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list-building

list-building

github.com/extruct-ai营销与增长11149 次安装4 周前更新
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关于 list-building

这是一项使用 Extruct 构建公司名单的营销技能，根据公司背景和决策树选择搜索方式，适合寻找目标公司的团队。它将 API 操作交由 `extruct-api` 处理。

主要功能

  1. 01选择相似、语义或深度搜索
  2. 02使用 ICP、种子公司和 DNC 名单
  3. 03按域名去重搜索结果
  4. 04将域名上传至公司表格
  5. 05根据补充信息优化名单

适用场景

  1. 01寻找与成功客户相似的公司
  2. 02通过广泛查询探索新行业
  3. 03为营销活动建立合格公司名单

安装

复制下面的命令，在终端中运行。

$npx skills add https://github.com/extruct-ai/gtm-skills --skill list-building

安装后在 Claude Code 中输入/list-building确认已加载。

详细介绍

构建名单

使用 Extruct 并遵循决策树构建公司名单。从公司上下文文件中读取 ICP 和种子公司。

Extruct API 操作

此技能将所有 Extruct API 调用委托给 extruct-api 技能。

对于所有 Extruct API 操作，请阅读并遵循 skills/extruct-api/SKILL.md 中的说明。

所有公司搜索、相似公司搜索、深度搜索、表格创建、行上传和数据丰富任务都由 extruct-api 技能处理。此技能专注于搜索什么以及为什么——extruct-api 技能负责处理如何搜索。

决策树

运行任何查询前，先确定合适的方法：

Have a seed company from win cases or context file?
  YES → Lookalike Search (pass seed domain)
  NO  ↓

New vertical, need broad exploration?
  YES → Semantic Search (3-5 queries from different angles)
  NO  ↓

Need qualification against specific criteria?
  YES → Deep Search (criteria-scored async research)
  NO  ↓

Need maximum coverage?
  YES → Combine Search + Deep Search (~15% overlap expected)

开始之前

如果公司上下文文件存在，请先阅读：

claude-code-gtm/context/{company}_context.md

提取：

  • ICP 画像 — 用于设计查询和筛选条件
  • 赢单案例 — 在相似公司搜索模式下用作种子公司
  • DNC 名单 — 要从结果中排除的域名。如果上下文文件中没有 DNC 名单，请询问用户：(1) 运行 Extruct 搜索竞争对手并自动填充，(2) 提供现有客户／合作伙伴的 CSV，或 (3) 暂时跳过

同时检查 claude-code-gtm/context/{vertical-slug}/hypothesis_set.md 中是否存在假设集。如果存在，请使用每条假设中的 Search angle 字段设计搜索查询——这些是针对每个痛点预先定义的查询建议。

方法 1：相似公司搜索

当你有种子公司（来自赢单案例、现有客户或用户输入）时使用。委托 extruct-api 技能使用种子公司的域名运行相似公司搜索。

适用情况：

  • 你有满意的客户，想寻找更多类似客户
  • 上下文文件中包含带域名的赢单案例
  • 用户说“查找与 X 类似的公司”

提示：

  • 使用不同的种子公司运行多次相似公司搜索，以扩大覆盖范围
  • 结合筛选条件限制地理区域或规模
  • 按域名对多次运行的结果去重

方法 2：语义搜索——快速、广泛

委托 extruct-api 技能运行语义公司搜索查询。

查询策略：

  • 每个活动编写 3-5 个查询，从不同角度描述同一 ICP
  • 描述产品／用例，而不是公司类型
  • 按域名对不同查询的结果去重——结果重叠是预期情况
  • 所有查询合计目标为 200-800 家公司

方法 3：深度搜索——深入、精准

委托 extruct-api 技能创建并运行深度搜索任务。

查询策略：

  • 像写职位描述一样编写查询，用 2-3 个句子描述理想公司
  • 使用标准进行自动筛选——每家公司会按每项标准获得 1-5 分
  • 首轮默认返回 50 条结果；质量评估后再扩大范围
  • 每项任务最多使用 5 项标准；标准应聚焦且互不重叠
  • 针对不同 ICP 细分群体分别运行任务

上传到表格

收集结果后，委托 extruct-api 技能创建公司表格并上传域名。Extruct 会自动为每个域名补充 Company Profile。

数据丰富后重新运行

list-enrichment 技能向此名单添加数据点后，可考虑利用数据丰富的洞察重新运行名单构建，并将这些洞察用作深度搜索标准。例如：

  • 如果数据丰富结果表明“使用旧版 ERP 的公司”最符合目标画像，请以此为标准创建深度搜索任务
  • 如果数据显示出地理区域集群，请使用更严格的地理筛选条件运行搜索
  • 这样就形成了反馈循环：名单 → 数据丰富 → 学习 → 优化名单

结果数量指南

活动阶段目标名单规模方法
探索50-100搜索（2-3 个查询）
首次活动200-500搜索（5 个查询）+ 深度搜索
扩大规模500-2000深度搜索（大量结果）+ 多次搜索

工作流

  1. 读取上下文文件，了解 ICP、种子公司和 DNC 列表
  2. 遵循决策树选择合适的方法
  3. 拟定查询（Search 使用 3-5 条，Deep Search 使用 1-2 条）
  4. 委托 extruct-api 技能运行查询并收集结果
  5. 按域名对所有结果去重
  6. 移除 DNC 域名
  7. 委托 extruct-api 技能上传到公司表
  8. 如果用户需要自定义研究，则添加 Agent 列
  9. 询问用户希望的输出形式：Extruct 表格链接、本地 CSV，或两者兼有

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