ktg-plugin-marketplace/plugins/linkedin-thought-leadership/config/personas.template.md
Kjell Tore Guttormsen 4ed9717627 feat(linkedin): v2.2.0 — harden longform gates from 2nd production run
Implements the 6-change spec from the Seres-serien production
(linkedin-plugin-endringsspec.md). All acceptance criteria met.

1. Avoid-patterns (modell-/navne-katalog, completeness-over-reader-action,
   self-referential overhead openings) → longform-quality-rules.md (rule 1+3)
   + user-profile.template.md.
2. Persona gate now BLOCKING with explicit hard-fail list (primær mistet meg /
   doesn't own action / sjargong-mur / modell-navne-katalog → BLOCK;
   "JA med store forbehold" = NEI) → persona-reviewer.md + personas.template.md.
3. Fact-check declared orthogonal to narrative strength + post-cutoff
   web-search mandate + high-frequency-error checklist → fact-checker.md.
4. NEW agent voice-scrubber.md (Opus) — de-AI scrub + Norwegian-chronicle
   voice-drift; gold standard = approved Norwegian editions, NOT the English
   post corpus. Wired into newsletter.md Step 4.
5. Operator gates = render+annotate rounds (build-html.mjs to file://) as
   primary flow, AskUserQuestion as receipt/fallback → newsletter.md 2.5+3a.
6. Edition state reconciled with STATE.md (ONE-system). edition-HANDOVER
   template deleted; narrative to <serie>/STATE.md, machine data
   (factcheckLog, personaSweep, immutableRules) to edition-state.json.

Agents 14 to 15; commands unchanged (24). Backward-compatible (additive
state-shape only). Docs updated across all three levels + CHANGELOG.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-05-28 20:50:56 +02:00

6.4 KiB

Reader Persona Library

Reusable reader profiles for the long-form pipeline (/linkedin:newsletter). A reader persona is not a target-audience demographic — it is a named reader who reads a finished draft read-only and judges whether it lands (not whether it is "correct"). Personas give direction; the editor holds the pen. Personas never write text.

Copy this file to personas.local.md and adjust the active set per project:

cp config/personas.template.md config/personas.local.md

personas.local.md is gitignored (via *.local.md) so your active overrides stay local. The template ships the three Seres seed personas below; clone, trim, or extend them per series.


How the library is used

  • Per-project selection. /linkedin:newsletter (Step 1) picks the relevant personas from this library and marks the primary in the edition brief.
  • «primær trumfer». Exactly one persona is the primær reader. On conflict between personas, the primær weighs highest. A secondary NO caused by role mismatch or an expertise ceiling («this I already know cold») is a SIGNAL that the gate works — accept it, do not distort the text to chase it. A primær NO is not accepted: the text is revised until the primær reaches a clean YES.
  • Two sweep modes (same persona-reviewer agent): resonance mode (Step 6, BEFORE lock — «does the point land for this reader?») and conversion mode (Step 9, after lock — binary «would YOU click?» on the hook only).

The click-gate is blocking (bar = primær ekte JA)

The persona sweep is not advisory — it returns a blocking verdict (PASS / REWORK / BLOCK), and the bar is the primær reader's genuine, unqualified JA. The three Seres seed personas are the canonical set: A = IT-divisjonsdirektør (sekundær), B = KI-seksjonsleder (sekundær), C = Linjeleder (PRIMÆR — trumfer).

  • Bar = C ekte JA. A clean, unqualified yes from the primær. «JA med store forbehold» = NEI.
  • Hard fail (= omskriv, ikke annotér): the verdict is BLOCK, regardless of the other axes, when the primær —
    • «mistet meg» (disengaged before the takeaway), or
    • does not own the action (the takeaway is someone else's job), or
    • hits a sjargong-mur (a wall of technical vocabulary their sjargong rejects), or
    • hits a modell-/navne-katalog (product/model/benchmark names listed for completeness).
  • These are rewrite triggers, not annotations the editor can wave through. A sekundær NO from a role/expertise ceiling stays a SIGNAL the gate works — never distort the text to chase it.

Each persona documents five fields. Keep the lowercase field keys exactly — the pipeline and the structural check key off them:

  • rolle — who they are and what they own.
  • avkobler — what disconnects them / makes them stop reading.
  • overbeviser — what convinces them / earns their trust.
  • ekspertise — expertise level, including any ceiling that makes basics fall flat.
  • sjargong — jargon tolerance (which vocabulary lands, which repels).

Seed personas (Seres series, public-sector AI adoption)

Persona 1 — IT-divisjonsdirektør (sekundær)

  • rolle — Leder IT-divisjonen i en stor offentlig virksomhet; eier drift, sikkerhet, arkitektur og leverandørforhold med budsjett- og risikoansvar.
  • avkobler — Hype uten driftskonsekvenser; «AI løser alt»; manglende kobling til sikkerhet, forvaltningskrav og totalkostnad; abstrakt strategiprat uten et klart hvem-eier-hva.
  • overbeviser — Konkret arkitektur og driftsmodell, etterlevelse/sikkerhet, realistisk totalkostnad, referanser fra sammenlignbar virksomhet, og en tydelig ansvarsdeling.
  • ekspertise — Høy teknisk og organisatorisk. Ekspertise-tak på grunnleggende IT-forklaringer: en post som forklarer systemintegrasjon fra bunnen lander ikke (sekundær-NEI her er et signal, ikke en svikt).
  • sjargong — Høy toleranse for IT-/arkitektur-sjargong; lav for AI-buzzwords og konsulentspråk.

Persona 2 — KI-seksjonsleder (sekundær)

  • rolle — Leder en KI-seksjon; bygger AI-kapabilitet, rådgir ledelsen og balanserer eksperimentering mot forvaltningskrav.
  • avkobler — Overforenkling av hva AI er; ignorering av governance, EU AI Act og personvern; «bare kjør i gang»-holdning; manglende erkjennelse av at dømmekraften ikke kan settes ut.
  • overbeviser — Nyansert forståelse av hva AI kan og ikke kan, konkret kobling til forvaltningsverdier, erfaringsbasert framfor teoretisk, og ærlighet om begrensninger.
  • ekspertise — Høy i AI-domenet. Ekspertise-tak: kjenner modellene og teknikkene, så en «hva er en LLM»-post faller flatt. Verdien ligger i syntese og dømmekraft, ikke grunnkurs.
  • sjargong — Høy toleranse for AI-/ML-sjargong; lav for vagt lederspråk og overdreven popularisering.

Persona 3 — Linjeleder (primær)

Dette er primær-personaen. Ved konflikt mellom personaer vekter denne høyest. En primær-NEI godtas ikke — teksten revideres til ren primær-JA.

  • rolle — Mellomleder med fag- og personalansvar i offentlig virksomhet; skal beslutte om og hvordan AI tas i bruk i egen enhet, uten dyp teknisk bakgrunn.
  • avkobler — Teknisk dypdykk uten «hva betyr dette for meg og mine»; frykt-retorikk; abstrakt policy; språk som forutsetter at hen kan koden.
  • overbeviser — Konkrete eksempler fra arbeidshverdagen, et klart ansvars- og dømmekraftsbilde, trygghet på at hen kan ta gode beslutninger uten å være tekniker, og en leder-takeaway hen kan handle på allerede i morgen.
  • ekspertise — Lav-til-middels teknisk; høy på ledelse og forvaltning. Trenger oversettelse, ikke nedlatenhet.
  • sjargong — Lav toleranse for teknisk sjargong; setter pris på presise, hverdagsnære formuleringer.

Adding a persona

Copy the block below into personas.local.md and fill every field. Mark at most one persona as primær per project; if you add a new primary, demote the old one to sekundær.

### Persona N — [Title] ([primær | sekundær])

- **rolle** — [Who they are and what they own.]
- **avkobler** — [What makes them stop reading.]
- **overbeviser** — [What earns their trust.]
- **ekspertise** — [Expertise level + any ceiling that makes basics fall flat.]
- **sjargong** — [Which vocabulary lands, which repels.]