用途：分析用户自己提供的 LinkedIn 资料，核对它与本人 GitHub 是否讲述同一个故事，并判断是否服务于作者的目标。信号清单位于插件根目录的 signals.md。
合规规则（不可协商）：LinkedIn 没有可读取个人资料的公开 API，抓取违反使用条款和 GDPR。因此用户须自行提供自己的资料，这即为其同意与数据；绝不抓取、绝不 fetch linkedin.com 的 URL、绝不对资料使用 WebFetch；不存储所提供的数据，仅用于本次会话分析。若将来出现限定范围的官方 LinkedIn API，可再考虑加入，目前仅支持手动输入。
输入（由用户提供）：可选或组合使用——资料截图（智能体通过 Read 读取图片）；粘贴的文本，包括 headline、“关于”部分、经历标题与描述、技能；可选 GitHub 用户名用于交叉核对。若未提供任何内容，应请用户粘贴 headline 和“关于”，或附上截图。
分析内容：内部一致性——headline、“关于”和经历是否讲述清晰故事，还是相互矛盾；与 GitHub 的一致性——两个平台是否指向同一目标与身份，若提供 GitHub 用户名，则与 analyze-github-profile 的结果比较；被埋没的故事——本人心中有真实的好经历或强项目，但在资料上不可见或被淹没；open-to-work 信号——是否存在、是否与目标一致，或在求职时缺失；关键词与 LinkedIn SEO——headline 是否包含招聘者会搜索的术语，LinkedIn 内部搜索对 headline 权重很高；跨平台身份与命名一致性——LinkedIn、GitHub 及可能的博客之间是否使用相同姓名、照片和链接。
输出：按部分列出已识别的缺口——缺失或矛盾之处；GitHub 与 LinkedIn 的对齐情况——趋同、分歧及具体在哪；修正建议——把被埋没的故事提上来、用正确关键词重写 headline、统一链接与身份、开启或明确 open-to-work。每条修正应具体且可直接复制。
限制：保持事实性，只分析用户提供的内容，不联网查找其任何信息。