account-research

账户研究

一项任务：全面了解一家公司——公开信息（Crustdata + 网络）以及你的团队已经掌握的信息（CRM、通话、团队聊天、电子邮件）。大多数研究都会跳过后半部分；而交易真正成败的关键就在这里。

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Code Mode 基本规则（读一次，处处适用）

所有 Crustdata 调用都通过 Crustdata MCP 服务的 execute 工具运行（install.crustdata.com/mcp），并使用纯 JavaScript 脚本。本技能中的每个代码片段都遵循以下规则：

• 仅使用纯 JavaScript。 根据 get_schema 提供的类型化工具接口编写代码，但脚本正文中不能包含任何类型注解——: Type、as 或泛型都会导致解析错误，使整个运行在任何工具调用之前就失败。
• 每个脚本都必须以带来源标注的注释开头：// user query: ... 或 // model query: ...。没有此类注释的脚本会在运行前被拒绝（不消耗额度）。
• 仅有一个 I/O 原语： const r = await callTool(name, params) → { ok: true, data } 或 { ok: false, status, errorType, message }。始终根据 r.ok 进行分支处理——调用失败不会中止脚本；未检查的失败会静默地继续使用空数据，看起来像是“没有结果”。
• 仅返回最精简的数据投影。 只有脚本 return 的内容会传给模型。在脚本中整理结果（project、pick、普通 .map），绝不要返回完整个人资料。
• 使用 await parallelMap(items, fn) 并行执行互不依赖的调用；先用 chunk 分批。绝不要并行处理游标分页或有依赖关系的阶段（搜索 → 丰富化必须按顺序执行；在同一阶段内并行处理）。
• fields 是响应白名单。 结果只包含你列出的分组；后续读取未列出的分组时会得到 undefined，看起来像是缺少数据。列出你读取的每个分组。
• 受套餐限制的字段投影会使整个调用因 403 失败，并指出字段名称（例如，person_search 中的 professional_network.followers）。移除指出的字段并重新运行。需要筛选活动程度下限时，使用 professional_network.connections；绝不要投影关注者数量。
• 分类值只能使用封闭集合中的值。 看似合理但实际错误的值会静默返回零行。按行业、融资轮次类型或资历级别进行筛选之前，先用 company_autocomplete / person_autocomplete（免费）确认取值。
• 零结果 ≠ 没有匹配项。 格式正确的查询也可能表达了定义不当的需求。拆解查询、测试每个条件的筛选效果，并在信任较低或为零的结果数量之前，查看 execute 响应中的 trajectory（每次调用的筛选条件 + 数量）。
• 长时间运行时，在耗费较大的阶段之后调用 checkpoint(acc)；超时运行会将其作为 partial 返回，以便通过 inputs 恢复。

费用速查： 识别 / 自动补全 / 架构查询 = 免费。搜索约 0.03 cr/条结果；计数查询（limit: 1，读取 total_count）约 0.03 cr。company_enrich 每条返回的匹配结果消耗 2 cr。社交帖子每条 1 cr。网络搜索每次查询 1 cr。网页抓取每页 1 cr。account_credits（免费）可报告余额；每条 execute 响应都会附带已用和剩余额度。大额消耗前请先征得用户同意。

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步骤 0 — 上下文收集（始终在研究前执行）

1. 配置基础信息（可独立运行）。 如果工作目录中存在 config/gtm-config.md 或 config/persona-profile.md，请读取它们（我们卖什么 → 哪些内容相关）。如果不存在，请快速提出 1–2 个内联问题（“你们卖什么？目标买家是谁？”），或者指引用户使用 icp-builder 技能来妥善设置。缺少配置不会阻止运行。
2. 询问上下文存放在哪里（每个会话询问一次，然后记住）：“以下哪些已连接——CRM、通话录音工具、团队聊天、电子邮件？”仅使用实际已连接的内容；灵活降级——仅研究外部信息仍然可行，只需说明缺少哪些内容。
3. 询问目标（见下方菜单）+ 公司名称。

目标菜单

1. 账户深度分析与计划 — 全面了解一个目标账户，以及如何攻下它
2. 组织架构图 — 谁负责什么，谁向谁汇报（参见此文件夹中的 orgchart-playbook.md — 完整且经过实战验证的流程）
3. 技术栈与切入点 — 他们目前使用什么，以及我们的切入机会
4. 竞争战术卡 — 如何击败竞争对手

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模式 1 — 账户深度分析与计划

A. 外部调研（Crustdata + 网络）

识别 → 丰富信息（成本最低的准确路径）。 company_identify 免费，但匹配较模糊 — 一个域名或名称可能匹配多家公司。选择 confidence_score 最高的匹配项，然后按 ID 丰富信息并设置 exact_match: true，这样只需为一条匹配支付费用（2 个积分）：

// model query: identify and enrich acme.com for an account deep-dive
const idr = await callTool("company_identify", { domains: ["acme.com"] });
if (!idr.ok) return { error: idr.message };
const matches = idr.data[0]?.matches ?? [];
const best = matches.reduce((a, b) => ((b.confidence_score ?? 0) > (a?.confidence_score ?? -1) ? b : a), null);
if (!best) return { error: "no company match for acme.com" };
const companyId = best.company_data?.basic_info?.crustdata_company_id ?? best.company_data?.crustdata_company_id;

const er = await callTool("company_enrich", {
  crustdata_company_ids: [companyId],
  exact_match: true,
  fields: ["basic_info", "headcount", "funding", "news"], // whitelist: list EVERY group you read
});
if (!er.ok) return { error: er.message };
const cd = er.data[0]?.matches?.[0]?.company_data ?? {};
const news = firstArray(cd.news) ?? [];
return {
  name: cd.basic_info?.name,
  description: cd.basic_info?.description,
  headcount: cd.headcount?.total,
  growth_12m_percent: cd.headcount?.growth_percent?.["12m"],
  last_round: cd.funding?.last_round_type,
  last_round_date: cd.funding?.last_fundraise_date,
  total_raised_usd: cd.funding?.total_investment_usd,
  news: news.slice(0, 10).map(n => ({
    title: n.article_title, url: n.article_url, date: n.article_publish_date,
  })),
};

查看：规模、融资、过去 12 个月的增长，以及 news 组（文章包含 article_title / article_url / article_publish_date — 这些将成为计划中带来源的引用）。

职位空缺 = 痛点 + 投资方向。 使用 limit: 0 的聚合查询，花很少的费用即可了解招聘情况；再发起第二次调用，读取最新的职位信息：

// model query: hiring shape + newest roles at acme.com
const base = [{ field: "company.basic_info.primary_domain", type: "=", value: "acme.com" }];
const [agg, fresh] = await parallelMap([
  {
    filters: { op: "and", conditions: base },
    aggregations: [{ type: "group_by", field: "job_details.category", agg: "count", size: 10 }],
    limit: 0,
  },
  {
    filters: { op: "and", conditions: base },
    sorts: [{ field: "metadata.date_added", order: "desc" }],
    limit: 15,
  },
], async (params) => await callTool("job_search", params));
if (!agg.ok) return { error: agg.message };
return {
  total_open_roles: agg.data.total_count,
  by_category: agg.data.aggregations,
  newest: fresh.ok
    ? fresh.data.job_listings.map(j => ({ title: j.job_details?.title, added: j.metadata?.date_added }))
    : [],
};

一家招聘 20 名数据工程师的公司存在数据问题；一家首次招聘安全负责人公司的下一步可能就是购买安全工具。说明招聘情况意味着什么。

将 job_details.category 视为大致分类，而非证据。 在一个包含 10,524 条职位信息的账户上进行实时验证：共有 30 个不同类别，其中最大的类别是兜底项 Others（29%），标签存在重叠（Engineering、Engineering and Information Technology、Information Technology），并且同时存在 Others 和 Other。用它简要说明“他们在哪些领域招聘”没有问题。对于计划中的任何具体论断 — “19 个工程职位中有 9 个提到了数据管道” — 应改为统计职位名称：对 job_details.title 使用 group_by，或针对每个职位类别，使用 [.] 在 job_details.title / content.description 上发起少量 limit: 0 计数查询。

过去 90 天的新闻 — 使用 web_search_live（每次查询 1 个积分，控制在 1–3 次查询）：融资、发布、管理层变动、裁员。丢弃超过 90 天的内容，或将其标注为背景信息。

他们在谈论什么 — social_post_list_live 每条帖子需要 1 个积分，因此请谨慎设置 limit：

// model query: what acme.com is posting about right now
const r = await callTool("social_post_list_live", { company_domain: "acme.com", limit: 10 });
if (!r.ok) return { error: r.message };
return r.data.posts.map(p => ({
  date: p.date_posted,
  type: p.post_type,
  text: (p.text ?? "").slice(0, 280),
  reactions: p.engagement?.total_reactions,
}));

领导层概况 — 你所销售职能的高级管理层。职级是固定集合：先对 experience.employment_details.current.seniority_level 使用 person_autocomplete，解析出准确标签（预期值包括 CXO、Vice President、Director、Owner / Partner），然后：

// model query: leadership snapshot at company 12345 in the function we sell to
const seniorities = ["CXO", "Vice President", "Director"]; // verified via person_autocomplete
const r = await callTool("person_search", {
  filters: { op: "and", conditions: [
    eq("experience.employment_details.current.company_id", 12345),
    in_("experience.employment_details.current.seniority_level", seniorities),
  ]},
  fields: ["basic_profile", "experience", "social_handles"],
  limit: 25,
});
if (!r.ok) return { error: r.message };
return r.data.profiles.map(p => ({
  name: p.basic_profile?.name,
  title: p.basic_profile?.current_title,
  linkedin: profileUrl(p),
}));

B. 内部调研（差异化优势 — 使用所有已连接的资源）

• CRM：与他们相关的过往 / 进行中交易、我们认识的联系人、备注、过往交易失败的原因
• 通话录音工具：搜索与该账户相关的过往通话 — 他们的原话、异议、承诺
• 团队聊天：搜索账户名称 — 内部讨论、熟人引荐、谁认识他们
• 电子邮件：搜索包含其域名的过往邮件往来 — 现有关系

总结“我们与他们的过往往来”：我们认识谁、谈过什么、进展在哪个环节停滞。始终只读 — 调研绝不向已连接的系统写入内容。如果没有任何系统已连接，请跳过 B，并说明该计划仅基于外部信息。

C. 综合制定账户计划（这是交付成果）

• 一句话概述：他们做什么、发展方向是什么、为何是现在
• 我们为何能胜出：有证据支撑的痛点（引用职位信息、文章或帖子），并与我们的销售内容对应
• 联系对象：内部支持者 / 经济决策者假设（或运行组织架构模式）
• 我们的过往往来：关系 + 过往背景（来自 B）
• 切入方案：第一步行动、可用的熟人引荐路径、开场切入角度
• 风险：现有供应商、时机、以往失败的交易
• 未来 90 天的后续步骤，并注明日期

撰写时务必清晰简洁（参见规则中的“不注水”要求）。可选择交付方式：在聊天中发送、整理成文档、继续绘制组织架构图、使用 sales-prospecting 查找相似对象，或导出 CSV 供序列工具使用并交接给外联工具。

模式 2 — 组织架构图

严格遵循此技能文件夹中的 orgchart-playbook.md — 这套方法经过实战验证（按规模分支、使用 The Org 查找真实汇报关系、人工核实职位名称、精心筛选、使用 base64 照片、独立 HTML、通过截图或预览进行自检）。不要另行设计不同的图表。

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模式 3 — 技术栈与切入点

1. 招聘信息才是事实依据。 职位描述中列出的工具，就是公司实际使用的工具。使用 job_search 搜索 content.description — 这点至关重要：搜索品牌、产品或技术名称时，始终使用 [.] 精确词元运算符（exactToken(...) 会构造该运算符）。(.) 运算符可容忍拼写错误，也会匹配相似词，因此用 (.) 搜索“dbt”或“Ramp”会搜出一堆垃圾结果。仅在匹配描述性多词词组（“数据质量”“营收运营”）时使用 (.)。

// model query: which of these tools show up in acme.com job posts
const tools = ["Snowflake", "dbt", "Looker", "Datadog", "Terraform"];
const hits = await parallelMap(tools, async (t) => {
  const r = await callTool("job_search", {
    filters: { op: "and", conditions: [
      { field: "company.basic_info.primary_domain", type: "=", value: "acme.com" },
      exactToken("content.description", t), // [.] literal token, never (.) for brand names
    ]},
    limit: 1,
  });
  return { tool: t, job_posts: r.ok ? r.data.total_count : null, error: r.ok ? undefined : r.message };
});
return hits;

2. 补全信息全貌：使用 company_enrich，设置 fields: ["basic_info", "competitors", "software_reviews", "taxonomy"]，了解类别和竞争对手背景；对其工程博客、文档和集成页面使用 web_enrich_live，查找技术栈相关信息。
3. 根据你销售的产品对每项进行分类：现有竞争产品（替换切入点 — 指明迁移成本）、互补产品（集成或协同部署）、空白领域（从零开拓）。
4. 输出：提供技术栈图，并为每项标注置信度 — job-post-confirmed（在当前有效的招聘信息中明确提及，并附上引用）或 inferred（根据类别、竞争对手或博客信号推断）— 另加核心切入点：指出一个具体的突破口，并将其写成销售代表能实际说出口的开场白。

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模式 4 — 竞争对手作战卡

1. 分析竞争对手：
   • company_identify → company_enrich（fields: ["basic_info", "headcount", "funding", "news"]）— 规模、增长、融资状况、新闻
   • job_search 按类别汇总 — 了解其投入方向（招聘即路线图）
   • web_search_live — 最近 90 天内的发布、新定价、管理层变动、裁员
   • social_post_list_live（明确设置 limit，约 10 条）— 了解其当前宣传内容，以其原话为准
2. 作战卡：
   • 其理想客户画像（ICP）与优势 — 如实评价；假装对方实力弱会害销售代表栽跟头
   • 相较于我们的差异化优势，其存在的不足
   • 揭示弱点的探查问题 — 潜在客户可向竞争对手提问，以暴露其不足
   • 最常见的 3 项异议及应对方式
   • 应避免的陷阱（无法正面击败的对方主张）
3. 最近 90 天规则：所有关于宣传内容或发展势头的主张，都必须来自最近 90 天内发布的帖子、文章或招聘信息；否则应标注可能已过时。
4. 如果用于正在进行的交易：注明哪些差异化优势与该潜在客户明确提出的痛点相关（来自内部排查或用户提供的信息）。

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规则

• 内部上下文占一半工作量：始终询问当前连接了什么，并全面检查。不要因为“只是研究”就跳过。
• 事实必须附带来源（Crustdata 结果／URL／调用记录／CRM 备注）。推断必须标注为推断。
• 对 CRM／录音工具／团队聊天／电子邮件只读：研究过程中绝不写入。
• 每份交付内容都必须杜绝水分：不使用破折号，不用“深入探讨”“利用”“简化”等词，不添加填充性章节；如果没有实质内容，就删掉该章节。像做足功课的同事那样写。
• 根据内容调整布局，绝不能让布局掩盖内容。 品牌系统固定，布局不固定。如果真实内容放不下，例如公司名或人名很长、标题有 12 个词、数据有 200 行，就调整布局，而不是改动内容：增大卡片、自动换行而不是截断、改为单列、加宽列、提高上限，或为宽内容设置独立滚动容器。绝不要通过裁切卡片、用省略号截断名称或悄悄删掉行来解决适配问题。如果确实无法避免设置上限，就在界面中说明（“显示前 50 条，共 214 条”），让读者知道还有哪些内容未显示。交付前检查渲染结果，并修复所有被截断的内容。
• 渲染输出中的 Logo 和照片均可免费使用，请使用它们。 basic_info.logo_permalink（公司）来自免费的 company_identify，也来自 company_enrich 的 basic_info；basic_profile.profile_picture_permalink（个人）已包含在 person_search 返回的 basic_profile 组中。两者都不需要额外积分。将它们内联为 data:image/jpeg;base64,... URI，因为媒体 CDN 会以 binary/octet-stream 提供文件，远程 <img src> 会显示空白。缺少图片时使用姓名首字母图标作为后备。
• 渲染输出中的图标：使用 Lucide，也就是仪表板的图标集，并以内联 SVG 和 currentColor 描边呈现。交付物界面中不要使用表情符号。
• 交付物品牌标识：交付内容默认使用聊天或纯文件形式，绝不为了渲染而渲染。但如果交付内容以页面或文档形式呈现（如组织架构图 HTML、客户计划文档、竞争对战卡页面），则需在页眉或页脚加入 Crustdata 品牌标识：小号全大写的“Powered by”眉题，以及链接到 crustdata.com 的官方 Crustdata 字标。该字标组合文件位于此技能的 assets/ 中：crustdata-logo-light.png（深色文字，适用于浅色背景）和 crustdata-logo-dark.png（白色文字，适用于深色背景），与 app.crustdata.com 页眉使用的文件相同。将适合主题的版本以内联 Base64 形式嵌入，高度约为 17px，绝不使用远程链接；渲染后的交付物无法获取远程图片。品牌强调色：#5547E2（产品主色）；深色背景上使用 #8387FF。如果可以嵌入，则正文使用 Geist 字体，否则使用系统字体栈。组织架构图的具体放置规范见 orgchart-playbook.md。
• 封闭选项集（行业、融资轮次、资历）优先使用自动补全。绝不要猜测分类值。
• 成本是真实存在的：执行帖子抓取、大规模人员抓取或多路扩展式信息补全前，说明预计消耗的积分。
• 交接：与此账户相似的潜在客户 → sales-prospecting；尚未定义 ICP → icp-builder；首次触达 → 导出 CSV 供序列工具使用，并交接给你的外联工具。

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工具依赖项

此技能需要：

• Crustdata MCP server（install.crustdata.com/mcp）：一个 Code Mode MCP，提供 list_tools、get_schema 和 execute。所有 Crustdata 数据工具都通过 execute({ code }) 中的纯 JavaScript 脚本调用，使用 await callTool(name, params)。此处使用的工具：company_identify、company_enrich、company_autocomplete、person_search、person_autocomplete、job_search、social_post_list_live、web_search_live、web_enrich_live、account_credits
• 可选连接器：用户可能使用的任何 CRM、通话录音工具、团队聊天工具或电子邮件工具——在内部检索过程中均以只读方式使用；没有这些连接器时，技能会平稳退化为仅使用外部数据
• Python 和 无头 Chrome（均为可选，仅用于 Claude Code），用于组织架构图 HTML 生成器和自我审核截图；没有这些工具的环境会使用 orgchart-playbook.md 中的备用方案