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通过分析你的业务、搜索目标公司并提供可操作的接触策略，为你的产品或服务识别高质量线索。非常适合销售、业务开发和营销专业人士。
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Based on SOC occupation classification
启动本地 VitePress 服务器，在 http://localhost:5173 预览文档站点
创建高质量 MCP（模型上下文协议）服务器的指南，使 LLM 能够通过精心设计的工具与外部服务交互。在构建 MCP 服务器以集成外部 API 或服务时使用，无论是 Python（FastMCP）还是 Node/TypeScript（MCP SDK）。
分析会议转录和录音，揭示行为模式、沟通洞察和可行的反馈。识别何时回避冲突、使用填充词、主导对话或错失倾听机会。非常适合寻求改善沟通和领导技能的专业人士。
为 Slack 创建优化动画 GIF 的工具包，包含大小约束验证器和可组合动画原语。当用户请求为 Slack 创建动画 GIF 或表情动画时使用此技能，例如"为 Slack 制作一个 X 做 Y 的 GIF"。
分析职位描述并生成定制简历，突出相关经验、技能和成就，最大化面试机会
使用 Twitter 开源算法洞察分析和优化推文以获得最大传播范围。根据推荐系统对内容的排名方式重写和编辑用户推文，以提高参与度和可见性。
| name | lead-research-assistant |
| description | 通过分析你的业务、搜索目标公司并提供可操作的接触策略，为你的产品或服务识别高质量线索。非常适合销售、业务开发和营销专业人士。 |
此技能通过分析你的产品/服务、了解你的理想客户档案并提供可操作的推广策略，帮助你识别和筛选业务的潜在线索。
简单描述你的产品/服务以及你在寻找什么：
我正在构建 [产品描述]。在 [位置/行业] 找 10 家
对此是好线索的公司。
为了获得更好的结果，从你的产品源代码目录运行：
查看我在此仓库中构建的内容，识别 [位置/行业] 中
会从此产品受益的前 10 家公司。
用于更有针对性的研究：
我的产品：[描述]
理想客户档案：
- 行业：[行业]
- 公司规模：[规模范围]
- 位置：[位置]
- 当前痛点：[痛点]
- 使用的技术：[技术栈]
找 20 个合格线索并为每个提供接触策略。
当用户请求线索研究时：
了解产品/服务
定义理想客户档案
研究和识别线索
优先级排序和评分
提供可操作的输出
对于每个线索，提供：
格式化输出
以清晰、可扫描的格式展示结果：
# 线索研究结果
## 摘要
- 找到的总线索：[X]
- 高优先级（8-10）：[X]
- 中优先级（5-7）：[X]
- 平均匹配分数：[X]
---
## 线索 1：[公司名称]
**网站**：[URL]
**优先级分数**：[X/10]
**行业**：[行业]
**规模**：[员工数/收入范围]
**为什么他们是好的匹配**：
[基于其业务的 2-3 个具体原因]
**目标决策者**：[角色/头衔]
**LinkedIn**：[URL（如可用）]
**对他们的价值主张**：
[针对此公司的具体好处]
**推广策略**：
[个性化方法 - 提及具体痛点、最近公司新闻或相关背景]
**对话开启者**：
- [具体点 1]
- [具体点 2]
---
[对每个线索重复]
提供下一步
用户："我正在构建一个在 AI 编码助手查询中屏蔽敏感数据的工具。找潜在线索。"
输出：创建优先级列表的公司：
用户："我经营远程团队生产力咨询业务。在湾区找 10 家最近转为远程的公司。"
输出：识别的公司：