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champion-tracker

champion-tracker

github.com/nikiandr营销与增长191 次安装31 周前更新
代码仓库

关于 champion-tracker

champion-tracker 是一项追踪产品拥护者职位变动的技能，面向希望利用人员流动发现再销售线索的团队。它记录基准信息，检测新职位，并按 ICP 对新公司进行评分。

主要功能

  1. 01建立产品拥护者名单基线
  2. 02检测职位和公司变动
  3. 03按 ICP 评分新公司
  4. 04导出变动及评分 CSV
  5. 05支持运行前成本预估

适用场景

  1. 01监测产品拥护者的跳槽情况
  2. 02筛选适合重新拓展的公司
  3. 03定期检查联系人职位变化

安装

复制下面的命令，在终端中运行。

$npx skills add https://github.com/nikiandr/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
snapshots/
baseline.json

详细介绍

Champion Tracker

检测产品拥护者跳槽，并根据 ICP 评估其新公司。

适用场景

  • 你有一份已知产品用户／拥护者名单（来自评价、LinkedIn 帖子或 CRM 导出）
  • 你想检测他们何时跳槽（高意向的再次销售线索）
  • 你希望在联系他们之前，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）

从公开来源建立初始拥护者名单。这项工作由 Agent 完成，而非脚本。

  1. 抓取评价 — 使用 review-scraper 技能抓取 G2／Trustpilot 评价。提取评价者姓名和公司。
  2. 搜索 LinkedIn 帖子 — 使用 Crustdata MCP 查找发布过产品相关内容的人。
  3. 解析 LinkedIn URL — 使用 Crustdata MCP 按姓名和公司搜索，获取个人资料 URL。
  4. 汇总为 CSV — 将所有来源合并到 champions.csv，并包含必需的列。
阶段 B：跟踪跳槽（由脚本驱动，可重复执行）

使用 champion_tracker.py 持续跟踪。

脚本用法

前提条件
  • 在 .env 中设置 APIFY_API_TOKEN（用于丰富 LinkedIn 个人资料信息）
  • 拥护者 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

检查是否跳槽（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

列说明
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本次检查的运行日期
position_start_date开始新职位的日期
days_since_change新职位开始至今的天数
icp_score0-4 的 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评分明细
email可用时填写邮箱
notes拥护者 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
外呼销售模式1.0销售领导职位（VP Sales、Head of Growth 等）
公司规模1.0 / 0.5SMB／中端市场 = 1.0；未知 = 0.5（按有利情况处理）
职级1.0VP、Director、Head of、C 级高管、创始人

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

成本

  • 每丰富 1,000 个 LinkedIn 个人资料约需 $3
  • 50-80 位拥护者 ≈ 每次运行 $0.15-0.25
  • --dry-run 始终会在任何 API 调用前显示成本

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，则使用内联实现
  • 需要：requests（Python 包）、APIFY_API_TOKEN（环境变量）

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