通过网络搜索调研并筛选B2B潜在客户，构建包含公司情报、关键联系人、痛点及互动建议的结构化档案。
前景研究员
功能概述
前景研究员是一项面向实际任务的技能，主要用于当被要求研究一个前景、公司或领导者时,要遵循这一系统的过程,以建立完整的前景简介。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。
核心要点
- 使用时应结合输入条件选择合适的执行方式，核对必要参数、依赖环境与输出内容，并按原始要求处理异常情况。
- 该技能适合需要稳定复用相关能力的场景，可作为自动化工作流的一部分，也便于后续检查、调整和扩展。
- 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。
使用与执行
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。
结果检查与注意事项
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。
潜在客户研究员
当被要求调研某位潜在客户、公司或销售线索时，请遵循以下系统化流程，构建完整的潜在客户画像。
调研流程
步骤 1：公司概况
搜索并收集以下信息：
- 公司名称、官网、总部所在地
- 主营业务 —— 用一句普通人能理解的话概括
- 所属行业及细分领域
- 成立年份、员工人数、融资阶段/营收区间
- 核心产品或服务
步骤 2：近期动态（近 6 个月）
搜索近期新闻、官方新闻稿、招聘启事及社交媒体动态：
- 新一轮融资或并购事件
- 新产品发布或战略转型
- 高管变动（如新任 CTO、VP Eng 等）
- 招聘趋势 —— 正在招聘哪些岗位？（可反映其当前优先事项）
- 新宣布的合作伙伴关系或技术集成
步骤 3：技术栈与技术生态
在可行范围内识别以下内容：
- 技术栈线索（来自招聘启事、BuiltWith、GitHub 或技术博客等）
- 正在使用的工具与平台（如 CRM、云服务商等）
- 技术博客或工程文化相关信号
步骤 4：关键联系人
识别 2–5 位相关的决策者或影响者：
- 姓名、职务、LinkedIn 链接（如公开可查）
- 近期公开活动（如发文、演讲、发表文章等）
- 基于其职务推断的可能关注重点
步骤 5：痛点分析
基于所有已收集的信息，推断以下内容：
- 其发展阶段、行业属性及招聘趋势所反映出的典型挑战
- 其技术栈中存在的缺口——你的解决方案可填补的部分
- 时机信号——为何当下是合适的接触时机
步骤 6：互动建议
综合形成以下结论：
- 资质评分：Hot / Warm / Cold（需附具体理由）
- 最佳切入点：联系哪位人选、采用何种切入角度
- 推荐开场话术：基于真实情报定制的两句个性化钩子（hook）
- 触达渠道：LinkedIn、邮件、熟人引荐、行业活动等
输出格式
使用 {baseDir}/research-template.md 中的调研模板作为输出结构。务必填写全部章节；对未知信息标注为 "Not found"，切勿猜测。
操作规范
- 仅使用公开可获取的信息。 禁止通过登录绕过权限进行数据抓取。
- 注明信息来源 —— 对关键陈述附上对应 URL。
- 强调具体性，避免泛泛而谈。 例如：“该公司于 2025 年 10 月完成由 Sequoia 领投的 1200 万美元 A 轮融资”优于“一家资金充裕的初创公司”。
- 明确标注不确定性。 若某项数据为推断所得而非经核实，须明确说明。
- 优先采用最新信息。 近 6 个月内的信息权重高于更早的数据。
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