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# LinkedIn Cringe Analytics: analisi dei commenti Data l'URL di un post LinkedIn, scarica tutti i commenti e produce un **report markdown** con le statistiche. È la skill gemella di `linkedin-cringe`: quella genera il post, questa misura cosa è successo dopo. ## Flusso ### 1. Acquisizione dei commenti Due strade, in ordine di preferenza: **A. Browser automation (Claude in Chrome).** Se i tool `mcp__claude-in-chrome__*` sono disponibili e un browser è collegato, estrai tutto da solo. La procedura completa e collaudata è in `references/estrazione.md`: **leggila prima di iniziare**, la UI di LinkedIn ha classi CSS offuscate, liste virtualizzate e lazy-load che si innesca solo con eventi rotella, e il playbook risolve tutti e tre i problemi. Se il browser non risulta collegato, chiedi all'utente di collegarlo e offri subito la strada B come alternativa. **B. Fallback manuale.** L'utente apre il post, espande tutti i commenti ("Carica altri commenti" / "Vedi risposte precedenti" / "…altro"), seleziona tutto, copia e incolla in chat, oppure salva la pagina e passa il percorso del file. Il parsing a valle è identico. I dati grezzi (con i nomi veri) vanno **solo nella scratchpad di sessione**, mai nel repository. ### 2. Parsing Trasforma il raccolto in una lista di commenti strutturati. Il formato dei blocchi e le regole (risposte dell'autore, duplicazioni da annidamento, righe di conteggio) sono in `references/estrazione.md`, sezione *Parsing*. Escludi dalla classificazion