Skip to content
Back to skills

Sales Prospecting

ASecurity

当需要把 ICP 画像转成已验证、已打分的可触达线索清单(覆盖 B2B SaaS/通用 B2B/本地小微商家)时使用;做线索发现、资格审查、打分排序并产出含来源与置信度的线索表(Markdown 或 CSV);不适用于撰写外呼文案(见 cold-email)或单账户深度竞品研究。触发词:prospecting、线索挖掘、build prospect list、找客户、lead gen、找 SaaS 公司、找 B2B 企业、找本地商家、ICP 匹配、target account list、qualified leads、外呼名单。

  • 3 stars
  • 0 votes
  • 0 copies
  • 2 views
  • Added September 19, 2026
ai-agentsgogitapi

Works with

  • cursor
  • cli
  • api

Security analysis

A100/100

Scanned September 19, 2026

npx -y skills add findscripter/everything-skills --skill sales-prospecting --agent claude-code

Installs into .claude/skills of the current project.

Are you the author of Sales Prospecting?

Add the live security badge to your README. It updates with every re-scan.

Security grade badge for Sales Prospecting
[![Security: A — Skills Directory](https://www.skillsdirectory.com/api/skills/findscripter-sales-prospecting/badge)](https://www.skillsdirectory.com/skills/findscripter-sales-prospecting)

More formats (shields.io, HTML) on the badges page. Keep it an A: scan every change in CI with Pro.

Download with Pro
SKILL.md
---
name: sales-prospecting
title: 销售线索挖掘与筛选
description: 当需要把 ICP 画像转成已验证、已打分的可触达线索清单(覆盖 B2B SaaS/通用 B2B/本地小微商家)时使用;做线索发现、资格审查、打分排序并产出含来源与置信度的线索表(Markdown 或 CSV);不适用于撰写外呼文案(见 cold-email)或单账户深度竞品研究。触发词:prospecting、线索挖掘、build prospect list、找客户、lead gen、找 SaaS 公司、找 B2B 企业、找本地商家、ICP 匹配、target account list、qualified leads、外呼名单。
domain: 商业/sales
triggers: [prospecting, 线索挖掘, build prospect list, 找客户, lead gen, 找 SaaS 公司, 找 B2B 企业, 找本地商家, ICP 匹配, target account list, qualified leads, 外呼名单]
tags: [sales, prospecting, lead-generation, b2b, saas, icp, outbound, compliance]
level: 进阶
status: stable
agents: [claude-code, codex, cursor, gemini-cli]
tools: [Apollo, Clay, Clearbit, ZoomInfo, Hunter, Snov, Truelist, LinkedIn Sales Navigator, BuiltWith, Crunchbase, Google Maps, Yelp, Firecrawl, Browserbase, GitHub]
requires: []
related: [cold-email-writer, cro-revenue-advisor, sales-enablement, deal-desk-reviewer]
combines_with: [cold-email-writer, sales-enablement, email-drip-sequence]
license: MIT
source: coreyhaines31/marketingskills
source_license: MIT
---
## 何时使用

当用户要把一个 ICP(理想客户画像)转化为一份**已验证、已打分、可直接外呼**的线索清单时使用。覆盖三条业务线(motion):

- **SaaS**:卖给其他 SaaS/数字化企业,看 ICP 匹配 + 技术栈匹配 + 增长信号(融资、招聘、产品迭代)。
- **B2B**:卖给非 SaaS 的 B2B(服务、制造、企业、中端市场),看行业 + 规模 + 地域 + 购买信号(触发事件、换供应商)。
- **本地小微(Local SMB)**:卖给本地店铺、健身房、餐厅、诊所、美容院等,看在营状态 + 官网状态 + 距离 + 决策人可触达性。

**不该用的边界**:
- 清单建好后**写外呼文案/序列** → 改用 cold-email。
- 对单个具体账户做**深度竞品研究** → 改用 competitor-profiling(这是研究,不是建表筛选)。
- 需要**线索路由、生命周期、CRM 交接** → 属于 RevOps 范畴,不在本条。

本条只负责「建表 + 资格审查」阶段。

## 步骤

固定五个阶段,工具与信号随业务线变,阶段不变:

1. **定义 ICP**:若存在 `.agents/product-marketing.md`(或 `.claude/product-marketing.md`、旧命名 `product-marketing-context.md`)先读取,只补问未覆盖的信息。整理出:① 企业属性匹配(行业、规模、营收带、地域、商业模式);② 技术栈匹配(仅 SaaS);③ 购买信号(为什么是现在);④ 决策人画像;⑤ 排除条件(什么样直接 skip)。**输出**:一段 ICP 陈述 + 一份通过/淘汰勾选清单。没有它不要进入下一步。
2. **构建候选池(发现)**:候选数量取最终目标的 **2–3 倍**,因为筛选会大幅淘汰。SaaS/B2B 组合 2–3 个数据源交叉验证(Apollo/ZoomInfo 查企业属性,Clearbit/Clay 做富化,LinkedIn Sales Nav 做决策人映射);本地小微以浏览器辅助为主,从 Google Maps 起步,再用 Yelp、官网、社媒、公开目录交叉核对。质量优先:25 条已验证胜过 250 条垃圾。
3. **逐条资格审查**:每条候选对照 ICP 清单打分,每条结论都要附**证据**(一两个来源 URL),不允许无依据断言。置信度三档:**High** = 至少两个独立来源或官方页面确认;**Medium** = 一个可信来源 + 一致的搜索证据;**Low** = 证据残缺或含糊,标注不确定项。B2B/SaaS 的邮箱联系人,**入最终表前必须验证可达性**(用 Truelist 等),无效/高风险邮箱不入表。
4. **打分与优先级**:Hot = 强 ICP 匹配 + 明确购买信号 + 决策人可触达 + 联系方式已验证;Warm = ICP 匹配 + 信号较弱或较旧 + 联系方式可验证;Cold = ICP 匹配松散 或 无明确信号 或 联系方式未验证;Skip = 命中排除条件(出 ICP、已关停、重复、无关、低置信)。默认目标配比约 20% Hot、30% Warm,其余 Cold/Skip。
5. **输出线索表**:默认聊天内 Markdown 表;超过 25 行或用户要文件时改 CSV。表后**必加「优先外呼目标(Top outreach targets)」**:挑 3–5 条 Hot,每条一句话说明为什么先打它。

## 指令

**SaaS/B2B 聊天表(≤25 行)列头:**
```
| Score | Company | Industry | Size | Signal | Contact | Email status | Source | Confidence |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
```

**本地小微聊天表(≤15 行)列头:**
```
| Score | Business | Category | Area | Website status | Website/Social | Phone | Why it's a prospect | Confidence |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
```

**SaaS/B2B CSV 列:**
```csv
score,company,domain,industry,size_band,country,signal,contact_name,contact_title,contact_email,email_status,linkedin,source_urls,why_prospect,confidence,verified_date,notes
```

**本地小微 CSV 列:**
```csv
score,business,category,area,distance_km,website_status,website_url,social_urls,phone,email,source_urls,why_prospect,confidence,verified_date,notes
```

表后固定附:优先外呼目标、搜索参数(业务线、ICP、地点/半径、目标数、生成日期)、未决问题(无法验证、需用户复核的项)。

**定稿前质量检查清单:**
- [ ] 去重(SaaS/B2B 按域名,本地按 商家名+地址)。
- [ ] 每条 Hot 都有已验证联系方式 + 至少一个来源 URL。
- [ ] 没有邮箱验证失败的线索混入;失败的单独放「invalid」桶并标记。
- [ ] 没有「Hot」却缺购买信号的线索。
- [ ] 置信度诚实——「High」需两个独立来源,不能是自己两次搜索。
- [ ] 无来自禁止抓取的线索(LinkedIn 批量、Google Maps 批量导出等)。
- [ ] 每条联系方式都留存来源 URL + 日期(GDPR / CAN-SPAM 溯源)。
- [ ] 最终数量符合用户要求,或已说明为何更少(质量门槛)。

## 示例

用户:「帮我在杭州找 20 家没有官网或官网很差的健身房,要能联系到老板。」
1. 判定业务线 = 本地小微;ICP = 杭州在营健身房,官网缺失/低质,能触达决策人;目标 20,取候选 ~50。
2. 浏览器从 Google Maps 搜「杭州 健身房」,逐家核对 Yelp/点评、是否有官网、社媒、电话;记录官网状态。
3. 逐家打分:在营 + 无官网 + 有公开老板/前台电话 → Hot;有官网但很旧 → Warm;信息残缺 → Low/Skip。每条留来源 URL + 验证日期。
4. 输出本地小微表(≤15 行优先,溢出转 CSV),表后给 3–5 个优先外呼目标,例如「XX 健身工作室:无官网、点评近 30 天仍活跃、前台电话公开,最易切入」。

## 注意事项

合规护栏(每次都先读):
1. **禁止批量抓取** LinkedIn、Google Maps、付费墙站点、限流 API。浏览器是辅助研究工具,不是爬虫。
2. **不绕过** CAPTCHA、登录墙、机器人防护;要登录的就只用公开可见内容。
3. **只用公开商务联系渠道**:info@/hello@/contact@ 及商家自有官网上公布的具名角色邮箱(创始人、店主)。私人邮箱需合法依据(已有关系、opt-in 等)。
4. **GDPR / CAN-SPAM / CASL 意识**:每条联系方式都留存来源 URL 与日期,供下游外呼合规与审计。
5. **不得转售**从 Google Maps、LinkedIn 等条款禁止平台提取的数据。为用户自己外呼建表可以,包装成产品出售不行。
6. **自我限速**:即便是公开源也要拉开请求间隔,别表现得像机器人。

常见错误:没有 ICP 就开始发现;把数据源当权威不交叉核对(Apollo/ZoomInfo 常过期);加联系人不验证邮箱(退信会快速毁掉冷邮信誉);批量抓 LinkedIn/Google Maps(封号 + 违反 ToS);混用业务线评分(别拿「官网状态」去评 SaaS);ICP 匹配但无购买信号还打「Hot」;缺来源 URL(每条都应可溯源);忘记保留授权/溯源记录。

## 互见

- **first-principles-thinking**:拆解「为什么是现在」的购买信号、从根因推导 ICP 假设时可借用。
- **csv-data-cleaner**:导出 CSV 线索表后做去重、字段规整、清洗时使用。
- **fact-checking**:核验线索证据、把置信度从 Low 提升到 High 的交叉验证方法可参考。

---
本条采编自 coreyhaines31/marketingskills(MIT)。

Attribution

Is this your skill, or is something wrong with this listing? Request removal or report an issue. Author removals are honored within 72 hours.

Comments

Loading comments…