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people-search

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github.com/extruct-aiマーケティング・グロース11169 回インストール5 週間前に更新
リポジトリ

people-search について

Extructを使って対象企業の人物を探すマーケティング向けスキルです。役職条件から人物テーブルを作成し、次のアウトリーチ工程向けにCSVを用意します。

主な機能

  1. 01対象役職を検索条件に展開
  2. 02extruct-apiで人物検索列を追加
  3. 03関連する人物テーブルを特定
  4. 04LinkedInプロフィールを任意で補完
  5. 05人物データをCSVに出力

活用シーン

  1. 01対象企業の意思決定者を探す
  2. 02企業テーブルから見込み顧客リストを作成
  3. 03メール情報補完用にLinkedInプロフィールを準備

インストール

コマンドをコピーしてターミナルで実行します。

$npx skills add https://github.com/extruct-ai/gtm-skills --skill people-search

インストール後、Claude Code で/people-searchを入力して読み込まれたか確認します。

詳細

LinkedIn Finder

Extruct を使って、ターゲット企業にいる適切な人物を見つけます。LinkedIn プロフィール付きの人物テーブルを作成します。外部 API のクレジットは必要ありません。

関連スキル

list-segmentation → people-search → email-search → email-generation → email-response-simulation → campaign-sending

ターゲット企業が決まったら、このスキルで連絡先となる人物を見つけます。次のステップ（email-search）では、確認済みのメールアドレスと電話番号を取得します。

Extruct API 操作

このスキルでは、Extruct API の呼び出しをすべて extruct-api スキルに委任します。

Extruct API の操作については、skills/extruct-api/SKILL.md の手順を読み、従ってください。

テーブルの読み取り、列の作成（company_people_finder を含む）、エンリッチメントの実行、子テーブルの検出、データの取得はすべて extruct-api スキルが処理します。このスキルでは、検索対象となる人物と役職の戦略に重点を置き、API の実行は extruct-api スキルが担当します。

入力

入力提供元必須
Extruct テーブル IDlist-building または list-enrichment の企業テーブルはい
対象の役職ユーザー入力、またはコンテキストファイルの ICPはい
企業ごとの最大結果数ユーザーの希望（デフォルト：5）いいえ

ワークフロー

ステップ 1：テーブルを確認する

extruct-api スキルを使ってテーブルのメタデータを取得します。テーブル名、種類、行数をユーザーに表示します。

ステップ 2：役職を定義する

ユーザーに「これらの企業で、誰に連絡を取りたいですか？」と尋ねます。

次に、役職のリストへと広げます。正確な役職名ではなく、幅広い役割の説明を使います。Extruct の人物検索は、正確な役職名の文字列ではなく、役割の意味に基づいて照合します。

役職リストのガイドライン：

  • 3～7 件が最適です
  • 幅広い表現を使います。「Vice President of Enterprise Sales」ではなく「VP Sales」
  • 可能であれば、意思決定者、影響力のある人物、推進者を網羅します
  • 部門ごとの違いも含めます

役職の展開例：

User says: "Sales and ops leaders"
→ Roles: ["VP Sales", "Head of Sales", "Sales Operations", "RevOps", "Business Development", "CRO"]

User says: "People who buy data tools"
→ Roles: ["Revenue Operations", "Sales Operations", "Data Operations", "Business Intelligence", "CRM Admin"]

User says: "Innovation and strategy at corporates"
→ Roles: ["Head of Innovation", "VP Strategy", "Corporate Development", "Ventures", "Technology Scouting"]

コンテキストファイルを確認し、ICP の対象役職があれば参照します：

claude-code-gtm/context/{company}_context.md → ## ICP → Roles column
ステップ 3：company_people_finder 列を追加する

extruct-api スキルに委任し、次の内容でテーブルに company_people_finder 列を追加します。

  • roles — ステップ 2 で展開した役職リスト
  • provider — research_pro（常に指定）
  • max_results — 企業ごとに 3～5 件（増やすと処理が遅くなり、ノイズも増えます）
ステップ 4：エンリッチメントを実行する

extruct-api スキルに委任し、新しい列を実行します。

ステップ 5：処理を監視し、子テーブルを検出する

company_people_finder 列によって、人物の子テーブルが自動的に作成されます。extruct-api スキルを使って親テーブルのメタデータを取得し、child_relationships から人物の子テーブルを検出します。

ステップ 6：必要に応じて LinkedIn データ列を追加する

プロフィール情報（職歴、学歴、スキル）を充実させるには、extruct-api スキルを使って人物テーブルに linkedin エージェント列を追加します。この手順は任意です。email-search のステップで名前、役職、LinkedIn URL だけが必要な場合は省略してください。

ステップ 7：人物データを取得して確認する

extruct-api スキルを使って人物テーブルからデータを取得します。

概要を提示します。

  • テーブル内の企業の総数：N
  • 見つかった人物：N
  • 企業あたりの平均人物数：N
  • 人物が 0 人の企業：N

スポットチェック用に人物のサンプルを 10 件表示します。

名前役職LinkedIn URL親企業
............

次の点を確認します。

  • 「役職の構成は適切ですか？」
  • 「不足している役職はありますか？追加しますか？」
  • 「確認済みメールアドレスを取得するため、email-search に進みますか？」
ステップ 8：email-search 用にエクスポートする

人物リストを claude-code-gtm/csv/input/{campaign}/people_linkedin.csv に CSV として保存します。列は full_name、role、profile_url、parent_row_id とします。

email-search スキルは、この CSV を使うか、人物テーブルを直接読み取り、連絡先エンリッチメントプロバイダー（Prospeo、Fullenrich など）を通じて確認済みメールアドレスを取得します。

出力

出力形式保存場所
人物テーブルExtruct 子テーブル自動作成、親テーブルにリンク
人物 CSV名前、役職、LinkedIn URL を含む CSVclaude-code-gtm/csv/input/{campaign}/people_linkedin.csv

引き継ぐ主なテーブル ID

このスキルの完了後、以下を email-search に渡してください：

  • People テーブル ID — 人物データに直接アクセスするため
  • Parent テーブル ID — 会社データを相互参照するため
  • Campaign スラッグ — ファイルパス用

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