linkedin-recommendation

Create a linkedin recommendation with structured process, quality checks, and system integration

247 stars

Best use case

linkedin-recommendation is best used when you need a repeatable AI agent workflow instead of a one-off prompt.

Create a linkedin recommendation with structured process, quality checks, and system integration

Teams using linkedin-recommendation should expect a more consistent output, faster repeated execution, less prompt rewriting.

When to use this skill

  • You want a reusable workflow that can be run more than once with consistent structure.

When not to use this skill

  • You only need a quick one-off answer and do not need a reusable workflow.
  • You cannot install or maintain the underlying files, dependencies, or repository context.

Installation

Claude Code / Cursor / Codex

$curl -o ~/.claude/skills/linkedin-recommendation/SKILL.md --create-dirs "https://raw.githubusercontent.com/komunite/kalfa/main/.claude/skills/productivity/linkedin-recommendation/SKILL.md"

Manual Installation

  1. Download SKILL.md from GitHub
  2. Place it in .claude/skills/linkedin-recommendation/SKILL.md inside your project
  3. Restart your AI agent — it will auto-discover the skill

How linkedin-recommendation Compares

Feature / Agentlinkedin-recommendationStandard Approach
Platform SupportNot specifiedLimited / Varies
Context Awareness High Baseline
Installation ComplexityUnknownN/A

Frequently Asked Questions

What does this skill do?

Create a linkedin recommendation with structured process, quality checks, and system integration

Where can I find the source code?

You can find the source code on GitHub using the link provided at the top of the page.

SKILL.md Source

# Linkedin Recommendation

## Amaç

Eyleme dönüştürülebilir, ölçülebilir sonuçlar sunan kapsamlı bir linkedin recommendation oluşturun. Bu beceri, her seferinde profesyonel düzeyde çıktı sağlayan, kalite doğrulamalı yapılandırılmış bir süreç sunar.

**Kategori**: Kişisel Verimlilik

## Girdiler

### Zorunlu
- **Hedef**: Bu çıktı ile neyi başarmak istiyorsunuz
- **Bağlam**: İlgili arka plan bilgileri

### İsteğe Bağlı
- **Kısıtlamalar**: Dikkate alınması gereken sınırlamalar veya gereksinimler
- **Mevcut Çalışma**: Üzerine inşa edilecek önceki belgeler veya veriler

## Sistem Bağlamı

Başlamadan önce:
- Mevcut proje bağlamı ve öncelikleri için `memory.md`'yi oku
- İlgili öğrenilmiş kurallar veya kısıtlamalar için `knowledge-base.md`'yi kontrol et
- Projedeki mevcut ilgili belgeleri gözden geçir
- Bu çıktı ile ilgili `.claude/workspace/TaskBoard.md`'deki aktif görevleri not et

## Süreç

### Adım 1: Bağlam ve Araştırma
- Projedeki mevcut linkedin recommendation belgelerini gözden geçir
- İlgili öğrenilmiş kurallar veya kısıtlamalar için `knowledge-base.md`'yi kontrol et
- Mevcut proje bağlamı ve öncelikleri için `memory.md`'yi kontrol et
- Kilit paydaşları ve gereksinimlerini belirle
- En uygun çerçeveyi seç: Getting Things Done (GTD), Eisenhower Matrix, Pomodoro Technique

### Adım 2: Analiz ve Çerçeve Uygulaması
- linkedin recommendation yapılandırmak için seçilen çerçeveyi uygula
- Boşlukları, fırsatları ve riskleri belirle
- Başarı metriklerini tanımla: Tasks Completed, Deep Work Hours, Meeting Load (%), Goal Progress
- Varsayımları ve bağımlılıkları belgele
- Yaklaşımı sektör en iyi uygulamalarına göre doğrula

### Adım 3: Çıktıyı Oluştur
- linkedin recommendation aşağıdaki çıktı formatını kullanarak yapılandır
- Genel tavsiyeler değil, spesifik ve eyleme dönüştürülebilir öneriler ekle
- Uygulanabilir yerlerde somut rakamlar, zaman çizelgeleri ve kıyaslamalar ekle
- Tutarlılık için mevcut proje belgeleriyle çapraz referans yap
- Her bölümün değer kattığından emin ol — dolgu içeriği çıkar

### Adım 4: Kalite Doğrulama
- [ ] Tüm zorunlu girdiler ele alındı
- [ ] Öneriler spesifik ve eyleme dönüştürülebilir (belirsiz değil)
- [ ] Rakamlar ve kıyaslamalar gerçekçi ve kaynaklı
- [ ] Çıktı formatı aşağıdaki spesifikasyona uyuyor
- [ ] Bilgi tabanı kurallarıyla çelişki yok
- [ ] En iyi pratiği izliyor: Most important task first, before email

## Çıktı Formatı

```markdown
# Linkedin Recommendation

## Yönetici Özeti
[Çıktının ve temel önerilerin 2-3 cümlelik özeti]

## Bağlam ve Hedefler
- **Hedef**: [Bunun neyi başardığı]
- **Hedef Kitle**: [Bunun kimin için olduğu]
- **Zaman Çizelgesi**: [Bunun ne zaman geçerli olduğu]

## Analiz
[Seçilen çerçeve kullanılarak yapılandırılmış analiz]

## Öneriler
1. [Beklenen etkisiyle spesifik, eyleme dönüştürülebilir öneri]
2. [Beklenen etkisiyle spesifik, eyleme dönüştürülebilir öneri]
3. [Beklenen etkisiyle spesifik, eyleme dönüştürülebilir öneri]

## Uygulama
| Eylem | Sorumlu | Zaman Çizelgesi | Öncelik |
|--------|-------|----------|----------|
| [Eylem maddesi] | [Kim] | [Ne zaman] | [Yüksek/Orta/Düşük] |

## Başarı Metrikleri
| Metrik | Mevcut | Hedef | Ölçüm Yöntemi |
|--------|---------|--------|-------------------|
| [KPI] | [Başlangıç] | [Hedef] | [Nasıl ölçülür] |

## Riskler ve Azaltmalar
| Risk | Olasılık | Etki | Azaltma |
|------|-----------|--------|------------|
| [Risk] | [Y/O/D] | [Y/O/D] | [Eylem] |

## Sonraki Adımlar
- [ ] [Hemen yapılacak eylem]
- [ ] [Takip eylemi]
- [ ] [Gözden geçirme tarihi]
```

## Uygulanabilir Çerçeveler
- Getting Things Done (GTD)
- Eisenhower Matrix
- Pomodoro Technique
- Time Blocking
- Weekly Review
- SMART Goals
- Deep Work

## Temel Metrikler
- Tasks Completed
- Deep Work Hours
- Meeting Load (%)
- Goal Progress
- Energy Level
- Decision Quality

## En İyi Pratikler
- Most important task first, before email
- Batch similar tasks together
- 2-minute rule: if it takes less, do it now
- Calendar audit monthly — eliminate 20% of meetings
- Weekly review on Friday, weekly plan on Sunday/Monday

## Tamamlandıktan Sonra

- Bu çıktı proje bağlamını veya önceliklerini değiştiriyorsa `memory.md`'yi güncelle
- Yeniden kullanılabilir öğrenmeleri `knowledge-nominations.md`'ye ekle
- Takip eylemleri belirlendiyse bunları `.claude/workspace/TaskBoard.md`'ye ekle
- Ek çalışma gerekiyorsa ilgili skill'leri öner

Related Skills

linkedin-profile-optimization

247
from komunite/kalfa

Create a linkedin profile optimization with structured process, quality checks, and system integration

linkedin-post

247
from komunite/kalfa

Create a linkedin post with structured process, quality checks, and system integration

linkedin-outreach

247
from komunite/kalfa

Create a linkedin outreach with structured process, quality checks, and system integration

linkedin-company-page

247
from komunite/kalfa

Create a linkedin company page with structured process, quality checks, and system integration

linkedin-carousel

247
from komunite/kalfa

Create a linkedin carousel with structured process, quality checks, and system integration

linkedin-article

247
from komunite/kalfa

Create a linkedin article with structured process, quality checks, and system integration

cold-linkedin-message

247
from komunite/kalfa

Create a cold linkedin message with structured process, quality checks, and system integration

linkedin-profile-rewrite

247
from komunite/kalfa

Create a linkedin profile rewrite with structured process, quality checks, and system integration

recommendation-engine

247
from komunite/kalfa

Create a recommendation engine with structured process, quality checks, and system integration

ad-copy-linkedin

247
from komunite/kalfa

Create a ad copy linkedin with structured process, quality checks, and system integration

recommendation-deck

247
from komunite/kalfa

Create a recommendation deck with structured process, quality checks, and system integration

trademark-search

247
from komunite/kalfa

Create a trademark search with structured process, quality checks, and system integration