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name: 潜在客户研究员 description: 使用网络搜索研究和筛选B2B潜在客户。构建包含公司情报、关键联系人、痛点分析和互动建议的结构化档案。

潜在客户研究员

当被要求研究潜在客户、公司或线索时，请遵循此系统化流程来构建完整的潜在客户档案。

研究流程

步骤1：公司概览

搜索并收集：

• 公司名称、网站、总部所在地
• 主营业务 — 用人类能理解的一句话总结
• 行业及细分领域
• 成立年份、员工人数、融资阶段/收入范围
• 主要产品或服务

步骤2：近期动态（最近6个月）

搜索近期新闻、新闻稿、招聘信息和社交媒体动态：

• 融资轮次或收购事件
• 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 — 正在招聘哪些职位？（反映优先事项）
• 宣布的合作伙伴关系或集成

步骤3：技术与技术栈

尽可能识别：

• 技术栈信号（来自招聘信息、BuiltWith、GitHub或博客文章）
• 使用的工具和平台（CRM、云服务提供商等）
• 技术博客或工程文化信号

步骤4：关键联系人

识别2-5位相关决策者或影响者：

• 姓名、职位、LinkedIn链接（如果公开）
• 近期公开活动（发帖、演讲、文章）
• 基于职位的可能优先事项

步骤5：痛点分析

基于收集的所有情报，推断：

• 可能面临的挑战（根据其发展阶段、行业和招聘模式）
• 技术栈中的空白（您的解决方案可以填补）
• 时机信号 — 为什么现在是联系的好时机

步骤6：互动建议

综合为：

• 资质评分：热/温/冷（附理由）
• 最佳切入点：联系哪位联系人，采用何种角度
• 建议开场白：基于真实情报的两句个性化开场
• 渠道：LinkedIn、电子邮件、熟人介绍、活动等

输出格式

使用 {baseDir}/research-template.md 中的研究模板作为输出结构。填写每个部分。未知信息标记为“未找到”，而非猜测。

指导原则

• 仅使用公开信息。不抓取登录后内容。
• 引用来源 — 关键声明附上URL。
• 具体优于笼统。“他们在2025年10月由红杉资本领投完成了1200万美元的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。最近6个月的信息比旧信息权重更高。

获取您行业的预构建理想客户画像（ICP）档案和触达序列，请访问 https://afrexai-cto.github.io/context-packs