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Agent skill

Connections Optimizer

by affaan-m in affaan-m/ECC

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。

MITAuto-check passed

Install Connections Optimizer

skills CLI
$ npx skills add affaan-m/ECC --skill connections-optimizer -a claude-code

Project install by default; add -g for ~/.claude/skills/.

GitHub CLI
$ gh skill install affaan-m/ECC connections-optimizer --agent claude-code

Project scope by default; add --scope user for a personal install. Needs GitHub CLI 2.90.0 or later (public preview).

Manual copy
$ git clone --depth 1 https://github.com/affaan-m/ECC.git skills-src && mkdir -p .claude/skills && cp -r skills-src/docs/ja-JP/skills/connections-optimizer .claude/skills/connections-optimizer && rm -rf skills-src

Use ~/.claude/skills/ instead of .claude/skills for a personal install. The folder must contain SKILL.md.

Claude Code skills documentation · loads skills from .claude/skills/

Facts

Skill name
connections-optimizer
GitHub stars
276k
Token cost
~860 tokens
SKILL.md length
125 words
Files
1
Skills in repo
683
Repo updated
First seen
Licence
MIT

At a glance

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。

  • Works in 8 steps: 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。 → 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。 → 明示的な理由とともに整理候補をスコアリングします。 → …
  • SKILL.md covers 起動条件, 必要な入力, ツール要件 and 安全デフォルト, plus 7 more sections
  • Instructions only: no scripts, shell commands, URLs or credentials in SKILL.md

What it does

Connections Optimizer is an agent skill from affaan-m/ECC. 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。

Its SKILL.md is about 860 tokens, which your agent loads only when the skill is triggered. It is a single SKILL.md file with no bundled scripts.

It works with LinkedIn. The repository describes itself as: The agent harness performance optimization system. Skills, instincts, memory, security, and research-first development for Claude Code, Codex, Opencode, Cursor and beyond. The licence is MIT.

Example prompts

  • “/connections-optimizer”

Workflow steps

8 steps, taken from the first numbered list in SKILL.md.

  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
  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。

What it can do on your machine

Read from SKILL.md and the folder at commit 4eb71d9. It shows what the files ask for, not the result of running them.

  • Tool permissions

    Pre-approves nothing: there is no allowed-tools line, so your agent's usual permission prompts apply.

    From allowed-tools in the SKILL.md frontmatter.

  • Runs code

    No scripts in the folder and no shell commands in SKILL.md.

    From the folder's file list and the shell code blocks in SKILL.md.

  • Network

    No URLs in SKILL.md.

    From URLs in SKILL.md, links to its own repository left out.

  • Credentials

    Names no API keys, tokens, secrets or passwords.

    From names ending in _API_KEY, _TOKEN, _SECRET, _KEY or _PASSWORD in SKILL.md.

Context cost

Connections Optimizer loads about 860 tokens when it runs. Until then it costs about 46 tokens; SKILL.md has 125 words of instructions outside code blocks.

Always · name and description, kept in context so the agent knows when to use it
~46
When it runs · the whole SKILL.md, loaded when a task matches
~860

Estimates: characters ÷ 4, the usual rule of thumb; real counts depend on the model's tokenizer. Scripts and assets cost tokens only if the agent reads them.

Safety

Auto-check passed

The automated check found no risky patterns in SKILL.md.

Automated static check — not a guarantee. Review scripts before installing. It scans the text of SKILL.md for risky patterns (piping downloads into a shell, reading credential files, hidden Unicode, destructive commands); files beside SKILL.md are not scanned.

SKILL.md

The full file from affaan-m/ECC at commit 4eb71d9, republished under its MIT licence (© affaan-m). 125 words, ~860 tokens.

Download SKILL.mdSave it as .claude/skills/connections-optimizer/SKILL.md (or your agent's skills folder).
name
connections-optimizer
description
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。
origin
ECC

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

© affaan-m, MIT. Rendered from Markdown: HTML in the file is shown as text, images as links, and headings moved down two levels. Raw file

Files

Just SKILL.md in docs/ja-JP/skills/connections-optimizer of affaan-m/ECC.

Open the folder on GitHubat commit 4eb71d9

Compare with similar skills

Connections Optimizer next to the 5 skills that share the most tags, products or categories with it. Stars are the repository's; “used in” counts other GitHub owners with a copy.

Connections Optimizer compared with similar skills
SkillStarsUsed inTokensAuto-checkLicenceRepo updated
Connections Optimizer this skillaffaan-m/ECC276k—~860Automated safety check: PassMIT
Socialcoreyhaines31/marketingskills54k4 repos~4.5kAutomated safety check: PassMIT
Banner Design Systemnextlevelbuilder/ui-ux-pro-max-skill134k1 repos~1.8kAutomated safety check: PassMIT
Agent ReachPanniantong/Agent-Reach95k—~1.4kAutomated safety check: PassMIT
Ad CreativeLeoYeAI/openclaw-marketing-skills1k8 repos~3.4kAutomated safety check: PassCustom licence
Social Contentfreekmurze/dotfiles1k23 repos~2.1kAutomated safety check: PassNone

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    Auto-check passed

Works with

Questions about Connections Optimizer

What does Connections Optimizer 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。. Connections Optimizer is an agent skill from affaan-m/ECC.

How do I install Connections Optimizer in Claude Code?

Run `npx skills add affaan-m/ECC --skill connections-optimizer -a claude-code`. Or copy the skill folder (docs/ja-JP/skills/connections-optimizer in affaan-m/ECC) into .claude/skills/connections-optimizer in your project. Claude Code loads it when a task matches its description.

How do I install Connections Optimizer in Codex?

Run `npx skills add affaan-m/ECC --skill connections-optimizer -a codex`. Or copy the skill folder (docs/ja-JP/skills/connections-optimizer in affaan-m/ECC) into .agents/skills/connections-optimizer in your project. Codex loads it when a task matches its description.

Can I use Connections Optimizer in Cursor, Gemini CLI or GitHub Copilot?

Cursor, Gemini CLI, GitHub Copilot and OpenCode also load SKILL.md folders. With the skills CLI, run `npx skills add affaan-m/ECC --skill connections-optimizer -a cursor` (or -a gemini-cli, github-copilot or opencode for the others). To copy it by hand, put the folder in .cursor/skills/connections-optimizer, .gemini/skills/connections-optimizer, .github/skills/connections-optimizer and .opencode/skills/connections-optimizer in your project.

What does Connections Optimizer need to run?

SKILL.md names no scripts, command-line tools or credentials: Connections Optimizer is instructions for the agent only.

Does Connections Optimizer access the network?

SKILL.md contains no URLs. Any network use would come from the scripts or tools the agent runs. This is read from the text; nothing was executed.

Is Connections Optimizer safe to install?

Our automated static check of SKILL.md found no risky patterns, such as piping downloads into a shell, reading credential files or hidden Unicode. It is not a guarantee. Review the folder before installing.

What licence does Connections Optimizer use?

Connections Optimizer is published under the MIT licence (the repository's licence). It allows redistribution, so the full SKILL.md is shown on this page.

How many tokens does Connections Optimizer use?

About 860 tokens (SKILL.md is roughly 3.4k characters). Agents keep only the skill's name and description in context until a task matches; then they load SKILL.md in full.

What are the alternatives to Connections Optimizer?

Skills that share tags, products or a category with Connections Optimizer: Social (coreyhaines31/marketingskills, 54k stars), Banner Design System (nextlevelbuilder/ui-ux-pro-max-skill, 134k stars), Agent Reach (Panniantong/Agent-Reach, 95k stars) and Ad Creative (LeoYeAI/openclaw-marketing-skills, 1k stars). The comparison table on this page puts their stars, adoption, token cost, safety result and licence side by side.

Who maintains Connections Optimizer?

affaan-m (a GitHub user) maintains it in affaan-m/ECC, which has 276,111 GitHub stars. The repository holds 683 skills in this directory. The repository was last updated on October 10, 2026.

Source: affaan-m/ECC on GitHub. Facts on this page come from the repository at the commit we read; the author's words are quoted as theirs.