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champion-tracker

champion-tracker

github.com/gooseworks-ai营销与增长1.3k46 次安装3 天前更新
代码仓库

关于 champion-tracker

champion-tracker 是面向营销团队的技能和 Python 命令行工具，用于追踪产品拥护者的职位变动，并按 ICP 评估其新公司。它通过基线快照和可重复检查生成 CSV 结果。

主要功能

  1. 01从公开来源整理拥护者名单
  2. 02建立职位基线快照
  3. 03检测公司和职称变动
  4. 04按 ICP 为新公司评分
  5. 05导出变动 CSV 报告
  6. 06通过试运行预估费用

适用场景

  1. 01监控产品用户的职位变动
  2. 02拥护者换工作后安排外联优先级
  3. 03联系新公司前检查 ICP 匹配度

安装

复制下面的命令，在终端中运行。

$npx skills add https://github.com/gooseworks-ai/goose-skills --skill champion-tracker

安装后在 Claude Code 中输入/champion-tracker确认已加载。

包含的文件

除 SKILL.md 外，安装时一起下载的参考资料和脚本。

skill.meta.json
input/
champions_template.csv
champions.csv
scripts/
champion_tracker.py

详细介绍

Champion Tracker

检测产品拥护者跳槽的情况，并根据 ICP 评估他们的新公司。

适用场景

  • 你有一份已知产品用户／拥护者名单（来自评论、LinkedIn 帖子、CRM 导出）
  • 你想检测他们何时跳槽（高意向二次销售信号）
  • 你希望在联系他们之前，先根据 ICP 对每次跳槽进行评分

两个阶段

阶段 A：发现拥护者（由 Agent 驱动，一次性完成）

从公开来源构建初始拥护者名单。此步骤由 Agent 完成，而非脚本。

  1. 抓取评论 — 使用 review-site-scraper skill 获取 G2／Trustpilot 评论。提取评论者姓名和公司。
  2. 搜索 LinkedIn 帖子 — 使用 linkedin-post-research skill（基于 Apify）查找发布过产品相关内容的人。
  3. 解析 LinkedIn URL — 使用 Fiber /v1/kitchen-sink/person（姓名 + 公司 → 个人资料 URL），或通过 Orthogonal 使用 ContactOut。
  4. 汇总为 CSV — 合并所有来源的数据到 champions.csv，并包含必需的列。
阶段 B：追踪跳槽情况（由脚本驱动，可重复运行）

使用 champion_tracker.py 持续追踪。

脚本用法

前置条件
  • 在 .env 中设置 APIFY_API_TOKEN（用于补充 LinkedIn 个人资料信息）
  • Champion CSV 包含以下列：name、linkedin_url（必需）；original_company、original_title、email、source、notes（可选）
命令

初始化基线（首次运行）：

# Dry run — see cost estimate
python3 skills/champion-tracker/scripts/champion_tracker.py init -i champions.csv --dry-run

# Create baseline
python3 skills/champion-tracker/scripts/champion_tracker.py init -i champions.csv

检查跳槽情况（后续运行）：

# Dry run
python3 skills/champion-tracker/scripts/champion_tracker.py check --dry-run

# Detect changes and output CSV
python3 skills/champion-tracker/scripts/champion_tracker.py check -o changes.csv

查看状态：

python3 skills/champion-tracker/scripts/champion_tracker.py status

输出 CSV 列

列描述
champion_name全名
linkedin_urlLinkedIn 个人资料 URL
previous_company基线时所在公司
previous_title基线时的职位
new_company当前公司（已变更）
new_title当前职位
change_detected_date此次检查的运行日期
position_start_date开始新职位的时间
days_since_change开始新职位以来的天数
icp_score0-4 ICP 资格评分
icp_verdict高度匹配 / 匹配良好 / 可能匹配 / 匹配度低
icp_notes评分详情
email可用时填写邮箱
noteschampion CSV 中的原始备注

ICP 评分（0-4）

信号分值检查内容
B2B 信号1.0职位名称包含 sales／SDR／revenue／growth 等关键词
外向销售模式1.0销售领导职位（VP Sales、Head of Growth 等）
公司规模1.0 / 0.5SMB／中型市场 = 1.0；未知 = 0.5（按有利于对方的方式处理）
职级1.0VP、Director、Head of、C 级高管、Founder

判定：高度匹配（>=3）/ 匹配良好（>=2）/ 可能匹配（>=1.5）/ 匹配度低（<1.5）

成本

  • 每补充 1,000 份 LinkedIn 个人资料信息约需 $3
  • 50-80 位拥护者 ≈ 每次运行 $0.15-0.25
  • --dry-run 始终会在进行任何 API 调用前显示费用

文件结构

skills/champion-tracker/
  SKILL.md                    # This file
  scripts/
    champion_tracker.py       # Main CLI script
  input/
    champions_template.csv    # Template for manual additions
  snapshots/                  # Created at runtime
    baseline.json             # Latest full snapshot
    archive/                  # Timestamped copies
  output/                     # Created at runtime
    changes-YYYY-MM-DD.csv    # Generated output

依赖项

  • 复用 skills/lead-qualification/scripts/enrich_leads.py 中的 LinkedInEnricher
  • 如果导入失败，则回退到内联实现
  • 需要：requests（Python 包）、APIFY_API_TOKEN（环境变量）

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