enrichment-design

数据点构建器

弥合研究假设与表格数据补充之间的差距。在运行数据补充之前，先定义要研究每家公司哪些内容。

适用场景

• market-research 生成假设集之后
• list-enrichment 运行之前——此技能负责设计列，该技能负责运行列
• 用户询问“我们应该研究这些公司的哪些内容？”

两种模式

模式 1：细分

目标： 设计列，为每家公司评分或确认其与假设的匹配度。

输入： 假设集（来自 market-research 或上下文文件）

流程：

1. 阅读假设集
2. 针对每条假设，提出 1-2 列，用于确认或否定匹配度
3. 与用户讨论——完善、添加或删除
4. 输出最终的 column_configs

示例： 如果假设是“数据库盲区——80-90% 的目标公司无法通过标准工具发现”：

• 列：“数据基础设施成熟度”（选择：["无 CRM", "基础 CRM", "完整技术栈"]）
• 列：“数字足迹评分”（评分：1-5）

模式 2：个性化

目标： 设计列，收集公司特定的切入点，用于个性化邮件。

输入： 目标列表 + 用户希望基于哪些内容进行个性化

流程：

1. 询问本次营销活动关注哪些切入点（领导者引言、近期发布、招聘信号、技术栈等）
2. 提出 2-4 列并附上提示词
3. 与用户讨论——完善
4. 输出最终的 column_configs

示例： 个性化切入点：

• 列：“近期产品发布”（文本：描述过去 6 个月内发布的任何产品）
• 列：“领导者公开表态”（文本：查找 CEO/CTO 关于 [主题] 的公开引言）

交互式列设计

不要默默生成列。请与用户一起完成以下流程：

步骤 1：介绍框架

向用户展示两种模式，并询问适用哪一种（或两种都适用）。

步骤 2：提出初始列

根据假设或用户输入，提出 3-5 列。逐一展示：

Column: [name]
Type: [output_format]
Agent: [research_pro | llm]
Prompt: [the actual prompt text]
Why: [what this tells us for segmentation/personalization]

步骤 3：共同完善

询问：

• “需要添加哪些列吗？”
• “有哪些列需要删除或合并吗？”
• “是否需要让某些提示词更加具体？”

步骤 4：确认列数量

建议：

• 3-5 列最合适
• 如果每列都有明确用途，6-7 列也可以接受
• 8 列及以上会增加噪声——应提出异议并建议合并

步骤 5：输出 column_configs

生成最终的列配置，作为可供 list-enrichment 使用的 JSON 数组：

[
  {
    "kind": "agent",
    "name": "Column Display Name",
    "key": "column_key_snake_case",
    "value": {
      "agent_type": "research_pro",
      "prompt": "Research prompt using {input} for domain...",
      "output_format": "text"
    }
  }
]

列设计指南

Agent 类型选择

数据点类型	Agent 类型	原因
来自网络的事实数据（融资、发布、新闻）	research_pro	需要网络研究
根据公司资料进行分类	llm	公司资料已足够
需要细致判断（成熟度、匹配度评分）	research_reasoning	需要思维链
人员/组织结构	linkedin	专用于 LinkedIn

输出格式选择

数据点类型	格式	适用场景
开放式研究	text	开放式问题
分数/评级	grade	1-5 分制评估
类别	select	互斥选项
多个标签	multiselect	非互斥标签
结构化数据	json	多个相关字段
带证据的“是/否”	json	{"match": bool, "evidence": str}

提示词编写技巧

• 始终包含 {input}，表示公司域名
• 在提示词中明确说明输出格式
• 包含备用方案：“如果未找到，返回 N/A”或“如果不明确，返回 'Unknown'”
• 对于 select/multiselect：也要在提示词中列出选项标签
• 对假设评分：在提示词中引用具体假设
• 提示词控制在 200 个词以内

参考库

请参阅 references/data-point-library.md，其中按用例整理了约 20 个预构建的列配置。

输出移交

列设计完成后：

1. 向用户展示最终的 column_configs JSON
2. 告诉用户：“这些配置已准备好，可用于 list-enrichment。请使用你的表格 ID 和这些列运行该技能。”
3. 如果用户想立即运行，则移交给 list-enrichment 工作流