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レビュー優先の整理、フォロー/追加の推薦、ユーザーの実際の声で書かれたチャネル別ウォームアウトリーチのドラフトを通じて、ユーザーのXとLinkedInネットワークを再編成します。フォローリストを整理したい、現在の優先事項に向けて成長したい、または高品質な関係を中心にソーシャルグラフのバランスを取り直したい場合に使用します。

Overview

Publishermturac
Repositoryeverything-openai-codex
Skill nameconnections-optimizer
Stars
91
Forks
2
Bundled files
Instructions only
LicenseMIT
Links
Skill sourceRepository
  • Markdown instructions

    A SKILL.md file the model loads on demand, so it only costs tokens when a request actually matches.

  • Works with any LLM

    AI skills are plain Markdown, not provider-specific code, so this works with GPT, Claude, Gemini, Grok, or a local model.

  • Self-contained

    Everything the model needs lives in the instructions — no extra files to sync.

  • Open source

    Published by mturac on GitHub. Read the source before you install it.

Installation

Install the Connections Optimizer AI skill in TypingMind to use it with any LLM, or drop it into another agent that reads SKILL.md.

1

Install in TypingMind

TypingMind installs a skill straight from its GitHub folder — it reads SKILL.md, bundles the resource files, and stores the result locally.

  1. Open the app and go to Plugins → Skills.
  2. Choose "Install from GitHub".
  3. Paste the skill folder URL below and confirm.
  4. Enable the skill in any chat where you want it available.
Plugins → Skills → Add skill → From GitHub URL, then paste the folder URL and press Continue.
2

Install in another agent

Any agent that reads the Agent Skills format can use this skill — copy the folder into that agent's skills directory.

Claude Code — .claude/skills
git clone --depth 1 https://github.com/mturac/everything-openai-codex.git /tmp/everything-openai-codex
mkdir -p .claude/skills
cp -r /tmp/everything-openai-codex/docs/ja-JP/skills/connections-optimizer .claude/skills/connections-optimizer
Restart Claude Code after copying so it picks up the new skill.

Use it in TypingMind

Enable Connections Optimizer in any TypingMind chat and the model takes it from there. Its name and description sit in the system prompt, and the moment a request matches, the model loads the full instructions itself — you never invoke it by hand, and it costs no tokens until it is actually used.

The model loads Connections Optimizer on its own as soon as a request matches it.

Works with any AI model

AI skills are plain Markdown instructions rather than provider-specific code, so Connections Optimizer is not tied to the model it was written for. Install it once in TypingMind and use it with GPT-5, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, Mistral, Llama, or a local model you run yourself — all on your own API keys.

  • Loaded only when it is needed

    The system prompt carries just the name and description. The instructions are fetched on the first matching request, so an idle skill costs nothing.

  • Switch models mid-chat

    Because the skill is instructions rather than code, changing model does not break it — the next model reads the same SKILL.md.

Skill instructions

This is the SKILL.md content the model loads. Read it before installing — a skill is instructions your model will follow.

コネクションオプティマイザー

アウトバウンドを一方向の見込み客リストとして扱うのではなく、ユーザーのネットワークを再編成します。

このスキルが扱うこと：

  • Xのフォロー整理と拡大
  • LinkedInのフォローとコネクション分析
  • レビュー優先の整理キュー
  • 追加とフォローの推薦
  • ウォームパスの特定
  • ユーザーの実際の声でのApple Mail、X DM、LinkedInのドラフト生成

起動条件

  • ユーザーがXのフォローを整理したい場合
  • ユーザーがフォローまたはコネクションのバランスを取り直したい場合
  • ユーザーが「ネットワークを整理したい」「フォロー解除すべき人は」「フォローすべき人は」「再接続すべき人は」と言った場合
  • アウトリーチの品質がコールドリスト生成だけでなくネットワーク構造に依存する場合

必要な入力

以下を収集または推測します：

  • 現在の優先事項と進行中の作業
  • ターゲットの役割、業界、地域、またはエコシステム
  • プラットフォーム選択：X、LinkedIn、または両方
  • 操作しないリスト
  • モード: light-pass、default、またはaggressive

ユーザーがモードを指定しない場合はdefaultを使用します。

ツール要件

推奨

  • x-api：Xグラフの検査と最近のアクティビティ
  • lead-intelligence：ターゲット発見とウォームパスランキング
  • social-graph-ranker：ユーザーがより広いリードワークフローとは独立してブリッジ価値を採点したい場合
  • Exa / ディープリサーチ：人物と企業のエンリッチメント
  • brand-voice：アウトバウンドのドラフト前

フォールバック

  • LinkedInの分析とドラフト作成のためのブラウザコントロール
  • APIカバレッジが制限されている場合のXのブラウザコントロール
  • メールが適切なチャネルの場合、デスクトップ自動化によるApple MailまたはMail.appのドラフト作成

安全デフォルト

  • デフォルトはレビュー優先で、盲目的な自動整理は行わない
  • X：ユーザーがフォローしているアカウントのみを整理し、フォロワーには手を付けない
  • LinkedIn：1度目のコネクション解除は手動レビュー優先として扱う
  • DM、招待、またはメールを自動送信しない
  • 適用ステップの前にランク付けされたアクションプランとドラフトを出力する

プラットフォームルール

X

  • 相互フォローは一方向フォローよりも粘着性が高い
  • フォローバックなしのアカウントはより積極的に整理できる
  • 非アクティブまたは消えたアカウントは迅速に表面化すべき
  • エンゲージメント、シグナル品質、ブリッジ価値は生のフォロワー数より重要

LinkedIn

  • APIファースト（ユーザーが実際にLinkedIn APIアクセスを持っている場合）
  • APIアクセスがない場合はブラウザワークフローが機能しなければならない
  • アウトバウンドフォローと承認済み1度目のコネクションを区別する
  • アウトバウンドフォローはより自由に整理できる
  • 承認済み1度目のコネクションはデフォルトでレビューとし、自動削除はしない

モード

light-pass

  • 高い信頼度で低価値な一方向フォローのみを整理
  • 残りをレビューのために表示
  • 小規模な追加/フォローリストを生成

default

  • バランスの取れた整理キュー
  • バランスの取れたキープリスト
  • ランク付けされた追加/フォローキュー
  • 役立つ場所でのウォームイントロまたはダイレクトアウトリーチのドラフト

aggressive

  • 大きな整理キュー
  • 古い非フォローバックへの低い許容度
  • 適用前も引き続きレビューゲートあり

スコアリングモデル

以下の正のシグナルを使用：

  • 相互性
  • 最近のアクティビティ
  • 現在の優先事項との整合性
  • ネットワークブリッジ価値
  • 役割の関連性
  • 実際のエンゲージメント履歴
  • 最近の存在感と応答性

以下の負のシグナルを使用：

  • 消えたまたは放棄されたアカウント
  • 古い一方向フォロー
  • 優先度外のトピッククラスター
  • 低価値なノイズ
  • 繰り返しの無応答
  • より良い代替が多数ある場合のフォローバックなし

相互フォローと実際のウォームパスブリッジは一方向フォローよりも積極的なペナルティを受けるべきではありません。

ワークフロー

  1. 優先事項、操作しない制約、選択したプラットフォームを収集します。
  2. 現在のフォロー/コネクションのインベントリを取得します。
  3. 明示的な理由とともに整理候補をスコアリングします。
  4. 明示的な理由とともにキープ候補をスコアリングします。
  5. lead-intelligenceと調査サーフェスを使用して拡張候補をランキングします。
  6. 適切なチャネルをマッチングします：
    • ウォームで迅速なソーシャルタッチポイントにはX DM
    • プロフェッショナルグラフの隣接性にはLinkedInメッセージ
    • より高いコンテキストのイントロやアウトリーチにはApple Mailドラフト
  7. メッセージのドラフト前にbrand-voiceを実行します。
  8. 適用ステップの前にレビューパックを返します。

レビューパック形式

text
CONNECTIONS OPTIMIZER REPORT
============================

Mode:
Platforms:
Priority Set:

Prune Queue
- handle / profile
  reason:
  confidence:
  action:

Review Queue
- handle / profile
  reason:
  risk:

Keep / Protect
- handle / profile
  bridge value:

Add / Follow Targets
- person
  why now:
  warm path:
  preferred channel:

Drafts
- X DM:
- LinkedIn:
- Apple Mail:

アウトバウンドルール

  • デフォルトのメールパスはApple Mail / Mail.appのドラフト作成です。
  • 自動的に送信しません。
  • 温かさ、関連性、コンテキストの深さに基づいてチャネルを選択します。
  • メールやアウトリーチなしの方が正しい場合にDMを強制しません。
  • ドラフトはユーザーのように聞こえるべきで、自動化されたセールスコピーのようにしません。

関連スキル

  • brand-voice：再利用可能な音声プロファイル
  • social-graph-ranker：スタンドアロンのブリッジスコアリングとウォームパスの計算
  • lead-intelligence：重み付けされたターゲットとウォームパスの発見
  • x-api：Xグラフのアクセス、ドラフト、オプションの適用フロー
  • content-engine：ユーザーがネットワーク移動に関する公開ローンチコンテンツも必要な場合

Frequently asked questions

What does the Connections Optimizer AI skill do?

レビュー優先の整理、フォロー/追加の推薦、ユーザーの実際の声で書かれたチャネル別ウォームアウトリーチのドラフトを通じて、ユーザーのXとLinkedInネットワークを再編成します。フォローリストを整理したい、現在の優先事項に向けて成長したい、または高品質な関係を中心にソーシャルグラフのバランスを取り直したい場合に使用します。

Why use Connections Optimizer on TypingMind?

Because you install it once and use it with any model. Connections Optimizer is plain Markdown rather than provider-specific code, so the same skill runs on GPT-5, Claude, Gemini, Grok, or a local model — and you can switch model mid-chat without it breaking. TypingMind runs on your own API keys, so you pay providers directly instead of a per-seat subscription, and your skills and chats stay in your own storage.

How do I install Connections Optimizer in TypingMind?

Open Plugins → Skills → Install from GitHub in TypingMind and paste https://github.com/mturac/everything-openai-codex/tree/main/docs/ja-JP/skills/connections-optimizer. TypingMind reads its SKILL.md and installs it as a skill you can enable per chat.

Which AI models can use Connections Optimizer?

Any model you connect in TypingMind. AI skills are plain Markdown instructions rather than provider-specific code, so GPT, Claude, Gemini, Grok, and local models can all load this skill when a request matches it.

How many AI models can I use with Connections Optimizer?

As many as you like. As long as a model supports skills, you can use Connections Optimizer with it — GPT, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, Mistral, Llama and more — all on TypingMind with your own API keys.

Is the Connections Optimizer AI skill free?

Yes. It is published on GitHub by mturac under the MIT license. You only pay your own AI provider for the tokens you use.

What are AI skills?

An AI skill is a reusable instruction bundle that teaches an AI model how to do one specific task. It follows the open Agent Skills format: a SKILL.md file with a name and description, plus any scripts, templates or reference files the model may need. The model reads the instructions only when your request matches the skill, so an installed skill costs nothing until it is used.

How are AI skills different from plugins or MCP servers?

A plugin or MCP server gives a model new tools to call — code that runs somewhere and returns a result. An AI skill gives the model knowledge and process instead: how to approach a task, which steps to follow, what good output looks like. Skills are plain Markdown, so they need no server, no API key and no runtime, and they work with any model.

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