Un agent LinkedIn qui écrit avec votre voix

Un agent peut rédiger des posts LinkedIn qui sonnent comme vous, à une condition : il travaille à partir de vos vrais écrits, d’un plan hebdomadaire fixe et d’un contrôle final, et c’est vous qui appuyez sur « Publier ». Sans ces trois pièces, vous obtenez le même post lisse et un peu essoufflé que tout le monde reçoit des mêmes modèles. Avec elles, l’agent prend en charge la page blanche, et vous passez votre temps sur les dix dernières minutes de retouche, celles où un post devient le vôtre.

C’est ainsi que fonctionne le levier LinkedIn de Derrick. J’ai cofondé Derrick, et son marketing tourne avec des agents Claude ; l’ensemble du système est décrit dans le chapitre sur l’équipe d’agents marketing. Ici, je ne prends que la partie LinkedIn, sous une forme que vous pouvez reconstruire avec n’importe quel modèle.

Calibrez la voix sur ce que vous avez vraiment écrit

Un fichier de voix ne se résume pas à une liste d’adjectifs. « Direct, chaleureux, expert » décrit tous les comptes LinkedIn de la planète et ne donne rien à imiter au modèle. Ce qui marche, c’est l’observation : rassemblez 20 à 40 textes écrits par vous, sans plume extérieure, et décrivez ce qu’ils font.

Les bonnes sources : vos meilleurs posts, vos longs e-mails à des clients, des messages Slack où vous expliquiez quelque chose, des transcriptions de vous à l’oral. Demandez au modèle d’en extraire les régularités, puis corrigez sa lecture à la main, car il aura tendance à vous flatter.

# voice.md

## How I write
- Sentences are short. One idea per sentence. Paragraphs of 1 to 3 lines.
- I open on the result or the mistake, never on a question.
- I give the real number or I say "I don't have the number".
- I name tools and steps precisely ("the header play button", not "the feature").
- I end on what the reader can do Monday, not on a moral.

## Never
- Em dashes. Emojis as bullets. "Game-changer", "unlock", "dive into".
- "It's not X, it's Y."
- Fake suspense ("Here's what happened next").
- Any price, feature or number that is not in product-facts.md.

## Real samples (do not copy, imitate the rhythm)
<3 to 5 short excerpts of your own posts>

Écrivez le vôtre dans la langue de vos posts. Deux règles comptent plus que les autres. La liste des expressions interdites doit venir de vos brouillons : ajoutez-y chaque tournure que vous avez supprimée deux fois. Et les faits produit vivent dans un fichier à part, vers lequel le fichier de voix pointe, pour qu’un changement de prix se fasse à un seul endroit. Le chapitre de ce guide sur la mémoire explique où doit vivre chaque fait.

Donnez un archétype à chaque jour

« Écris-moi un post LinkedIn » est trop ouvert : le modèle glisse vers le post moyen. Une cadence hebdomadaire où chaque jour a un type fixe règle le problème, et vous évite au passage de publier quatre annonces produit d’affilée.

La cadence que nous faisons tourner pour Derrick :

Jour	Archétype	Ce qu’il faut avant de pouvoir écrire
Lundi	Playbook	Un process que le lecteur peut suivre pas à pas
Mardi	Donnée	Un chiffre avec sa source, ou une observation présentée comme telle
Mercredi	Contre-pied	Une croyance répandue et les éléments qui la contredisent
Jeudi	Produit	Une fonctionnalité qui existe aujourd’hui, vérifiée dans le produit
Vendredi	Récit de fondateur	Un fait réel de la semaine, avec ce qu’il a appris
Samedi	Communauté	Une histoire client ou une question posée à l’audience

C’est la troisième colonne qui sert. Chaque archétype a une exigence d’entrée, et l’agent refuse d’écrire quand elle manque. Un post « donnée » sans source est le moyen le plus rapide de publier une erreur sous votre nom.

Écrivez chaque archétype comme une courte spécification que l’agent charge avec le fichier de voix :

archetype: data
length: 120 to 220 words
structure:
  - line 1: the number and what it measures
  - body: how it was measured, what it means for the reader
  - last line: one action
required_input:
  - source: URL or internal file path
  - date of the measurement
refuse_if:
  - no source is given
  - the number is rounded from memory

Nourrissez-le de matière brute, pas de sujets

L’agent ne peut pas savoir ce qui vous est arrivé cette semaine. Si vous ne lui donnez que des sujets, il comble le vide avec des histoires génériques, et les histoires génériques sont le premier signe d’un post écrit par une IA.

La parade, c’est un journal tenu au fil de l’eau. Je tiens un build log : chaque chose notable que nous construisons y est notée au moment où elle est construite, avec ce que c’est, pourquoi on l’a fait et les leçons. Il a été mis en place pour alimenter les posts « build in public », ce qui en fait la matière naturelle du post « fondateur » du vendredi.

Une routine hebdomadaire peut alors ressembler à ceci :

Step 0. Check that voice.md, product-facts.md and build-log.md are readable.
        If one is missing, stop and notify. Do not write from memory.
Step 1. Read this week's build-log entries and notes/inbox.md.
Step 2. For each day Monday to Saturday, pick one input that meets
        the archetype's required_input. If none does, write "no input"
        for that day instead of a post.
Step 3. Draft each post with voice.md and the archetype spec.
Step 4. Run the lint and the judge, then the humanize pass.
Step 5. Save drafts to drafts/<week>.md. Do not publish.

La routine propose. Elle ne publie pas. La publication reste un geste humain, ce qui vous garde aussi du bon côté des règles de LinkedIn sur l’automatisation, que je vous invite à lire vous-même. La planification et l’étape 0 sont traitées dans le chapitre sur les routines.

Deux contrôles avant que vous lisiez le brouillon

Chaque texte qui sort passe deux portes. La première est mécanique : un lint qui rejette les tirets cadratins, les mots interdits, les noms de concurrents et les prix qui ne correspondent pas au fichier de faits. C’est un script bête, et c’est ce qu’on lui demande : il n’est jamais fatigué et jamais convaincu.

#!/bin/sh
# lint.sh draft.md : sort en erreur si un motif interdit est trouvé
grep -nP '\x{2014}|\x{2013}|game-changer|unlock|delve|seamless' "$1" && exit 1
grep -nE '[0-9]+([.,][0-9]+)? ?€' "$1" | while read -r line; do
  echo "price to check against product-facts.md: $line"
done
exit 0

La seconde est un juge : un autre appel au modèle, dans un contexte vierge, qui ne voit que le brouillon, le fichier de voix et une grille courte (est-ce que ça sonne comme les extraits, chaque affirmation s’appuie-t-elle sur une entrée, y a-t-il une action claire). L’agent qui a écrit le post ne le note jamais. Une passe d’humanisation tourne ensuite en dernier sur chaque texte pour retirer les derniers tics d’IA. La méthode complète, avec des cas de test figés pour détecter les régressions après une modification du fichier de voix, se trouve dans le chapitre sur le contrôle qualité.

Certaines erreurs échappent à tout lint : le 10 novembre 2026, un post sur Derrick disait « filtrer, puis enrichir » à propos d’un geste que le produit faisait autrement, ce que seule une vérification dans le produit pouvait montrer (le chapitre sur le contrôle qualité raconte l’histoire et la règle que nous avons gardée).

Votre relecture, et ce qu’il faut mesurer

Lisez chaque brouillon à voix haute. Tout ce que vous ne diriez pas en réunion saute. Quand vous corrigez deux fois la même chose, la correction entre dans voice.md sous forme de règle, pas dans un coin de votre tête. Un rappel ne vaut pas une action : la correction doit vivre dans les instructions.

Mesurez deux choses distinctes. La production, c’est ce que l’agent a sorti : brouillons par semaine, part publiée, ampleur de vos réécritures. Le résultat, c’est ce que les posts ont apporté : visites de profil depuis vos comptes cibles, réponses en messages privés, rendez-vous nés d’un post. Si la production monte et que le résultat ne bouge pas, publier davantage ne résoudra rien. Mesurer ce que l’agent rapporte montre comment installer cette comparaison hebdomadaire.

Prochaine étape : choisissez 30 textes que vous avez écrits vous-même, rédigez voice.md à partir d’eux, et faites tourner un seul archétype pendant deux semaines avant d’ajouter les autres.