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prospect-researcherB2B客户调研

Research and qualify B2B prospects using web search. Builds structured profiles with company intel, key contacts, pain points, and engagement recommendations.

作者: admin | 来源: ClawHub
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ClawHub
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prospect-researcher

潜在客户研究员

当被要求研究某个潜在客户、公司或线索时,请遵循以下系统化流程,构建完整的潜在客户档案。

研究流程

第一步:公司概况

搜索并收集:
  • - 公司名称、网站、总部所在地
  • 业务内容 — 用一句话概括,普通人能理解
  • 行业与细分领域
  • 成立年份、员工数量、融资阶段/营收范围
  • 主要产品或服务

第二步:近期动态(过去6个月)

搜索近期新闻、新闻稿、招聘信息及社交动态:
  • - 融资轮次或收购
  • 产品发布或业务转型
  • 领导层变动(新任CTO、工程副总裁等)
  • 招聘模式 — 他们正在招聘哪些岗位?(信号指示优先级)
  • 已宣布的合作或集成

第三步:技术与技术栈

尽可能识别:
  • - 来自招聘信息、BuiltWith、GitHub或博客文章的技术栈信号
  • 他们使用的工具和平台(CRM、云服务商等)
  • 技术博客或工程文化信号

第四步:关键联系人

确定2-5位相关决策者或影响者:
  • - 姓名、职位、领英URL(如公开可获取)
  • 近期公开活动(帖子、演讲、文章)
  • 基于角色的可能优先事项

第五步:痛点分析

基于所有收集到的情报,推断:
  • - 根据其阶段、行业和招聘模式,可能面临的挑战
  • 其技术栈中你的解决方案可以填补的空白
  • 时机信号 — 为什么现在是接触的最佳时机

第六步:接触建议

综合得出:
  • - 资格评分:热 / 温 / 冷(附理由)
  • 最佳切入点:哪个联系人、什么角度
  • 建议开场白:基于真实情报的两句话个性化钩子
  • 渠道:领英、邮件、熟人介绍、活动等

输出格式

使用位于{baseDir}/research-template.md的研究模板作为输出结构。填写每个部分。未知项标记为未找到,而非猜测。

指导原则

  • - 仅使用公开可获取的信息。 不爬取登录后的内容。
  • 注明来源 — 关键声明附上URL。
  • 具体优于笼统。 他们于2025年10月获得了由红杉资本领投的1200万美元A轮融资优于资金充足的初创公司。
  • 标注不确定性。 如果数据点是推断而非确认的,请说明。
  • 优先考虑时效性。 过去6个月的信息权重大于更早的数据。

在 https://afrexai-cto.github.io/context-packs 获取针对您行业的预制ICP档案和外联序列。

标签

skill ai

通过对话安装

该技能支持在以下平台通过对话安装:

OpenClaw WorkBuddy QClaw Kimi Claude

方式一:安装 SkillHub 和技能

帮我安装 SkillHub 和 afrexai-prospect-researcher-temp-1775940242 技能

方式二:设置 SkillHub 为优先技能安装源

设置 SkillHub 为我的优先技能安装源,然后帮我安装 afrexai-prospect-researcher-temp-1775940242 技能

通过命令行安装

skillhub install afrexai-prospect-researcher-temp-1775940242

下载

⬇ 下载 prospect-researcher v1.0.0(免费)

文件大小: 3.77 KB | 发布时间: 2026-4-12 08:40

v1.0.0 最新 2026-4-12 08:40
Prospect Researcher v1.0.0 – Initial Release

- Provides a systematic workflow to research and qualify B2B prospects using web search.
- Builds structured prospect profiles including company details, recent activities, tech stack, key contacts, pain points, and engagement recommendations.
- Requires citing of sources, clear marking of unknowns, and explicit flagging of inferred data.
- Prioritizes recent information (last 6 months) for prospect insights.
- Output follows a research template; only publicly available information is used.

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