{"slug":"linkedin-cringe-analytics","title":"linkedin-cringe-analytics","summary":"Analizza i commenti di un post LinkedIn (tipicamente un post cringe generato con la skill linkedin-cringe) e produce un report markdown con le statistiche - quanti ci hanno creduto e quanti hanno colto lo scherzo, top ten per gradimento, toni, categorie di commentatori, cringe-me","platform":"Claude","tags":[],"authorName":"LLM Mart","authorSlug":"llm-mart","score":0,"source":"github","price":null,"verified":false,"createdAt":"2026-08-25T15:08:50.569953Z","repo":{"url":"https://github.com/matteobaccan/LinkedInCringe","stars":23,"forks":1,"license":"MIT","updatedAt":"2026-09-25T12:31:33Z"},"bodyHtml":"
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name: linkedin-cringe-analytics\ndescription: Analizza i commenti di un post LinkedIn (tipicamente un post cringe generato con la skill linkedin-cringe) e produce un report markdown con le statistiche - quanti ci hanno creduto e quanti hanno colto lo scherzo, top ten per gradimento, toni, categorie di commentatori, cringe-metro dei commenti. Usala quando l'utente chiede di analizzare le reazioni o i commenti a un post LinkedIn.

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LinkedIn Cringe Analytics: analisi dei commenti

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Data l'URL di un post LinkedIn, scarica tutti i commenti e produce un report\nmarkdown con le statistiche. È la skill gemella di linkedin-cringe: quella\ngenera il post, questa misura cosa è successo dopo.

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Flusso

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1. Acquisizione dei commenti

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Due strade, in ordine di preferenza:

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A. Browser automation (Claude in Chrome). Se i tool mcp__claude-in-chrome__*\nsono disponibili e un browser è collegato, estrai tutto da solo. La procedura\ncompleta e collaudata è in references/estrazione.md: leggila prima di iniziare,\nla UI di LinkedIn ha classi CSS offuscate, liste virtualizzate e lazy-load che si\ninnesca solo con eventi rotella, e il playbook risolve tutti e tre i problemi.\nSe il browser non risulta collegato, chiedi all'utente di collegarlo e offri\nsubito la strada B come alternativa.

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B. Fallback manuale. L'utente apre il post, espande tutti i commenti\n(\"Carica altri commenti\" / \"Vedi risposte precedenti\" / \"…altro\"), seleziona\ntutto, copia e incolla in chat, oppure salva la pagina e passa il percorso del\nfile. Il parsing a valle è identico.

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I dati grezzi (con i nomi veri) vanno solo nella scratchpad di sessione,\nmai nel repository.

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2. Parsing

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Trasforma il raccolto in una lista di commenti strutturati. Il formato dei\nblocchi e le regole (risposte dell'autore, duplicazioni da annidamento, righe\ndi conteggio) sono in references/estrazione.md, sezione Parsing.

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Escludi dalla classificazione le risposte dell'autore del post (blocco\n\"Autore\"): si contano a parte come \"botta e risposta\" e non inquinano le\npercentuali.

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3. Analisi

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Per ogni commento assegna, con i criteri di references/classificazione.md:

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Poi gli aggregati: percentuali per esito (sui classificabili), top ten per\nreazioni, incrocio categoria x esito, distribuzione dei toni, podio del\ncringe involontario, fenomeni ricorrenti (citazioni, tormentoni, refusi del\npost notati dai lettori).

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Il bucket \"non classificabile\" è obbligatorio e va difeso: applausi, tag\nsecchi e \"Grazie per la condivisione\" senza altro non sono decidibili, e\nforzarli dentro creduto/colto falserebbe le percentuali. Le percentuali si\ncalcolano sui soli classificabili, dichiarandolo.

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4. Report

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Scrivi il report in analisi/YYYY-MM-DD-<slug>/report.md (lo slug viene dal\ntema del post, es. sedia). Struttura e regole in references/report.md.

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Due regole non negoziabili, valide anche in chat:

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Consegna: mostra in chat i 3-4 numeri chiave (percentuale creduloni in testa),\npoi invia il file. Se l'utente vuole anche la dashboard HTML autocontenuta\n(grafici CSS/JS inline, niente CDN), generala nella stessa cartella come\ndashboard.html; è opzionale, il markdown è l'output primario.

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Paletti

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