← 返回 Skills 市场
shaniu001

B2b Lead Engine

作者 ShaNiu001 · GitHub ↗ · v1.0.0 · MIT-0
cross-platform ⚠ suspicious
97
总下载
0
收藏
2
当前安装
1
版本数
在 OpenClaw 中安装
/install b2b-lead-engine
功能描述
B2B商机挖掘助手。当用户说'我要卖XXX'、'帮我找客户'、'分析竞品'、'挖掘商机'时启用,自动识别竞品、挖掘潜在客户、生成个性化BD材料。支持6阶段标准化流程:配置生成→信息采集→商机识别→信息补全→BD材料生成→输出交付。
使用说明 (SKILL.md)

B2B商机挖掘引擎(智能获客引擎)

Overview

这是一个完整的B2B商机挖掘技能,帮助用户从产品描述开始,完成潜在客户挖掘全流程。技能涵盖:竞品识别、竞品动态监控、竞品销售Connection挖掘、商机评分、信息补全(含性格分析)、个性化BD材料生成,最终输出标准化日报。

触发条件

用户输入包含以下模式时激活:

  • "我要卖..."
  • "帮我找客户..."
  • "分析竞品..."
  • "挖掘商机..."

Workflow

阶段1:配置生成

收到用户产品描述后,执行以下步骤:

  1. 产品分析:识别产品核心功能和所属赛道
  2. 竞品搜索:通过联网搜索找出主要竞争对手(5-10个)
  3. 目标人群推断:确定可能的购买决策者职位
  4. 关键词生成:生成用于信息采集的搜索关键词(产品/需求/场景3类)
  5. 竞品销售搜索:搜索竞品销售人员的LinkedIn

完成后输出配置确认:

📋 配置确认

产品:[产品名]
赛道:[行业赛道]

已识别竞品(将监控其动态+挖掘其销售Connection):
  ✓ 竞品1
  ✓ 竞品2
  ✓ 竞品3
  ✓ 竞品4
  ✓ 竞品5

目标决策人职位:
  ✓ 职位1
  ✓ 职位2
  ✓ 职位3

搜索关键词:
  • 关键词1
  • 关键词2
  • 关键词3

竞品销售(用于Connection挖掘):
  • 销售1 @ 竞品1 - LinkedIn URL
  • 销售2 @ 竞品2 - LinkedIn URL

是否需要调整?[确认启动] / [修改配置]

等待用户确认后,继续下一步。用户可以调整竞品列表和目标人群。

阶段2:信息采集(依次执行两个任务)

确认配置后,依次执行以下两个信息采集任务:

任务A:竞品动态监控(详见"竞品动态监控"章节)

  • 产品更新/新功能发布
  • 融资/收购新闻
  • 合作伙伴公告
  • 客户案例
  • 行业合作情报
  • 关键人物动态
  • 行业活动扫描

任务B:竞品销售Connection挖掘(详见"竞品销售Connection挖掘"章节)

  • 访问竞品销售LinkedIn
  • 提取Connection列表
  • 智能筛选潜在客户

阶段3:商机识别与评分

合并所有渠道发现的线索,执行:

  1. 线索汇总与去重
  2. 排除过滤(竞争对手、已有客户)
  3. 多维度评分(详见"商机评分体系"章节)
  4. 按优先级排序

阶段4:信息补全

对评分后的商机执行:

  1. 公司信息补全(官网、规模、融资、业务)
  2. 决策人识别
  3. 联系方式获取
  4. 背景调研
  5. 性格分析(详见"性格分析与画像"章节)

阶段5:BD材料生成

基于性格分析结果,为每个商机生成:

  1. 个性化LinkedIn Connection话术(≤300字符)
  2. 个性化Email开发信(≤150词)

详见"BD材料生成"和"LinkedIn BD最佳实践"章节。

阶段6:输出交付

生成完整日报(详见"日报输出格式"章节)。


配置生成详细指南

产品分析

分析产品描述,提取:
- 产品核心功能
- 所属行业赛道
- 目标市场(B2B/B2C,国内/海外)
- 产品差异化特点

竞品搜索

搜索关键词模式:
- "[产品类型] companies"
- "[产品类型] alternatives"
- "[产品类型] competitors"

输出竞品列表(5-10个)

目标人群推断

根据产品类型推断决策者:

产品类型 目标决策人
技术产品 CTO, VP Engineering, Head of AI
营销产品 CMO, VP Marketing, Head of Growth
销售产品 VP Sales, Head of BD
设计产品 Head of Design, Creative Director
通用SaaS VP Product, COO

搜索关键词生成

生成3类关键词:

  • 产品关键词:产品类型相关
  • 需求关键词:客户痛点相关
  • 场景关键词:使用场景相关

竞品销售搜索

对每个竞品,搜索其销售人员:
搜索语法:site:linkedin.com "[竞品名]" + "Sales" OR "BD" OR "Account Executive"

输出销售列表:
- 姓名
- 职位
- LinkedIn URL
- 负责区域

行业适配参考

行业 竞品例子 目标决策人 搜索关键词
视频AI Runway, Pika, Luma, Kling VP Product, Head of AI video generation, AI video
客服SaaS Zendesk, Intercom, Freshdesk VP CS, Head of Support customer support software
BI工具 Tableau, PowerBI, Looker CDO, Head of Analytics business intelligence
营销自动化 HubSpot, Marketo, Pardot CMO, VP Marketing marketing automation
云服务 AWS, Azure, GCP CTO, VP Engineering cloud infrastructure
设计工具 Figma, Sketch, Adobe XD Head of Design, VP Product design tools, UI/UX

业务配置文件格式 (business_config.yaml)

business_config:
  # 基础信息
  product_name: "{产品名}"
  value_proposition: "{一句话价值主张}"
  target_persona:
    - "{目标职位1}"
    - "{目标职位2}"

  # 竞品列表
  competitors:
    - name: "{竞品1}"
      keywords:
        - "{关键词1}"
        - "{关键词2}"
      sales_people:
        - name: "{销售姓名}"
          title: "{职位}"
          linkedin: "{LinkedIn URL}"

  # 排除列表
  exclusions:
    competitors:
      - "{竞品1}"
      - "{竞品2}"

  # 搜索关键词
  search_keywords:
    product: ["{关键词}"]
    demand: ["{关键词}"]
    scenario: ["{关键词}"]

竞品动态监控

1. 竞品动态监控

对于每个竞品,执行以下搜索:

搜索模式:
- "[竞品名] announcement" + 时间范围
- "[竞品名] launch" + 时间范围
- "[竞品名] funding" + 时间范围
- "[竞品名] partnership" + 时间范围

搜索平台:
- Google News
- Twitter/X
- LinkedIn
- TechCrunch, VentureBeat, 36kr

提取信息类型:
- 产品更新/新功能发布
- 融资/收购新闻
- 合作伙伴公告
- 客户案例/使用者
- 价格变动
- 团队变动

2. 行业合作情报

搜索关键词:
- "[行业关键词] partnership"
- "[行业关键词] integration"
- "[行业关键词] collaboration"

关注点:
- 哪些公司在寻找类似解决方案
- 行业趋势和热点
- 大厂动向
- 新的应用场景

3. 关键人物追踪

对于每个竞品的关键人物:

检查渠道:
- LinkedIn动态
- Twitter/X动态
- 博客文章
- 演讲视频

关注内容:
- 讨论的话题
- 提到的合作伙伴
- 参加的活动
- 招聘的岗位
- 分享的观点

4. 行业活动扫描

搜索平台:
- lu.ma
- Eventbrite
- Meetup
- 行业会议官网

搜索关键词:
- "[行业关键词] conference"
- "[行业关键词] summit"
- "[行业关键词] meetup"

提取信息:
- 活动名称、时间、地点
- 主办方/赞助商(潜在商机)
- 参会者/演讲者列表
- 报名链接

商机信号识别

在监控过程中,识别以下商机信号:

  1. 客户案例信号:竞品公布的客户案例;客户在社交媒体提及竞品
  2. 需求信号:公司公开表达相关需求;招聘相关岗位
  3. 预算信号:最近融资的公司;扩张中的公司
  4. 不满信号:对竞品的抱怨或负面评价;寻求替代方案的帖子

竞品动态输出格式

竞品动态表

竞品 动态类型 动态内容 来源 时间 商机信号
{竞品名} 产品更新/融资/合作 {具体内容} {来源URL} {日期} {是否包含潜在客户信息}

行业合作情报表

公司A 公司B 合作内容 来源 时间 相关性
{公司名} {公司名} {合作详情} {来源URL} {日期} {与我们产品的相关性}

关键人物动态表

人物 公司/职位 动态内容 平台 时间 潜在价值
{姓名} {公司} {职位} {动态摘要} LinkedIn/Twitter {日期} {对商机挖掘的价值}

即将活动表

活动名称 时间 地点 主办方 相关赞助商 链接
{活动名} {日期时间} {线上/城市} {主办方} {赞助商列表} {URL}

优先级标记

优先级 标准
🔥 高 包含明确的潜在客户或商机信号
⭐ 中 包含行业趋势或间接线索
📋 低 一般性信息,供参考

竞品销售Connection挖掘

这是最核心的策略。竞品销售的Connection本质上是"已验证的潜在客户池":

  • ✅ 竞品销售已花时间筛选过这些人
  • ✅ 这些人已被"教育"过,了解这类产品
  • ✅ 有些可能对竞品不满意,正好是机会
  • ✅ 转化率远高于冷名单

Step 1: 获取竞品销售LinkedIn

方法A:从配置文件读取(如已配置 sales_people)

方法B:自动搜索
  搜索语法:site:linkedin.com "[竞品名]" + "Sales" OR "BD" OR "Account Executive"

  优先级职位:
  1. Sales Director / VP Sales
  2. Business Development Manager
  3. Account Executive
  4. Sales Manager
  5. Partnership Manager

Step 2: 访问销售LinkedIn页面

提取信息:
- 销售姓名和职位
- 所在公司(确认是竞品)
- Connection数量
- 负责区域
- 工作经历

Step 3: 提取Connection列表

遍历可见的Connection:
- 姓名
- 职位
- 公司
- LinkedIn URL
- 共同连接数

Step 4: 智能筛选潜在客户

职位筛选规则

匹配目标决策人职位关键词:
- VP / Vice President
- Head of
- Director of
- Chief (CTO, CMO, CPO等)
- Lead / Manager(特定领域)

示例:
- VP of Product ✅
- Head of AI ✅
- Creative Director ✅
- Software Engineer ❌
- Recruiter ❌

公司筛选规则

符合目标客户画像:
- 行业匹配
- 规模匹配(员工数、融资阶段)
- 业务模式匹配

排除:
- 竞争对手员工
- 同行销售人员
- 猎头/咨询公司

匹配原因分析

为每个筛选出的人分析匹配原因:
- 职位契合度:为什么这个职位可能是决策人
- 公司契合度:为什么这家公司可能有需求
- 时机信号:是否有近期需求的迹象

Connection挖掘输出格式

潜在客户列表

来源销售 潜在客户 职位 公司 匹配原因 LinkedIn 优先级
{销售名}@{竞品} {姓名} {职位} {公司} {为什么是潜在客户} {URL} 🔥/⭐/📋

详细信息(每个潜在客户)

潜在客户:
  姓名: {姓名}
  职位: {职位}
  公司: {公司}
  linkedin_url: {URL}

来源信息:
  来源销售: {销售名}
  竞品公司: {竞品名}
  发现时间: {日期}

匹配分析:
  职位契合: {分析}
  公司契合: {分析}
  需求信号: {分析}

优先级: {高/中/低}
优先级原因: {说明}

统计汇总

📊 Connection挖掘统计

总检查销售数:{X}人
总扫描Connection数:{X}人
筛选后潜在客户:{X}人
  - 🔥 高优先级:{X}人
  - ⭐ 中优先级:{X}人
  - 📋 低优先级:{X}人

转化率:{筛选后/总扫描}%

来源分布:
  - {竞品1}:{X}人
  - {竞品2}:{X}人

隐私受限情况处理

如果竞品销售的LinkedIn设置了隐私,看不到Connection:

  1. 尝试查找该竞品的其他销售
  2. 关注该销售的互动(点赞、评论),从互动对象中发现线索
  3. 查看该销售参加的活动,从参会者中发现线索
  4. 报告限制情况,调整策略

注意事项

  1. 合规性:只访问公开可见的Connection信息
  2. 频率控制:避免过于频繁的访问,防止账号被限制
  3. 筛选质量:宁缺毋滥,确保每个潜在客户都有明确的匹配原因
  4. 多销售覆盖:每个竞品建议追踪2-3个销售,扩大覆盖面
  5. 去重处理:多个销售可能有相同的Connection,需要去重

商机评分体系

线索汇总

合并所有来源的线索:
- 竞品客户案例
- 公开表达需求的公司
- 参加行业活动的公司
- Connection挖掘的潜在客户
- 融资/扩张中的公司

去重处理:
- 按公司名称去重
- 保留信息最完整的记录
- 合并多个来源的信息

排除过滤

for 线索 in 所有线索:
    if 线索.公司名 in 竞争对手列表: 排除
    if 线索.公司名 in 已有客户列表: 排除
    if 线索.公司名 in 其他排除条件: 排除
    否则: 保留

排除记录需保留,便于后续审核。

评分维度与权重

维度 权重 评分标准(0-100)
需求明确度 30% 是否明确表达需求/痛点
公司规模 20% 员工数、融资阶段、收入
决策人可触达性 20% 是否能找到联系方式
时机紧迫度 15% 是否近期有项目/需求
匹配度 15% 与产品的契合程度

各维度评分细则

需求明确度(30%)

分数 条件
90-100 公开发帖寻求解决方案
70-89 正在使用竞品,有明确痛点
50-69 在竞品销售Connection中,职位匹配
30-49 参加相关活动,关注相关话题
0-29 仅为行业相关,需求不明确

公司规模(20%)

分数 条件
90-100 大型企业(1000+员工)或知名品牌
70-89 中型企业(100-999员工)或C轮+
50-69 小型企业(10-99员工)或A/B轮
30-49 初创企业(\x3C10员工)或种子轮
0-29 个人或无法判断

决策人可触达性(20%)

分数 条件
90-100 有直接联系方式(Email+电话)
70-89 有Email或LinkedIn可发送消息
50-69 仅有LinkedIn,需要Connection
30-49 只知道公司,需要搜索决策人
0-29 无法找到任何联系途径

时机紧迫度(15%)

分数 条件
90-100 明确表示近期要采购/评估
70-89 最近30天有相关动态
50-69 最近90天有相关动态
30-49 今年有相关动态
0-29 无时机信号

匹配度(15%)

分数 条件
90-100 完美契合目标客户画像
70-89 大部分特征匹配
50-69 部分特征匹配
30-49 勉强相关
0-29 关联度低

来源加权

不同渠道的线索有基础加分:

来源 基础加分 原因
🔥 竞品销售Connection +10 已被竞品"教育"过
⭐ 公开表达需求 +8 需求明确
⭐ 正在使用竞品 +5 有预算和经验
📌 行业活动参与者 +3 在关注领域
📌 最近融资公司 +3 有预算

来源加分只能加一次(选最高的来源)。

最终优先级

优先级 最终得分 建议行动
🔥 高 ≥80分 今日发送Connection/Email
⭐ 中 50-79分 本周跟进
📋 低 \x3C50分 加入培育列表

商机来源优先级总览

优先级 来源
🔥 P0 竞品销售Connection挖掘
⭐ P1 公开表达需求的公司
⭐ P1 正在使用竞品的公司
📌 P2 参加行业活动的公司
📌 P2 最近融资的公司

评分输出格式

公司 联系人 来源 需求 规模 可触达 时机 匹配 加分 总分 优先级
{公司} {姓名} {来源} 85 70 80 60 75 +10 85 🔥 高

信息补全

Step 1: 公司信息补全

数据来源:
- 公司官网
- LinkedIn公司页面
- Crunchbase
- 新闻报道

需要补全的字段:
- 公司全称
- 公司简介/主营业务
- 公司规模(员工数)
- 融资阶段/金额
- 总部位置
- 行业分类
- 关键产品/服务

Step 2: 决策人识别

搜索语法:
site:linkedin.com "[公司名]" + "[目标职位关键词]"

目标职位关键词示例:
- VP of Product / VP Product
- Head of AI / AI Lead
- CTO / Chief Technology Officer
- Director of Business Development
- Head of Partnerships
- CMO / Chief Marketing Officer

验证决策人:
- 确认仍在该公司任职
- 确认职位与目标匹配
- 优先选择更高级别的决策人

Step 3: 联系方式获取

方法 工具/渠道 优先级
Email查找工具 Hunter.io, Snov.io, Apollo
公司官网 About/Team页面
手动搜索 Google "[姓名] [公司] email"
LinkedIn 直接联系(需要连接) 备选

Email格式推断

常见企业邮箱格式:
- [email protected]
- [email protected]
- [email protected]
- [email protected]

可通过已知员工邮箱推断格式

Step 4: 背景调研

调研内容:
- 最近的新闻报道
- 社交媒体动态(LinkedIn、Twitter)
- 公开演讲/采访
- 发表的文章/博客

调研目的:
- 发现破冰话题
- 了解关注点
- 确认需求信号
- 评估沟通时机

性格分析与画像

目的:根据目标人的性格特征,定制最匹配的沟通风格,提高回复率。

分析维度

维度 分析来源 输出
沟通风格 LinkedIn发帖、评论 正式/轻松、简洁/详细
关注重点 发帖主题、互动内容 技术/商业/创新/效率
决策风格 职业背景、履历 数据驱动/直觉型/共识型
个人兴趣 分享内容、关注话题 用于破冰话题

分析步骤

Step 1: 收集LinkedIn动态
  └── 最近20条发帖/转发/评论

Step 2: 分析沟通风格
  ├── 是否使用emoji?→ 偏轻松
  ├── 帖子长度?→ 喜欢详细 vs 简洁
  └── 语气?→ 正式 vs 随意

Step 3: 分析关注重点
  ├── 发帖主题分类
  └── 互动最多的话题

Step 4: 推断决策风格
  ├── 技术背景 → 可能更重视数据和细节
  ├── 销售/BD背景 → 可能更重视ROI和效果
  └── 创意背景 → 可能更重视创新和体验

Step 5: 发现破冰话题
  └── 最近分享/讨论的非工作话题

性格画像输出示例

性格画像:
  姓名: Mike Lee
  职位: Creative Director @ Nike

  # 沟通风格分析
  沟通风格: 轻松随意
  分析依据:
    - LinkedIn发帖经常使用emoji(🔥 💡 🎨)
    - 语气口语化,不使用商务术语
    - 帖子较短,平均100字以内

  # 关注重点分析
  关注重点: 创意、品牌、视觉storytelling
  热门话题:
    - AI与创意结合
    - 品牌视觉升级
    - 用户体验设计

  # 决策风格分析
  决策风格: 直觉型,重视创新
  分析依据:
    - 创意背景出身
    - 经常分享创新案例
    - 强调"尝试新事物"

  # 破冰话题
  破冰话题:
    - 最近分享:某AI艺术展览
    - 讨论热点:Midjourney的创意应用
    - 个人兴趣:摄影、设计

# 沟通策略建议
建议沟通策略:
  - 开场可提及他最近分享的创意案例
  - 语气轻松,可适当用emoji
  - 强调"创新"和"视觉效果"而非技术细节
  - 避免过于正式的商务用语
  - 首选话术风格:轻松创意型

性格分析不充分时(动态数据不足),标记"待补充",BD材料默认使用"正式专业型"。


BD材料生成

性格→话术映射规则

性格特征 话术调整
轻松随意 可用emoji、口语化、简短
正式专业 无emoji、商务用语、结构化
关注创新 强调"新"、"首创"、"突破"
关注效率 强调数据、ROI、节省时间
关注技术 提及技术细节、性能指标
关注商业 强调商业价值、案例、客户
数据驱动 提供具体数字、对比数据
直觉型 强调愿景、可能性、趋势

LinkedIn Connection 话术生成

生成规则

  • 长度:≤ 300字符(LinkedIn硬限制)
  • 个性化:必须提到对方公司和产品
  • 价值主张:说明你能提供什么
  • 性格匹配:根据性格分析调整语气
  • 无销售感:首次连接不要直接推销

话术结构

1. 称呼 + 表明看到对方在做什么(或破冰话题)
2. 说明你是谁、能提供什么价值
3. 提出连接请求

风格A:轻松创意型

适用于:轻松随意、关注创新的目标人

Hey {Name}! 👋

{破冰话题 - 提及最近的分享/动态}

I'm {Your Name} from {Company} ({产品简述}).
We're helping creative teams like yours {核心价值}.

Would love to swap ideas!

示例

Hey Mike! 👋

Loved your recent post about visual storytelling - the Nike campaign was 🔥

I'm Morgan from MiniMax (Hailuo AI video). We're helping creative teams
produce stunning video content 10x faster.

Would love to swap ideas on AI + creativity!

风格B:正式专业型

适用于:正式专业、关注效率/数据的目标人

Hi {Name},

I noticed {Company} is {对方业务/近期动态}.

At {Your Company}, we help {目标客户类型} {核心价值}
{具体数据/效果}.

Would you be open to a brief conversation about {话题}?

Best regards,
{Your Name}

示例

Hi Sarah,

I noticed Netflix is expanding its content production capabilities.

At MiniMax, we help media companies reduce video production time by 80%
while maintaining creative quality.

Would you be open to a brief conversation about AI-powered video workflows?

Best regards,
Morgan

风格C:技术导向型

适用于:技术背景、关注技术细节的目标人

Hi {Name},

Saw {公司}正在{技术相关动态}.

I'm building {产品} at {公司} - {技术特点}.
{技术优势描述}

Would love to chat about {技术话题}.

{Your Name}

风格D:商业价值型

适用于:商业背景、关注ROI的目标人

Hi {Name},

I noticed {Company}'s {业务动态}.

At {Your Company}, we've helped {客户类型} achieve {具体成果}:
• {数据1}
• {数据2}

Worth a quick chat?

{Your Name}

Email 开发信生成

生成规则

  • 个性化:针对对方公司定制
  • 结构化:问候 → 钩子 → 价值 → CTA
  • 简洁:不超过150词
  • 性格匹配:调整语气和重点

Email结构

Subject: [吸引眼球的标题] - {Your Company} x {Their Company}

Hi {Name},

[开头钩子:为什么联系他们,1-2句]

[价值主张:你能帮他们做什么,3个bullet点]
• Benefit 1
• Benefit 2
• Benefit 3

[CTA:明确的下一步行动]

Best regards,
{Your Name}
{Your Title}
{Your Company}

主题行模板

类型 模板
合作型 Partnership Opportunity - {Your Company} x {Their Company}
价值型 How {Company} can {核心价值}
问题型 Quick question about {他们的业务}
介绍型 {共同联系人} suggested I reach out
数据型 {X}% improvement in {指标} - relevant for {Company}?

开头钩子模板

类型 模板
近期动态 I noticed {Company} recently {动态}...
行业观察 With {行业趋势}, companies like {Company} are...
共同点 We both {共同点}...
赞赏型 I've been following {Company}'s work on {项目}...
问题型 Many {职位}s I talk to are struggling with {痛点}...

BD材料输出格式

商机: {公司名} - {联系人}
优先级: {高/中/低}

# 性格匹配分析
性格类型: {轻松/正式/技术/商业}
选用风格: {风格A/B/C/D}
调整要点:
  - {调整点1}
  - {调整点2}

# LinkedIn Connection 话术
linkedin_message: |
  {生成的话术,≤300字符}

字符数: {XX}/300

# Email 开发信
email_subject: "{主题行}"
email_body: |
  {生成的Email正文}

词数: {XX}/150

# 备选版本(可选)
alt_linkedin_message: |
  {备选话术}

质量检查清单

生成每份材料后,自动检查:

LinkedIn话术检查

  • 长度 ≤ 300字符
  • 提及对方公司名
  • 包含价值主张
  • 语气与性格匹配
  • 无语法错误
  • 有明确的连接请求

Email检查

  • 主题行吸引眼球
  • 开头个性化
  • 包含3个价值点
  • CTA明确简单
  • 总词数 ≤ 150
  • 语气与性格匹配
  • 无语法错误

LinkedIn BD最佳实践

适用场景

  • 向潜在客户发送LinkedIn Connection请求
  • 编写个性化的开发信
  • B2B销售的初次触达
  • 建立行业人脉

Connection 请求最佳实践

基础规则

  1. 字符限制:≤ 300字符(LinkedIn硬限制)
  2. 个性化:必须体现你了解对方
  3. 价值导向:说明连接对双方的价值
  4. 无销售感:首次连接不要直接推销

开头方式

方式 示例 适用场景
提及动态 "Loved your post about..." 对方活跃发帖
提及公司 "I noticed {Company} is..." 公司有新闻
共同连接 "{Name} suggested I connect..." 有共同人脉
行业话题 "Fellow {行业} professional..." 同行业
活动相关 "Saw you're speaking at..." 参加同一活动

结尾方式

方式 示例
交流型 "Would love to exchange ideas."
学习型 "Would love to learn from your experience."
合作型 "Would love to explore potential synergies."
简洁型 "Let's connect!"

示例库

示例1:看到对方发帖

Hi Sarah! Your recent post on AI in marketing really resonated.
I'm Morgan from MiniMax - we're building tools that help marketers
create video content at scale. Would love to connect and exchange ideas!

示例2:提及公司动态

Hi Mike, I noticed Acme is expanding into video content.
At MiniMax, we help companies like yours produce professional videos
10x faster with AI. Would love to connect!

示例3:共同连接

Hi Lisa, David Chen suggested I reach out. I'm working on AI video
generation at MiniMax - David mentioned you might be interested in
what we're building. Would love to connect!

示例4:同一活动

Hi Tom! Saw you're attending AI Summit next week. I'll be there too -
speaking about AI in content creation. Would love to connect beforehand
and maybe grab coffee at the event!

Email 开发信最佳实践

主题行技巧

好的主题行

  • "Quick question about {公司}的{业务}"
  • "{共同联系人} suggested I reach out"
  • "Idea for {公司}'s {挑战}"
  • "{X}% improvement in {指标} - relevant?"

避免的主题行

  • "Partnership opportunity!!!!"(太销售)
  • "Hi"(太模糊)
  • 全大写字母
  • 过多emoji

开头钩子技巧

有效钩子

I noticed {Company} recently announced {新闻}...
With {行业趋势}, companies like {Company} are facing {挑战}...
{共同联系人} mentioned you're looking into {话题}...
I've been following {Company}'s work on {项目} - impressive...

无效钩子

I hope this email finds you well... (老套)
I'm reaching out to introduce... (太直接)
We are a leading provider of... (以自己为中心)

CTA技巧

好的CTA

Would you be open to a quick 15-min call this week?
Do you have 15 minutes on [具体日期] to chat?
Reply with your availability and I'll send a calendar invite.

避免的CTA

Let me know when you're free.(太模糊)
Can we schedule a demo?(太直接)
Please reply ASAP.(太急迫)

跟进策略

跟进节奏

触点 时间 渠道 内容
1 Day 0 LinkedIn Connection请求
2 Day 3 Email 开发信
3 Day 7 LinkedIn 如未连接,评论对方帖子
4 Day 10 Email 跟进邮件(提供新价值)
5 Day 14 LinkedIn 再次发送Connection

跟进邮件模板

Subject: Re: [原主题]

Hi {Name},

Following up on my previous email.

I wanted to share {新的价值点/案例/内容} that might be relevant
given {公司}的{业务/挑战}.

Worth a quick chat?

Best,
{Your Name}

最佳发送时间

时间 效果
周二-周四 上午9-11点 最佳
周一 上午10点后 良好
周五 上午 可以
周末 避免
节假日前后 避免

A/B测试建议

建议定期测试以下变量:

  1. 主题行:提问式 vs 陈述式
  2. 开头:提及动态 vs 提及公司
  3. 价值点数量:2个 vs 3个
  4. CTA:具体时间 vs 开放时间
  5. 长度:简短 vs 详细
  6. 语气:正式 vs 轻松

追踪指标:

  • LinkedIn连接接受率
  • Email打开率
  • Email回复率
  • 会议预约率

标准化商机字段(15字段)

分类 字段名 说明 必填
公司 company_name 公司名称
公司 company_description 公司简介
联系人 contact_name 决策人姓名
联系人 contact_title 职位
联系人 linkedin_url LinkedIn链接
联系人 email 工作邮箱
联系人 phone 电话
联系人 personality_profile 性格画像
商机 source 商机来源
商机 source_detail 来源详情
商机 opportunity_type 商机类型
商机 priority 优先级
商机 match_reason 匹配原因
BD材料 connection_message LinkedIn话术
BD材料 email_draft Email草稿

完整商机信息格式:

# 公司信息
company_name: "{公司名称}"
company_description: "{公司简介/主营业务}"

# 联系人信息
contact_name: "{决策人姓名}"
contact_title: "{职位}"
linkedin_url: "{LinkedIn个人页面链接}"
email: "{工作邮箱}"
phone: "{电话}"  # 可选

# 性格画像
personality_profile:
  沟通风格: "{正式/轻松/简洁/详细}"
  关注重点: "{技术/商业/创新/效率}"
  决策风格: "{数据驱动/直觉型/共识型}"
  破冰话题: "{具体话题}"
  建议策略: "{个性化沟通建议}"

# 商机信息
source: "{商机来源}"
source_detail: "{来源详情}"
opportunity_type: "{商机类型}"
priority: "{高/中/低}"
match_reason: "{为什么是潜在客户}"

# BD材料
connection_message: "{LinkedIn话术}"
email_draft: "{Email草稿}"

日报输出格式

# {产品名} 商机挖掘日报 - {日期}

## 📊 概览
| 指标 | 数量 |
|------|------|
| 竞品动态 | {X}条 |
| 企业合作情报 | {X}条 |
| 关键人物动态 | {X}条 |
| ✨ Connection挖掘 | {X}人 |
| **潜在商机合计** | **{X}个** |

## 1. 竞品动态
[竞品动态表格]

## 2. ✨ 竞品销售Connection挖掘
[Connection挖掘表格]

## 3. 潜在商机汇总
[15字段商机表格,按优先级排序]

## 4. 下一步行动建议
- 🔥 高优先级商机:建议今日发送Connection Request
- ⭐ 中优先级商机:建议本周跟进
- 📋 低优先级商机:加入培育列表

常见错误避免

LinkedIn错误

  • ❌ 直接推销产品
  • ❌ 复制粘贴通用消息
  • ❌ 超过300字符
  • ❌ 没有说明为什么要连接
  • ❌ 语法/拼写错误

Email错误

  • ❌ 主题行太长(显示不全)
  • ❌ 正文太长(没人读完)
  • ❌ 没有个性化开头
  • ❌ 价值点不具体
  • ❌ CTA不明确
  • ❌ 附件过多
  • ❌ 发送时间不当(周末/深夜)

流程错误

  • ❌ 不确认配置就开始采集
  • ❌ 忽略排除列表导致联系竞争对手
  • ❌ 使用通用BD模板而不根据性格定制
  • ❌ 商机信息不完整就生成BD材料
  • ❌ 输出时不按优先级排序

注意事项

  1. 每次执行前确认配置,用户可以调整竞品列表和目标人群
  2. 优先使用竞品销售Connection挖掘渠道,这是质量最高的线索来源
  3. 所有BD材料必须个性化,根据性格分析调整沟通风格
  4. 确保所有商机包含完整15字段
  5. 输出时按优先级排序,高优先级商机优先处理
  6. 确保搜索时间范围准确,避免重复信息
  7. 对每条信息标注原始来源URL
  8. 重点关注商机信号,不只是新闻汇总
  9. 评分要有明确依据,避免主观臆断
  10. 每份BD材料必须高度个性化,禁止使用通用模板
  11. CTA要简单易执行(15分钟电话,而非长会议)
  12. 中文联系人可以生成中英双语版本
安全使用建议
Before installing or enabling this skill, consider the following: - Data collection scope: The skill explicitly instructs scraping LinkedIn and other sites to extract connections, contact details, and to create personality profiles. This can involve collecting personal data (PII) and may violate site Terms of Service or privacy laws (e.g., GDPR) if done without consent. - Credentials and feasibility: The skill declares no credentials but expects data often behind login. Ask the author: how will authenticated access be handled? Never supply your personal LinkedIn credentials or cookies to a third-party skill without an explicit, auditable reason. - Legal and account risk: Automated scraping can lead to account suspension, legal risk, or IP blocking. Ask for explicit limits (rate limiting, obey robots.txt), and prefer using official APIs with proper authorization. - Privacy & minimization: Request clarity on what personal fields are collected, how long data is stored, who can access outputs, and whether PII is redacted. If you need leads, prefer configurations that limit collection to business contact info you are authorized to use. - Operational controls: Insist on logs of actions, explicit user confirmation before performing large-scale scrapes, and a safe mode that only uses publicly available company-level signals instead of extracting individual connection lists. If you proceed, do so cautiously: require the developer to document authentication requirements, data handling, and legal compliance; or run the skill in a constrained environment and monitor network activity. If these clarifications are not provided, treat the skill as high-risk and avoid providing any personal credentials or allowing it to autonomously perform wide-reaching web-scraping tasks.
功能分析
Type: OpenClaw Skill Name: b2b-lead-engine Version: 1.0.0 The 'b2b-lead-engine' skill (SKILL.md) automates aggressive lead generation by scraping LinkedIn profiles to 'mine' connections from competitor sales staff and using third-party services like Hunter.io or Snov.io to find email addresses. While these actions are consistent with the stated business purpose, the automated harvesting of third-party PII and the instructions to circumvent privacy settings (e.g., analyzing likes/comments if connections are hidden) represent high-risk scraping behavior that could lead to user account bans. No evidence of intentional malware, local data exfiltration, or backdoors was found.
能力标签
crypto
能力评估
Purpose & Capability
The name/description match the instructions: identifying competitors, monitoring them, extracting their sales connections and generating BD materials is consistent. However, the runtime guidance expects access to LinkedIn connection lists and contact details that commonly require authenticated access or paid APIs, yet the skill declares no credentials or related environment variables—an implementation gap that should be explained.
Instruction Scope
SKILL.md directs broad, unfettered web searches and explicit scraping-like actions: visiting LinkedIn pages, extracting connection lists, gathering contact information, performing background research across multiple platforms, and producing personality profiles. There are no guardrails (rate limits, respect for terms-of-service/robots.txt, consent rules), no explicit prohibition on collecting sensitive personal data, and user data-handling/retention policies are not specified.
Install Mechanism
Instruction-only skill with no install spec or code files; nothing will be written to disk by an installer. This is low risk from an installation/remote-code perspective.
Credentials
The skill requests no environment variables or credentials, but many tasks (LinkedIn connection extraction, contact retrieval) practically require authenticated access, API keys, or browser cookies. The absence of declared credentials is either an omission or implies the skill expects to operate only on public data; the distinction matters for privacy and feasibility.
Persistence & Privilege
always is false and the skill is user-invocable. It does not request permanent agent-wide presence or modify other skills. Normal autonomous invocation is allowed by platform defaults but not by this skill's metadata.
如何使用
  1. 确保已安装 OpenClaw(本地或 Docker 部署)
  2. 在对话框中输入安装命令:/install b2b-lead-engine
  3. 安装完成后,直接呼叫该 Skill 的名称或使用 /b2b-lead-engine 触发
  4. 根据 Skill 的参数说明提供必要输入,即可获得结构化输出
版本历史
v1.0.0
b2b-lead-engine 1.0.0 Changelog - Initial release of the B2B商机挖掘助手 (B2B Lead Engine). - Supports end-to-end B2B lead generation: product analysis, competitor identification, potential client mining, and personalized BD material creation. - Standardized 6-stage workflow: configuration → information gathering → opportunity identification → information completion → BD material generation → delivery. - Automatically extracts competitor sales connections from LinkedIn and screens for qualified leads. - Generates detailed reports and personalized outreach messages based on customer profiles and market intel. - Chinese-language workflow and output, tailored for B2B sales/BD contexts.
元数据
Slug b2b-lead-engine
版本 1.0.0
许可证 MIT-0
累计安装 2
当前安装数 2
历史版本数 1
常见问题

B2b Lead Engine 是什么?

B2B商机挖掘助手。当用户说'我要卖XXX'、'帮我找客户'、'分析竞品'、'挖掘商机'时启用,自动识别竞品、挖掘潜在客户、生成个性化BD材料。支持6阶段标准化流程:配置生成→信息采集→商机识别→信息补全→BD材料生成→输出交付。 它是一个面向 Claude Code / OpenClaw 的 AI Agent Skill 插件,目前累计下载 97 次。

如何安装 B2b Lead Engine?

在 OpenClaw 或 Claude Code 对话框中运行命令「/install b2b-lead-engine」即可一键安装,无需额外配置。

B2b Lead Engine 是免费的吗?

是的,B2b Lead Engine 完全免费,采用 MIT-0 许可证,可自由下载、安装和使用。

B2b Lead Engine 支持哪些平台?

B2b Lead Engine 跨平台运行,可在任意部署了 OpenClaw / Claude Code 的环境中使用(cross-platform)。

谁开发了 B2b Lead Engine?

由 ShaNiu001(@shaniu001)开发并维护,当前版本 v1.0.0。

💬 留言讨论