SKILL.md - 公司情报侦察#

名称： 公司情报侦察 v2.0 触发： 用户提供公司 URL、公司名、或批量 JSON，要求建档/背调/找联系人/查邮箱 执行： SHADOW Agent 直接调用工具完成全流程 输出： 本地档案 + OKKI 建档 + 有效邮箱列表 + 推理分析

---

📋 完整工作流（SHADOW 亲自执行）#

text

Phase 1: 网站背调 → Phase 2: 联系人挖掘 → Phase 3: 邮箱验证 → Phase 4: 写入 OKKI → Phase 5: 推理层

批量模式： 用户提供 companies.json 数组 → 逐个处理 → 输出汇总报告 summary.md

---

Phase 0: 红线检测（新增 · P0）#

在开始任何工作前，先运行红线检测。触发任一项 → 立即跳过。

红线检测方法动作制裁国家/实体检查公司所在国家是否在 OFAC/EU 制裁名单🚫 直接跳过，记录原因公司破产/注销搜索 "{公司名} bankrupt" / "注销" / "liquidation"💀 标记为 Dead，不建档大量差评/诉讼搜索 "{公司名} scam" / "lawsuit" / "fraud"⚠️ 标记为 Risk，输出警告邮箱域名不匹配官网域名 vs 邮箱域名交叉验证⚠️ 标记为 Suspicious色情/赌博/军火Phase 1 网站内容检测🚫 直接跳过

输出格式：

text

### Phase 0 红线检测
- [✅ 通过] 无红线
- 或 [🚫 触发] 具体红线 + 原因

---

Phase 1: 网站背调#

工具： web_fetch + web_search

text

1. web_fetch 目标 URL（contact-us / about / 首页）
2. web_fetch 补充页面（/about/, /career/, /team/, /products/）
3. web_search 公司名（获取 LinkedIn / ZoomInfo / Moneyhouse / Glassdoor 等外部来源）
4. 交叉验证：至少 2 个独立来源确认同一信息

提取字段：

• 公司全称、简称、国家、地址
• 电话、邮箱、网站
• 成立时间、营业额、员工规模
• 业务类型、产品线、代理品牌
• 核心团队（官网 + LinkedIn 列出的）
• Farreach 相关性信号： 是否卖 HDMI/DP/USB/Ethernet 线材、是否有 OEM 需求

---

Phase 2: 联系人挖掘（增强 · P1）#

工具： web_search

Step 1: 找 LinkedIn 员工#

text

1. site:linkedin.com/in "{公司名}" — 找员工 LinkedIn
2. "{公司名}" "CEO" OR "Founder" OR "Director"
3. "{公司名}" "buyer" OR "purchasing" OR "category manager"
4. "{公司名}" "sales director" OR "head of sales" — 卖电子产品的人很可能也卖线

Step 2: 推导邮箱格式#

text

1. 从 RocketReach / Hunter.io / Apollo.io snippet 找已知邮箱
2. "{公司名}" "{人名}" email — 验证已知人名
3. 分析已确认的邮箱，推导格式：
   - first@domain.com（最常见）
   - first.last@domain.com
   - f.last@domain.com
   - first@domain.com（小公司常见）
4. 基于推导的格式，为每个目标联系人生成邮箱候选

Step 3: 关键角色优先级#

优先级角色原因1CEO/Founder/Owner最高决策人2Head of Distribution/Purchasing/Procurement采购负责人3Category Manager / Product Manager品类/产品采购4Sales Director / Head of Sales卖电子产品的，需要线材配套5Key Account Manager可反向利用获取情报6Finance Head / CFO价格谈判时重要

---

Phase 3: SMTP 邮箱验证（零风险）#

工具： exec 运行 Python 脚本

python

import socket
import time

emails = ['artur@domain.com', 'info@domain.com', ...]
mx = 'mail.domain.com'  # 从 dig MX 获取

for email in emails:
    s = socket.create_connection((mx, 25), timeout=15)
    s.settimeout(15)
    s.recv(1024)
    s.send(b"EHLO gmail.com\r\n")
    time.sleep(2)
    s.recv(4096)
    s.send(b"MAIL FROM:<test@gmail.com>\r\n")
    time.sleep(2)
    s.recv(512)
    s.send(f"RCPT TO:<{email}>\r\n".encode())
    time.sleep(2)
    resp = s.recv(512).decode()
    code = resp[:3]  # 250 = 有效，550 = 不存在
    s.send(b"QUIT\r\n")
    s.close()
    time.sleep(3)  # 每个邮箱间隔 3 秒

⚠️ 关键：

• 必须 time.sleep(2~3)，否则超时
• 只到 RCPT TO，绝不发 DATA
• 每个邮箱之间间隔 3 秒

---

Phase 4: 写入 OKKI#

工具： exec 调 OKKI CLI

4a. 本地存档：

text

intelligence/clients/{Company_Name}.md

4b. OKKI 新建客户：

python

data = {
    'name': '公司全称',
    'short_name': '简称',
    'country': 'ISO两位码',
    'address': '详细地址',
    'homepage': 'https://...',
    'user_id': 56785529,  # Jordan
    'group_id': 0,
    'pool_id': 0,
    'is_public': 0,
    'remark': '关键信息摘要',
    'customers': [
        {'first_name': '名', 'last_name': '姓', 'position': '职位', 'email': '已验证邮箱'}
    ]
}

注意： group_id 和 pool_id 必填，不能省略。

---

Phase 5: 推理层（增强 · P0+P1+P2）#

目的： 基于 Phase 0-4 已采集的情报，帮老板判断"为什么值得跟进"以及"怎么开口"。

不需要额外 API，完全基于已有数据推理。

5.1 量化线索评分（Lead Score）#

基础分 50 分，按以下规则加减：

信号分值说明有 CEO/Founder/Owner 已验证邮箱+15最高决策人可直达产品线匹配 HDMI/DP/USB/Ethernet+15直接采购需求公司成立 > 3 年+10稳定性有招聘/融资/扩张信号+10业务在增长官网提到 quality/certification/premium+5品质意识有 OEM/白牌产品+5可能需要代工Sales Director 邮箱已验证+5销售端入口所有邮箱全部 bounce（550）-20无法触达明显不相关（纯服务/零售/个人博客）-15非目标客户官网不可访问/信息极少-10数据不足Phase 0 触发红线（非制裁类）-10风险提示

评级阈值：

分数评级动作≥ 75🔴 Hot立即跟进，优先处理50-74🟡 Warm正常跟进，排入计划< 50🟢 Cold暂存，定期回顾

输出格式：

text

### 🔴 Hot — 评分 85/100

| 信号 | 分值 |
|------|------|
| 有 CEO 已验证邮箱 | +15 |
| 产品线匹配 HDMI/USB | +15 |
| 公司成立 8 年 | +10 |
| 正招聘产品经理 | +10 |
| 官网提到 "premium quality" | +5 |
| **总计** | **85** |

5.2 痛点分析（Pain Point Analysis）#

根据公开信号推断客户当前面临的挑战，Farreach 线材能解决什么。

触发信号 → 痛点映射：

信号推断痛点切入角度大量招聘 tech/engineering产品线扩张，需稳定供应商定制化线材方案新开分支机构/仓库供应链需求增加批量采购 + 物流参加展会（CES/IFA 等）需要新品支持新品线材适配官网有 HDMI/DP 产品但无品牌可能 OEM/分销提供 OEM 线材官网提到 "quality"/"premium"/"certified"对品质要求高Farreach 认证背书LinkedIn 提到 "supplier change"/"sourcing"在换供应商切换成本低，快速响应有自有品牌但产品线不全缺品类，需要补齐补充产品线

⚠️ 约束： 所有推断必须基于公开证据，不得编造。每条推断附信息来源 URL。

5.3 时机判断（Timing Signal）#

时机信号权重说明最近 30 天内有新动态🔴 高融资/展会/新品发布最近 90 天内有新动态🟡 中招聘/合作/官网改版超过 90 天无动态🟢 低常规跟进，时机一般

输出格式：

text

### 时机：🟢 好 — 2026-04 刚参加完 CES，新品线正在选型

5.4 个性化开场白（Personalized Opener）#

生成 2 个版本：一个偏商务，一个偏产品。

Farreach 特色话术库（根据线索类型选角度）：

线索类型商务版角度产品版角度🔴 Hot（有明确采购需求）"我们刚帮 [类似公司] 解决了 [具体问题]""HDMI 2.1 认证线缆 + 你的产品线 = 完美匹配"🟡 Warm（可能相关）"注意到你们在做 [具体业务]，我们有相关经验""我们的 HDMI/USB 产品线能帮你补齐 [具体品类]"🟢 Cold（常规接触）"简单介绍 Farreach，看是否有合作可能""18 年制造经验 + HDMI 认证会员，越南工厂"

要求：

• 基于真实情报，不编造
• 提到客户最近的具体动态
• 一句话说明 Farreach 能帮到什么
• ⛔ 禁止出现 "cutting-edge"、"innovative"、"leading"

输出格式：

text

### 推荐开场白

**版本 1（偏商务）：**
Hi [Name], [个性化开场，基于真实情报]. Farreach 可以 [具体帮助].

**版本 2（偏产品）：**
Hi [Name], [产品角度切入]. We manufacture [具体产品线] with [认证/优势].

---

📝 交付模板#

单家公司档案#

markdown

# {Company Name}

> 建档日期：YYYY-MM-DD | 跟进人：XXX | 线索评分：🔴 Hot / 🟡 Warm / 🟢 Cold

## 基本信息
| 项目 | 内容 |
|------|------|
| 公司全称 | |
| 简称 | |
| 国家 | |
| 地址 | |
| 电话 | |
| 邮箱 | |
| 网站 | |
| 成立时间 | |
| 员工规模 | |
| 业务类型 | |
| 产品线 | |
| Farreach 相关性 | |

## 核心联系人（已验证邮箱）
| 姓名 | 职位 | 邮箱 | 状态 |
|------|------|------|------|

## 关键点
- ...

## Phase 0 红线检测
- [✅ 通过] 无红线

---

## 情报分析

### 线索评分：🔴 Hot — 85/100
| 信号 | 分值 |
|------|------|
| ... | +X |

### 痛点推断
1. [痛点] — [证据] ([来源](URL))

### 时机判断
[时机评级] — [理由]

### 推荐开场白

**版本 1（偏商务）：**
[内容]

**版本 2（偏产品）：**
[内容]

批量汇总报告（summary.md）#

markdown

# Farreach 线索背调汇总

> 生成日期：YYYY-MM-DD | 总计：X 家

## 概览
| 评级 | 数量 | 占比 |
|------|------|------|
| 🔴 Hot | X | X% |
| 🟡 Warm | X | X% |
| 🟢 Cold | X | X% |
| 🚫 Dead/Skip | X | X% |

## 🔴 Hot（立即跟进）
| 公司 | 国家 | 评分 | CEO/联系人 | 邮箱 | 关键信号 |
|------|------|------|-----------|------|---------|

## 🟡 Warm（正常跟进）
| 公司 | 国家 | 评分 | 联系人 | 邮箱 | 关键信号 |
|------|------|------|--------|------|---------|

## 🟢 Cold（暂存）
| 公司 | 国家 | 评分 | 原因 |
|------|------|------|------|

## 🚫 跳过/排除
| 公司 | 原因 |
|------|------|

---

🔧 批量模式使用说明#

输入： companies.json 数组

json

[
  {"name": "Company A", "url": "https://...", "country": "US"},
  {"name": "Company B", "url": "https://...", "country": "DE"}
]

执行：

1. 逐个处理，每家公司生成独立档案
2. 每处理完 5 家，更新一次进度报告
3. 全部完成后，生成 summary.md 汇总

输出位置：

• 单家档案： intelligence/clients/{Company_Name}.md
• 汇总报告： intelligence/batch-{YYYY-MM-DD}-summary.md

---

⚠️ 安全红线#

1. 邮箱验证绝不发 DATA — 只到 RCPT TO 阶段
2. Phase 0 红线检测优先 — 触发制裁类直接跳过
3. 公司背调三步法则 — 域名可访问 → 内容匹配 → 交叉验证
4. 不捏造信息 — 不确定时说"不确定"，推断标注不确定性
5. OKKI 建档必填 group_id/pool_id
6. 所有推断附来源 URL — 不得无依据猜测

---

📊 版本历史#

版本日期变更v2.02026-04-30新增 Phase 0 红线检测、量化评分（P1）、批量模式（P2）、话术库v1.02026-04-30初始版本：4 阶段工作流 + Phase 5 推理层