关于 compose-outreach
Compose Outreach 利用 Common Room 信号生成个性化邮件、电话脚本和 LinkedIn 消息,面向销售沟通。它要求依据真实活动或外部检索信息,不凭空编造切入点。
主要功能
- 01检索公司和联系人的信号
- 02信号不足时使用网页搜索
- 03条件允许时通过 Spark 补全联系人信息
- 04筛选并排列个性化切入点
- 05生成三种外联内容
适用场景
- 01根据近期产品互动撰写外联内容
- 02利用社区活动或公司新闻定制消息
- 03为潜在客户准备邮件、电话和 LinkedIn 版本
MCP 相关
该技能使用 Common Room MCP 工具检索公司和联系人数据,以支持个性化外联。
安装
复制下面的命令,在终端中运行。
npx skills add https:/ / github.com/ anthropics/ knowledge-work-plugins --skill compose-outreach安装后在 Claude Code 中输入/compose-outreach确认已加载。
附带文件references/outreach-formats-guide.md
详细介绍
撰写外联内容
为特定公司或联系人生成三种个性化外联格式(邮件、通话脚本和 LinkedIn 消息),内容以 Common Room 信号为依据。
外联流程
第 1 步:查找目标
使用 Common Room MCP 工具查找并获取目标(公司和/或特定联系人)的数据。收集以下内容:
- 近期产品活动和互动信号
- 社区活动(帖子、问题、回应)
- 第三方意向信号(招聘信息、新闻、融资)
- 关系历史(既往联系、会议、邮件打开记录)
如果用户指定了某个人,则进行联系人级别的调研。如果只提供了公司,则根据职位、互动情况和角色确定最佳目标联系人。
第 2 步:网络搜索外部切入点(若 CR 信号较少)
如果 CR 返回了强信号(近期活动、互动、产品使用),应以这些信号作为个性化依据,跳过网络搜索。如果 CR 信号较少,或潜在客户在 CR 中的活动很少,则进行网络搜索以获取外部切入点:
搜索内容:
"[公司名称]" funding OR acquisition OR launch OR announcement,时间范围为过去 30 天"[联系人全名]" "[公司名称]",查找近期的文章、访谈、LinkedIn 帖子或会议演讲
优先选择以下外部切入点:
- 非常近期(不超过 2 周)——潜在客户很可能仍在思考此事
- 公开可见——对方知道你可能已经看到
- 体现变化的信号——增长、新职位、新产品、新市场
如果用户明确要求进行网络搜索或查找外部切入点,则无论 CR 信号是否丰富,都应执行搜索。
第 3 步:Spark 信息补充(如可用)
如果可以使用 Spark,则对目标联系人进行信息补充,以获取人物画像分类、背景和影响力信号。利用这些信息校准语气和信息切入角度。
第 4 步:确定最佳切入点
从信号数据中确定 1–3 个最有力的个性化切入点。排序依据:
- 时效性——发生在过去 7–14 天内
- 具体性——对方采取的具体行动,而非泛泛的趋势
- 相关性——与你的产品所提供的价值直接相关
好的切入点:在社区中就 X 发帖提问、刚招聘了 5 名工程师、近期开始使用 [功能]、公司刚完成 B 轮融资、试用即将到期、关键联系人刚刚换工作。
不好的切入点:"我注意到您是客户"或泛泛的行业趋势。
第 5 步:生成全部三种格式
使用最有力的切入点撰写全部三种格式。每种格式有不同的约束和惯例,请遵循 references/outreach-formats-guide.md 中的格式专属指南。
始终生成三种格式,并清晰标注。
如果可获取用户的公司背景信息(参见 references/my-company-context.md),则应让价值衔接和推介内容紧扣用户的具体产品和定位。
第 6 步:说明你的选择
在三份草稿之后,附上一段简短说明(2–4 句话),解释:
- 使用了哪些信号,以及选择它们的原因
- 所做的任何假设(例如推断的通话目标)
- 如果主要切入点未能奏效,可采用的替代角度
输出格式
## Outreach for [Name / Company]
### 📧 Email
**Subject:** [Subject line]
[Email body — 3–5 sentences]
---
### 📞 Call Script
**Opening:**
[Opening line — conversational, 1–2 sentences]
**Value Bridge:**
[Why you're calling and why now — 2–3 sentences tied to a signal]
**Ask:**
[Single, low-friction ask — e.g., 15-minute call, specific question]
---
### 💼 LinkedIn Message
[Under 300 characters. Warm, personal, no pitch.]
---
### Signal Notes
[2–4 sentences: which signals were used, why, and any alternative angles]
当信号数据稀少时
如果 Common Room 返回的关于目标的数据极少(例如只有姓名、职位、标签,没有活动、评分或 Spark 信息):
- 不要凭空起草外联内容。 基于虚构信号的外联比不外联更糟糕。
- 先进行网络搜索——这将成为你的主要个性化信息来源。查找近期新闻、LinkedIn 帖子、会议演讲和公司公告。
- 如果网络搜索结果也很少,应如实说明已有信息,并请用户提供更多背景:
## Outreach for [Name / Company] — Limited Data
**What I found:**
[Only the real data from CR and web search]
**I don't have enough signal to draft personalized outreach yet.** To write something strong, I'd need:
- Recent activity or engagement signals
- Context you have from prior conversations
- A specific reason for reaching out now
Can you share any of the above?
质量标准
- 每条消息都必须引用具体内容,泛泛的外联内容不可接受
- 语气需与场景匹配:对于入站或社区信号,使用温暖、口语化的表达;对于陌生或高管级外联,使用更正式的表达
- LinkedIn 消息必须少于 300 个字符,没有例外
- 通话脚本必须便于自然朗读,请在心中默读一遍以检查节奏
- 绝不编造信号,只能引用从 Common Room 或网络搜索中获取的数据
参考文件
references/outreach-formats-guide.md— 各渠道的详细格式规则、示例和语气指南