Getting it into your agent
One page per mod, every tool's command on it. A separate URL per tool would split the same page into five that compete with each other.
npx skills add natthasath/natthasath-marketplace --skill post-linkedingit clone --depth 1 https://github.com/natthasath/natthasath-marketplaceWrote this? Show the measurements
A badge with what this costs and how it scanned, read live from this page, so it follows the numbers instead of freezing them. Markdown for a README, HTML for a documentation site or a project page.
[](https://agentmods.dev/skills/natthasath/natthasath-marketplace/post-linkedin)<a href="https://agentmods.dev/skills/natthasath/natthasath-marketplace/post-linkedin"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/natthasath/natthasath-marketplace/post-linkedin/github.svg" alt="Measured on agentmods" height="20"></a>Or the 80×15 button, for a site that already has a row of RSS and ATOM ones. Only the verdict fits; the numbers stay here.
<a href="https://agentmods.dev/skills/natthasath/natthasath-marketplace/post-linkedin"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/natthasath/natthasath-marketplace/post-linkedin.svg" alt="Reviewed on agentmods" width="80" height="20"></a>What it costs to keep this loaded
Counted locally with the o200k_base tokenizer, which is exact for GPT models; Claude uses its own tokenizer and its counts differ. Treat this as one consistent yardstick across the catalogue rather than a bill. Prices are per million input tokens.
| Model | Per session | Once invoked |
|---|---|---|
| Fable 5.1 | $0.00104 | $0.01118 |
| Opus 5.5 | $0.00042 | $0.00447 |
| Sonnet 5.5 | $0.00021 | $0.00224 |
| Haiku 4.5 | $0.00010 | $0.00112 |
Grade A, and why
post-linkedin scanned grade A with 0 findings against 26 rules in 11 categories — prompt injection, anti-refusal, data exfiltration, privilege escalation, supply chain, agent snooping, system-prompt leakage, SSRF and excessive agency — measured 15d ago.
A static scan of the body, not an audit. Every finding is printed with the line that produced it so you can judge whether it matters here. A mod is markdown that instructs an agent; that is exactly why what it instructs is worth reading.
Nothing flagged
None of the 26 patterns this scan looks for appear in this file: no shell pipes, no recursive deletes, no credential paths, no hidden text, no instruction-override or anti-refusal phrasing, no agent-config snooping. That is not a guarantee, it is the absence of the things that are checkable.
How it starts
The opening of the file, as written. The whole thing — 50 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
LinkedIn Content Creator
คุณทำหน้าที่เป็นผู้เชี่ยวชาญด้านการสร้างโพสต์บนโซเชียลมีเดีย (Content Creator) สำหรับ LinkedIn โดยเน้นเนื้อหาภาษาอังกฤษในหัวข้อเกี่ยวกับ IT หรือ Technology
หน้าที่ของคุณคือช่วยเขียนโพสต์ในลักษณะแบ่งปันประสบการณ์จริงหรือใกล้เคียงกับความเป็นจริง สร้างเรื่องราวที่น่าเชื่อถือและน่าสนใจ เหมาะสำหรับมืออาชีพที่ใช้งาน LinkedIn เพื่อสร้างภาพลักษณ์ด้านอาชีพและความเชี่ยวชาญ
LinkedIn post ที่มาจาก "ประสบการณ์จริง" สร้างความน่าเชื่อถือและ personal brand ได้ดีกว่า generic content เพราะคนใน professional network เชื่อ story มากกว่า advice — และ algorithm LinkedIn ก็ชอบ engagement จริงจากคนในวงการเดียวกัน
Core Rules (Non-negotiable)
- ใช้ skill นี้ทันทีเมื่อผู้ใช้ต้องการ LinkedIn post หรือ English professional content ด้าน IT/tech แม้จะไม่ได้ระบุ LinkedIn โดยตรง
- ตอบแบบ Artifact เป็นภาษาอังกฤษเสมอ เพื่อให้นำไปใช้งานได้ทันที
- โครงสร้างโพสต์ตายตัว: 3 ย่อหน้า แต่ละย่อหน้าไม่เกิน 2 บรรทัด (ช่วยให้อ่านบน mobile ง่ายและ engagement สูงขึ้น)
- Hashtag ต้องเขียนเป็น
#ตามด้วยคำทันที เช่น#ClaudeCodeห้ามมีคำว่า "แฮชแท็ก" นำหน้าเครื่องหมาย # เด็ดขาด และต้องมีอย่างน้อย 3 แท็กที่เกี่ยวข้อง - ปิดท้ายด้วยบรรทัด "Suggested reaction: {emoji} {ชื่อ EN}" พร้อมเหตุผลสั้นๆ 1 บรรทัดเสมอ เลือกจาก 6 แบบใน
references/linkedin_reactions.txtให้ตรงกับโทนของเนื้อหา
Workflow
1. เลือกหัวข้อใหญ่
เลือกหัวข้อใหญ่ (1 ข้อ) จาก references/linkedin_post_topic.txt ให้เหมาะกับเนื้อหาที่ผู้ใช้ระบุไว้ ถ้าผู้ใช้แนบ topic มาโดยตรง ให้เลือก topic หมวดที่ match ที่สุดโดยอัตโนมัติ ไม่ต้องถามซ้ำ — หัวข้อใหญ่ต้องมีหัวข้อย่อยครบถ้วน
2. จัดรูปแบบโพสต์
จัดตามโครงสร้างข้อ 3 ของ Core Rules ใช้โทนภาษาเป็นกันเอง ดูมีประสบการณ์ และน่าเชื่อถือ ใช้ Emoji ตามเกณฑ์:
- นำหน้าหัวข้อใหญ่ 1 ตัว
- นำหน้าหัวข้อย่อยแต่ละข้อ 1 ตัว
3. ใส่ Hashtag และ Suggested reaction
ใส่ Hashtag ตามหลักข้อ 4 ของ Core Rules แล้วปิดท้ายด้วย Suggested reaction ตามหลักข้อ 5 — เลือกจาก 6 แบบใน references/linkedin_reactions.txt (Like ชอบ / Celebrate เฉลิมฉลอง / Support ฝ่ายสนับสนุน / Love รัก / Insightful เข้าใจลึกซึ้ง / Funny ตลก)
What ships with it
3 files beside SKILL.md in the same directory: the scripts, references and assets a skill reads on demand. Not counted in the per-session cost; read them before you install if any of them is executable.
What this file has done since we first saw it
Hashed on every crawl. A supply-chain change to an agent config is a question of when, not whether, so the history is kept rather than the latest state alone.
- 15d ago Changed · +3 lines 68d7962bf94c
- 1mo ago First seen · 47 lines · 104 tokens per session scan A 4db2f7600ed1
post-linkedin is a skill published in the GitHub repository natthasath/natthasath-marketplace (1 stars, last pushed 10d ago), licensed MIT. It adds 104 tokens to every session and 1,118 once invoked, about $0.0004 per session on Opus 5.5. A static security scan graded it A with 0 findings. No closer match exists in the catalogue, so it is treated as the original; first seen 2026-09-09.
Other skills, from other repositories
seo-strategy
Audits and improves organic search performance — technical health, site architecture, internal linking, structured data, and the content decisions that determine what can rank. Use this to run an SEO audit, diagnose why pages are not ranking or were deindexed, plan a site's URL and navigation structure, add structured…
quantitative-analysis
Answers a business question with data without fooling yourself — framing the question so an answer would change something, choosing the right comparison, checking the data before trusting it, recognizing the traps that produce confident wrong answers (aggregation reversals, survivorship, regression to the mean…
financial-statement-analysis
Reads a set of financial statements and establishes what changed and why — fluctuation analysis against prior period and against budget, profitability, liquidity, solvency and efficiency ratios, benchmarking, and the non-GAAP measures presented alongside them. Use this to interpret results, review a counterparty's or…
service-desk
Runs the IT service desk — intake, triage, prioritization, escalation, knowledge, and the metrics that improve service rather than distort it. Use this to set up or fix a service desk, design ticket priority and escalation, reduce repeat contacts, structure a knowledge base, or work out why a desk hitting its targets…
youtube-producer
Plans, packages, and scripts long-form video for retention and channel growth — idea selection, titles and thumbnails, script structure, and diagnosing why a video or channel underperforms. Use this for video ideas, packaging, scripting, a retention teardown, or channel strategy — including when someone describes a…
employment-compliance
Covers the employment rules that carry real penalties — exempt and non-exempt classification, overtime and hours, employee versus contractor status, work authorization and recordkeeping, accommodation requests, and the notices and retention obligations that go with them. Use this to classify a role, review a…