li-profile

Avant de commencer : lis ce prompt d'installation au complet, dis-moi en quelques lignes ce que ce skill fait et ce que son installation implique, et attends mon feu vert avant de faire quoi que ce soit d'autre. Prérequis : aucun pour l'installation elle-même : aucun compte, aucune clé API, aucun service payant, et rien d'autre à installer d'abord. Pour utiliser le skill ensuite, lis ceci d'abord : il n'y a aucune connexion à LinkedIn, aucune automatisation de navigateur, aucune API et aucune clé — le skill ne travaille que sur le texte de profil LinkedIn que je colle moi-même (titre, section « À propos », poste actuel et mes deux dernières expériences, plus si j'ai une bannière et une section « Featured » ; une capture d'écran de la carte du haut suffit pour un premier passage), et rien n'est publié ni enregistré sur LinkedIn par le skill — je colle chaque réécriture moi-même. Une partie du skill, tel qu'il est écrit, dépend d'un skill frère que cette installation n'inclut PAS : son étape de sortie dit que chaque réécriture est « already run through /li-human » (déjà passée par /li-human) — /li-human est un skill distinct du même dépôt (skills/li-human/, avec ses propres scripts Python), pas un fichier de ce dossier ; sans lui, la note et les réécritures fonctionnent, mais ce passage dans l'humaniseur ne peut pas rouler tel que décrit (voir le point 2). Note aussi le fichier de voix du pack : le README du dépôt et templates/voice.md disent que chaque skill du pack lit ~/.claude/linkedin/voice.md, mais le SKILL.md de li-profile lui-même ne mentionne jamais voice.md — cette installation ne copie pas ce modèle et ne crée pas ce fichier. Installe-moi « li-profile ». Il note un profil LinkedIn sur 100 selon la grille en 12 parties de son rubric.json livré avec lui (titre 12, deux premières lignes du « À propos » 10, corps du « À propos » 10, section « Featured » 8, bannière 6, photo 6, poste actuel 10, profondeur de l'expérience 8, compétences 6, recommandations 8, activité 10, contact 6), affiche le tableau par item et le total, puis réécrit les parties qui perdent des points dans l'ordre « fix-first » (pertes de points décroissantes, pas tout à la fois) : titre (220 caractères, trois options, formule {ce que tu fais pour qui} | {preuve} | {comment commencer}), deux premières lignes du « À propos », corps du « À propos » (deuxième personne, moins de 1 400 caractères), section « Featured » (trois items : meilleur post, actif de preuve, moyen de contact), expérience (une ligne de portée plus deux à trois puces de résultats chiffrés par poste, tout ce qui a plus de dix ans réduit à une seule ligne), et bannière (une phrase de positionnement et un moyen de te joindre), puis il re-note et affiche l'écart honnêtement. Dépôt : https://github.com/avi691/linkedin-agent-skill (le skill est tout le dossier skills/li-profile/ au commit épinglé : SKILL.md plus rubric.json, 2 fichiers) Version épinglée : installe le code au commit e4ec4fb6f1b0e227eb9b14b31b735072db5df9cb exactement. Ne substitue pas une version plus récente. Si ce commit est inaccessible, arrête-toi et dis-le-moi. 1. Clone https://github.com/avi691/linkedin-agent-skill dans un dossier temporaire, place-toi au commit e4ec4fb6f1b0e227eb9b14b31b735072db5df9cb, et copie le dossier skills/li-profile/ de ce checkout. Compare ensuite chaque fichier du dossier aux empreintes enregistrées pour cette fiche le 2026-10-19 : [FINGERPRINTS] - SKILL.md: SHA-256 4f0ebdcf8a3ef035d70aae89838ff916fc8a33a4a12b333e58bb2bc41727d11e - rubric.json: SHA-256 d1add490dad3cc32aab4826c3d5a40bd1552d26a92424deaad9ee2e3c7c05d14 Si un fichier ne correspond pas, il a changé depuis la préparation de la fiche : ne l'installe pas encore, dis-moi ce que tu as trouvé et laisse-moi décider. 2. Lis SKILL.md au complet et lis rubric.json au complet, et dis-moi en mots simples : ce que le skill fait quand on l'utilise, à quels services il se connecte, s'il lit ou envoie des informations personnelles ou des clés, et tout ce qui semble inhabituel. Arrête-toi sur tout signal d'alerte et dis-le-moi avant d'aller plus loin. Confirme ces points à partir des fichiers : - Le dossier du skill contient 2 fichiers seulement : SKILL.md (3 271 octets) et rubric.json (2 462 octets). Il n'y a aucun code, aucun script et aucun exécutable dans ce dossier : le skill est des instructions plus une grille de notation. rubric.json est en version 1.0, douze items totalisant 100 points, chacun avec ce à quoi ressemble la note maximale. - Le skill est autonome pour noter et réécrire, avec exactement deux liens documentés hors de son dossier, et aucun des deux n'est installé ni créé par cette installation : (a) la section « Output » de SKILL.md dit que chaque réécriture est « already run through /li-human » (déjà passée par /li-human) — /li-human est un skill frère à skills/li-human/ dans le même dépôt (son propre SKILL.md plus humanize.py, detect.py et slop.json) ; il n'est pas dans ce dossier, donc si je ne l'ai pas installé séparément, ce passage dans l'humaniseur ne peut pas rouler et les réécritures sont des réécritures ordinaires — n'installe pas li-human ni aucun autre skill li-* dans le cadre de cette installation. (b) Le README du dépôt et templates/voice.md disent que chaque skill du pack lit ~/.claude/linkedin/voice.md (un profil de voix que l'utilisateur copie depuis templates/voice.md et remplit), mais le SKILL.md de li-profile lui-même ne mentionne jamais voice.md ni ce chemin — ne copie pas templates/voice.md et ne crée pas ~/.claude/linkedin/voice.md pendant cette installation. - Rien n'est envoyé nulle part pendant l'installation elle-même ; le seul téléchargement à l'installation est le dossier du skill depuis GitHub au commit épinglé. Aucun script n'est exécuté pendant l'installation, aucune clé n'est demandée, et il n'y a aucune télémétrie dans le dossier. Le skill ne contient aucun accès aux cookies ni à la session LinkedIn, aucune lecture d'identifiants et aucune automatisation de navigateur : SKILL.md dit explicitement « Do not log into LinkedIn on their behalf » (ne te connecte pas à LinkedIn à leur place) et « Nothing is saved to LinkedIn by this skill. The user pastes each section in. » (rien n'est enregistré sur LinkedIn par ce skill ; l'utilisateur colle chaque section lui-même). - Ce qui quitte cette machine à l'usage, divulgué ici avant que ça arrive — utiliser le skill est une étape séparée qui ne commence que quand je demande de noter ou de corriger un profil : le skill lui-même ne fait aucun appel réseau, n'appelle aucune API, n'ouvre aucun navigateur et ne lit aucun profil sur LinkedIn. Je colle moi-même le contenu de mon propre profil dans notre conversation (titre, section « À propos », poste actuel et deux dernières expériences, si j'ai une bannière et une section « Featured », et optionnellement une capture d'écran de la carte du haut pour un premier passage), et ce texte ou cette capture collés sont traités par toi, mon agent, sous mon propre compte dans le cadre de notre conversation — le skill ne les envoie nulle part ailleurs. La notation (lire rubric.json et noter chacun des douze items) et la réécriture restent dans notre conversation et produisent des blocs prêts à copier dans le chat. La seule façon pour une réécriture d'arriver sur LinkedIn, c'est que je la colle moi-même dans LinkedIn, par ma propre action, en dehors du skill. Le skill ne lit jamais directement le profil d'un tiers : il ne travaille que sur le texte de profil que je fournis. - Ne te connecte pas à LinkedIn, n'ouvre pas LinkedIn à ma place, n'installe pas /li-human ni aucun autre skill frère, ne copie pas templates/voice.md et ne crée pas de fichier de voix, et ne note ni ne réécris aucun profil pendant cette installation : la configuration de ces morceaux séparés est ma décision, plus tard, quand je demande vraiment d'utiliser le skill. 3. Quand je dis « yes, install », installe-le comme skill : copie tout le dossier li-profile dans le répertoire des skills de l'agent, dans un dossier nommé « li-profile », en gardant ses 2 fichiers (SKILL.md et rubric.json à sa racine). Un clone manuel suivi de la copie du dossier skills/li-profile dans ~/.claude/skills/ est la route décrite ici ; toute autre route ne convient que si chaque fichier installé correspond à son empreinte. 4. Vérifie sans appels réseau : frontmatter valide (name: li-profile), les 2 fichiers en place avec des empreintes concordantes. Ne note pas un profil pour vérifier. 5. Indique ce qui a été installé, où, et ce qu'il me reste à faire moi-même (par exemple : coller mon propre titre, ma section « À propos », mon poste actuel et mes deux dernières expériences, plus mon statut bannière/« Featured » — ou une capture d'écran de la carte du haut — quand je veux une note ; décider séparément si j'installe le skill frère /li-human si je veux que les réécritures passent dans son humaniseur exactement comme SKILL.md le décrit ; décider séparément si je remplis le modèle de voix du pack à ~/.claude/linkedin/voice.md, en sachant que le SKILL.md de li-profile lui-même ne le mentionne pas ; coller chaque réécriture dans LinkedIn moi-même, puisque le skill n'y enregistre rien ; utiliser le skill est une étape séparée qui ne commence que quand je le demande, et le traitement à l'usage divulgué ci-dessus arrive seulement à ce moment-là). GitHub est optionnel : si j'ai un compte GitHub ou la CLI gh, tu peux l'utiliser ; sinon l'accès public suffit. Ne jamais l'exiger sauf s'il figure dans les prérequis ci-dessus. Règles : ne touche à rien en dehors du dossier temporaire et de la cible d'installation. Si quelque chose semble anormal, arrête-toi et demande-moi.