根据关键词自动搜索潜在客户公司,提取联系方式(邮箱),输出结构化客户列表。 适用场景: - 用户需要寻找潜在客户时 - 用户需要获取公司联系方式时 - 用户提到"找客户"、"获客"、"销售线索"、"潜在客户"等关键词 - 用户需要查询已收集的客户数据 功能: 1. 根据关键词和地区搜索潜在客户公司 2. 访问公司...
Prospector - 潜在客户挖掘器
功能概述
Prospector - 潜在客户挖掘器是一项面向实际任务的技能,主要用于用户只需描述目标客户,即可自动搜索并提取联系方式:;找客户流程;
核心要点
- Step 1: 解析需求;
- 提取关键词:行业、产品、服务类型;
- 提取地区:城市、省份、国家;
使用与执行
提取数量:需要多少家;Step 2: 检查缓存;检查是否有相同关键词的缓存结果;缓存有效期:7天;如果有缓存,直接返回,避免重复搜索;Step 3: 搜索公司;
结果检查与注意事项
调用 scripts/search。它将相关步骤、工具调用和结果整理方式集中到统一流程中,帮助使用者更快完成目标并减少重复操作。从功能定位来看,该技能强调把分散的操作要求整理成清晰、可复用的处理流程,使用户能够围绕既定目标快速准备输入、选择执行方式并获得结构化结果。实际使用前应先确认任务范围、数据来源、运行环境、必要权限和关键参数,再依据技能说明逐步执行;若输入条件不完整,应先补齐信息或采用保守配置,避免因错误假设导致结果偏离需求。执行过程中需要关注工具调用是否成功、接口或依赖是否可用、输出格式是否符合预期,并对异常提示、缺失字段和边界情况进行处理;涉及批量任务时,还应保存进度,避免中断后重复操作。
Prospector - 潜在客户挖掘器
快速开始
用户只需描述目标客户,即可自动搜索并提取联系方式:
用户:帮我找上海地区的软件外包公司 用户:搜索北京的人工智能企业,需要50家 用户:找一些外贸公司,规模大一点的 用户:继续找更多软件公司(翻页搜索) 用户:查看已收集的客户列表 用户:搜索包含"阿里"的客户
工作流程
找客户流程
Step 1: 解析需求
- 提取关键词:行业、产品、服务类型
- 提取地区:城市、省份、国家
- 提取数量:需要多少家
Step 2: 检查缓存
- 检查是否有相同关键词的缓存结果
- 缓存有效期:7天
- 如果有缓存,直接返回,避免重复搜索
Step 3: 搜索公司
- 调用 scripts/search_companies.py
- 使用多搜索引擎:Google、DuckDuckGo、Bing、百度、Searx
- 支持代理访问(Google等需要代理)
- 返回公司名称、域名、简介
Step 4: 排重处理
- 检查公司是否已存在于数据库
- 跳过已处理的公司
- 只处理新公司
Step 5: 提取邮箱
- 调用 scripts/extract_emails.py
- 爬取官网页面提取邮箱
- WHOIS查询域名注册信息
- 缓存邮箱结果
Step 6: 输出结果
- 结构化JSON格式
- 可选CSV导出
- 统计汇总信息
查询客户流程
Step 1: 解析查询意图
- 列表查询:列出已收集的客户
- 关键词搜索:按公司名搜索
- 邮箱搜索:按邮箱关键词搜索
- 统计查询:查看数据统计
Step 2: 从缓存读取
- 从本地缓存读取客户数据
- 支持多种筛选条件
Step 3: 返回结果
- 表格或JSON格式
- 支持导出
使用示例
找客户示例
示例1:首次搜索
用户:帮我找10家上海的SaaS公司 执行: 1. 搜索 "上海 SaaS公司" 2. 提取邮箱 3. 缓存结果 4. 返回结果 输出: 📊 搜索结果 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ✅ 找到公司:10家 ✅ 有效邮箱:7个 📈 累计数据: 总公司数:10 总邮箱数:7
示例2:再次搜索相同关键词
用户:帮我找上海的SaaS公司 执行: 1. 检查缓存 → 发现缓存 2. 使用缓存结果 3. 跳过已存在的公司 输出: 📦 使用缓存结果 (10 家公司) ⏭️ 跳过 10 家已存在的公司 ✅ 待处理 0 家公司
示例3:翻页搜索更多
用户:继续找更多上海的SaaS公司 执行: 1. 翻页偏移:跳过前10条 2. 搜索新的结果 3. 跳过已存在的公司 4. 返回新公司 输出: 🔍 搜索: 上海 SaaS公司 翻页偏移: 10 ⏭️ 跳过 3 家已存在的公司 ✅ 待处理 7 家公司
查询客户示例
示例4:列出所有客户
用户:查看已收集的客户列表 执行: python scripts/query_customers.py list --limit 20 输出: 📋 客户列表 (共 50 家) 序号 公司名称 域名 邮箱 ──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────── 1 XX科技有限公司 xx.com contact@xx.com, sales@xx.com 2 YY信息技术有限公司 yy.com info@yy.com ...
示例5:按关键词搜索客户
用户:搜索包含"阿里"的客户 执行: python scripts/query_customers.py search "阿里" 输出: 🔍 搜索结果: 阿里 (共 3 家) • 阿里巴巴科技有限公司 邮箱: contact@alibaba.com • 阿里云智能有限公司 邮箱: support@aliyun.com
示例6:按邮箱搜索
用户:查找包含"sales"的邮箱 执行: python scripts/query_customers.py email sales 输出: 📧 邮箱搜索: sales (共 15 家) • XX科技有限公司 匹配: sales@xx.com
示例7:查看数据统计
用户:查看已收集的客户数据统计 执行: python scripts/query_customers.py stats 输出: 📊 数据统计 ======================================== 总公司数: 50 总邮箱数: 35 搜索次数: 5 有邮箱公司: 30 邮箱覆盖率: 60.0%
示例8:导出数据
用户:导出所有客户数据 执行: python scripts/query_customers.py export --output customers.json --csv customers.csv 输出: ✅ 已导出 50 条数据到 customers.json ✅ 已导出 50 条数据到 customers.csv
缓存机制
缓存内容
- 搜索结果缓存(按关键词+地区)
- 公司信息缓存(按域名)
- 邮箱缓存(按域名)
缓存有效期
- 搜索缓存:7天
- 公司信息:永久
- 邮箱信息:永久
缓存位置
AutoFindCustomer/
└── cache/
├── companies.json # 公司数据库
├── searches.json # 搜索缓存
└── emails.json # 邮箱缓存
命令行参数
找客户命令
# 基本搜索 python scripts/find_customers.py "软件开发" --region "上海" --limit 20 # 不使用缓存 python scripts/find_customers.py "软件开发" --no-cache # 不跳过已存在的公司 python scripts/find_customers.py "软件开发" --no-skip # 翻页搜索(获取更多不同结果) python scripts/find_customers.py "软件开发" --page 10 # 查看缓存统计 python scripts/find_customers.py --stats # 导出结果 python scripts/find_customers.py "软件开发" --output results.json --csv results.csv
查询客户命令
# 列出客户 python scripts/query_customers.py list --limit 20 # 只显示有邮箱的客户 python scripts/query_customers.py list --has-email # 只显示无邮箱的客户 python scripts/query_customers.py list --no-email # JSON格式输出 python scripts/query_customers.py list --json # 按关键词搜索 python scripts/query_customers.py search "关键词" --region "上海" # 按邮箱搜索 python scripts/query_customers.py email "sales" # 查看统计 python scripts/query_customers.py stats # 导出数据 python scripts/query_customers.py export --output export.json --csv export.csv
输出格式
JSON格式
{
"query": "上海 软件公司",
"total_companies": 50,
"total_emails": 35,
"email_coverage": "70.0%",
"results": [
{
"name": "XX科技有限公司",
"domain": "xx.com",
"url": "https://xx.com",
"emails": ["contact@xx.com", "sales@xx.com"],
"description": "专业软件开发服务"
}
]
}
CSV格式
公司名称,域名,邮箱,网址,简介 XX科技有限公司,xx.com,contact@xx.com,https://xx.com,专业软件开发服务 YY信息技术有限公司,yy.com,sales@yy.com,https://yy.com,IT解决方案
职责边界
✅ 负责
- 搜索潜在客户
- 提取联系方式
- 验证邮箱格式
- 简单查询客户数据
- 导出客户数据
- 数据统计
❌ 不负责
- 发送邮件(由其他Skill处理)
- 复杂客户管理(标签、分类、跟进状态)
- 客户备注记录
- 发送历史追踪
- 回复状态管理
与其他Skill配合
找到客户后,可以使用其他Skill进行后续操作:
用户:帮我找上海的外贸公司,然后给每家公司发一封开发信 Agent会: 1. 调用 auto-find-customer Skill 找客户 2. 调用 send-email Skill 发邮件
复杂客户管理建议使用专门的CRM工具或独立的customer-manager Skill。
注意事项
- 搜索速度受网络影响,建议控制并发
- 部分网站可能无法访问,会自动跳过
- 邮箱提取成功率约60-70%
- 建议搜索后人工复核关键客户
- 缓存数据会累积,形成客户资产
- 使用 --page 参数可以获取更多不同结果
- 简单查询功能在此Skill内,复杂管理建议使用CRM系统
搜索引擎说明
支持的搜索引擎
| 引擎 | 代理需求 | 地区限制 | 说明 |
|---|---|---|---|
| ✅ 需要 | 中国、伊朗、朝鲜、俄罗斯 | 结果质量最高 | |
| DuckDuckGo | ❌ 无需 | 无 | 推荐使用 |
| Bing | ❌ 无需 | 中国 | 结果质量较好 |
| 百度 | ❌ 无需 | 无 | 适合中文搜索 |
| Searx | ❌ 无需 | 无 | 开源元搜索引擎 |
代理设置
如果用户在中国大陆等需要代理的地区,需要设置代理:
# 环境变量方式 export HTTPS_PROXY=http://127.0.0.1:7890 export HTTP_PROXY=http://127.0.0.1:7890 # 或命令行参数 python scripts/search_companies.py "software company" --proxy http://127.0.0.1:7890
地区推荐
- 中国大陆:使用百度、DuckDuckGo、Searx(无需代理)
- 海外:可使用所有搜索引擎,Google 效果最佳
- 俄罗斯:使用 DuckDuckGo、Bing、Searx(Google 被屏蔽)
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