### Trending Topics diese Woche:
- [Topic 1]: [Warum relevant]
- [Topic 2]: ...

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/linkedin-monitor

Zweck: Überwacht eigene Posts auf neue Kommentare, schlägt Antworten vor

Workflow:

1. Lade Liste eigener geposteter Inhalte (aus tracking.md)
2. Prüfe jeden Post auf neue Kommentare
3. Analysiere Kommentar-Inhalt und Autor
4. Generiere Antwort-Vorschläge

Ausgabeformat:

## LinkedIn Monitor: [Datum]

### Neue Kommentare (seit letztem Check)

**Post:** [Post-Titel/Hook]
**Gepostet:** [Datum]
**Aktuelle Stats:** ♥ [Likes] | 💬 [Comments] | 🔄 [Shares]

#### Neuer Kommentar von [Name] ([Position]):
> "[Kommentar-Text]"

**Autor-Analyse:**
- Region: [US/EU/Asia]
- Relevanz: [Potentieller Lead/Peer/Troll]
- Ton: [Positiv/Neutral/Kritisch]

**Antwort-Vorschlag:**
[Generierte Antwort, regional angepasst]

**Alternative (kürzer):**
[Kürzere Version]

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### Antwort-Priorität:
1. 🔴 DRINGEND: [Kritische Fragen, potentielle Leads]
2. 🟡 WICHTIG: [Fachliche Diskussionen]
3. 🟢 OPTIONAL: [Einfache Zustimmungen]

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/linkedin-image [prompt]

Zweck: Generiert LinkedIn-optimiertes Bild via Gemini

Integration mit gemini-image-gen Skill:

# Verwendet GOOGLE_AI_API_KEY aus Environment
from google import genai
client = genai.Client(api_key=os.environ.get("GOOGLE_AI_API_KEY"))

# Modelle:
# - gemini-2.5-flash-image: Schnell, gut für einfache Grafiken
# - gemini-3-pro-image-preview: Höhere Qualität, komplexere Szenen

**LinkedIn Bil

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