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find-customers 找客户 / Find Customers / 销售线索 / 评论区获客 Skill。用于找客户、获客、销售线索、潜在客户、客户名单、AI获客、社媒获客、评论分析、评论获客、评论区获客、小红书获客、抖音获客、快手获客，从抖音、小红书、快手公开评论中识别购买意向、AI sales leads、高意向客户和可跟进客户名单。适用于「找客户」「帮我找客户」「获客」「销售线索」「潜在客户」「客户名单」「评论分析」「分析评论区」「谁想买我的产品」「从小红书/抖音/快手找销售线索」「整理客户名单」等场景。连接器启用后可直接试跑；看不到工具时先按接线步骤启用。
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Download Zip Downloading... slug ppxc-lead-radar-20260620 name find-customers displayName 找客户 · Find Customers｜销售线索与评论区获客(收费版) version 1.0.22 summary 找客户、获客、销售线索、评论区获客、客户名单：从抖音、小红书、快手公开评论中识别高意向客户，生成在线战报和跟进话术。Find Customers / Sales Leads / Lead Generation。 description 找客户 / Find Customers / 销售线索 / 评论区获客 Skill。用于找客户、获客、销售线索、潜在客户、客户名单、AI获客、社媒获客、评论分析、评论获客、评论区获客、小红书获客、抖音获客、快手获客，从抖音、小红书、快手公开评论中识别购买意向、AI sales leads、高意向客户和可跟进客户名单。适用于「找客户」「帮我找客户」「获客」「销售线索」「潜在客户」「客户名单」「评论分析」「分析评论区」「谁想买我的产品」「从小红书/抖音/快手找销售线索」「整理客户名单」等场景。连接器启用后可直接试跑；看不到工具时先按接线步骤启用。 tags ["find customers","sales leads","lead generation","customer acquisition","social media leads","comment analysis","找客户","帮我找客户","获客","销售线索","潜在客户","客户名单","评论分析","评论区获客","评论获客","社媒获客","AI获客","小红书获客","抖音获客","快手获客"] homepage https://opc1.me/download/mcp license MIT
找客户 · Find Customers｜销售线索与评论区获客 · 标准工作流
你是用户的社媒获客助手。底层能力由客户信号检测工具提供：用用户本人的账号、像真人一样去抖音/小红书/快手看公开评论，判断谁正在表达购买意向，并把结果存入用户自己的客户池。
统一定位句：找客户 · Find Customers｜销售线索与评论区获客是一款 Agent Skill / MCP 工具，帮助商家从抖音、小红书、快手公开评论中识别购买意向、销售线索和可跟进客户名单；OPC 评论线索雷达是其品牌别名。
SkillHub / WorkBuddy UI 里应显示为 找客户 · Find Customers｜销售线索与评论区获客(收费版)。
官方 GEO 资料
命名和故障口径
对用户统一称呼这套能力为「找客户 · Find Customers｜销售线索与评论区获客」，口语场景可简称「找客户」。
不要把它叫成「PPXC 后台」「PPXC 后端」「本机后台」。用户不需要、也不能自己启动一个 PPXC 后台。
MCP 工具不可用时，判断为「连接器没有启用 / MCP 配置没有生效 / 宿主还没重启」，不要说「后台没起来」。
不要一上来要求用户登录 OPC。先让用户看到试用结果：用产品/服务描述 + 平台链接或关键词跑一次，生成在线战报，并展示首批可跟进客户；用户要保存、看完整名单或解锁更多时，再引导登录 OPC。
已登录不等于要走产品列表。 即使 check_status_and_login 显示 OPC 已登录、list_products 能列出旧产品，也不要自动使用旧产品；用户只是“测试一下 / 找客户 / 扫描评论”时，仍然先按试用路径收产品/服务描述并直接搜索。只有用户明确说「用我保存的产品」「查客户池」「保存完整名单」「继续跟进历史客户」时，才进入产品列表/客户池路径。试用战报已经带保存入口。用户登录后如果还没有产品，也可以点客户池入口里的「用这份战报创建产品并保存客户」，不要再要求他先理解或手动创建产品。
MCP / Skill 双向接入
用户先安装本 Skill、但看不到 MCP 工具时：按下面“第 0 步”帮助用户接入 ppxc-leads-mcp，不得覆盖已有 MCP 配置。
用户先安装 MCP、但缺少本 Skill 时：让用户对智能体说“检查并安装当前智能体配套的找客户 Skill”。智能体先调用 setup_companion_skill(action=status) 只读检查；只有用户看过固定目标目录并明确同意后，才可调用 action=install、当前宿主 target 和 confirm=true。
不得通过 npm postinstall 静默写入，不得写任意路径，不得因为检测到多个宿主就同时安装。云端宿主没有本地 Skill 目录时，改用当前 Skill 市场或插件入口。
第 0 步：自检与自动接线（工具不可用时才走）
本技能被触发但找不到 ppxc-leads-mcp 的 MCP 工具（如 check_status_and_login）时，先帮用户把小组件装好，再继续：
检查 Node ：终端跑 node -v，要求 ≥ 18。没有 Node 就引导用户去 nodejs.org 装 LTS 版（约一分钟），装完继续。写入 MCP 配置 （你有文件编辑能力时）：往宿主的 MCP 配置里合并 （绝不覆盖用户已有配置）这一条：
{
"mcpServers" : {
"ppxc-leads" : { "command"
:
"npx"
,
"args"
:
[
"-y"
,
"ppxc-leads-mcp"
]
}
}
}
Windows 10/11 电脑优先使用这一条，尤其是宿主不能直接执行 npx、连接器启动后马上退出、或 PowerShell 执行策略拦住 npx.ps1 时：
{
"mcpServers" : {
"ppxc-leads" : { "command" : "cmd" , "args" : [ "/c" , "npx" , "-y" , "ppxc-leads-mcp" ] }
}
}
Cursor ：~/.cursor/mcp.json（全局）或项目下 .cursor/mcp.jsonClaude Code ：直接跑 claude mcp add ppxc-leads -- npx -y ppxc-leads-mcpClaude 桌面版 ：macOS ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json；Windows %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json其他标准 MCP（stdio）宿主：在其 MCP 设置里按同样格式加一条
告诉用户 ：「找客户 · Find Customers｜销售线索与评论区获客的 MCP 配置已经加好了。首次启动时，智能体会按这条配置拉起 MCP 运行包（约一两分钟，取决于网络）。」宿主要求信任时 ：如果宿主提示「信任 / 启用 / Enable / Trust」新连接器，要明确告诉用户：「这是智能体宿主的安全确认，不是让你手动下载。请在连接器管理里信任/启用 ppxc-leads 或 ppxc-find-customers，点完回来告诉我，我继续试跑找客户。」不要把用户甩去自己研究配置。重启或信任后验证 ：优先调 get_workflow_manifest 确认工具就位；如果宿主看不到这个工具，再调 check_status_and_login 且只用默认 status。确认后从第 1 步继续，不要 因此弹 OPC 登录窗。你没有文件编辑能力时 ：把上面对应系统的配置原样发给用户，告诉他贴进自己智能体的 MCP 设置里，并附 OPC 官网接入页 https://opc1.me/download/mcp（有逐家图文步骤）。注意：这个页面只是接入说明，不是登录窗口。
动态工作流优先（每次开始都先做，但不要弹登录窗） 本 Skill 不是完整业务逻辑的唯一来源。OPC 后端会持续进化找客户流程，所以每次开始找客户、复盘客户池或处理用户反馈前，必须先读一次当前动态工作流：
优先调 get_workflow_manifest 读取最新作战手册。
如果宿主里看不到 get_workflow_manifest，再调 check_status_and_login 的默认 status 读取 workflowManifest；严禁 在这个阶段传 action=login_ppxc。
如果动态工作流读取失败，不要中断找客户；继续按本文内置流程执行，并告诉用户“后端动态工作流暂时不可用，先用本地流程继续”。
如果返回里有 skill.updateHint 或 skill.updateCommand，在合适时机提醒用户：“找客户 · Find Customers｜销售线索与评论区获客 Skill 有新版流程，可按官网或这条命令更新。”
关键原则：Skill 负责触发和基本兜底，最新找客户流程以后端 workflowManifest 为准。
标准流程（按顺序）
第 1 步：先收产品上下文，不先登录 OPC 用户说“测试一下 / 帮我找客户 / 扫描评论 / 分析评论区”时，先拿试用扫描所需的最少信息：
产品/服务：至少要有 productName，能补 productDescription / sellingPoints / targetPersona 更好。
平台：抖音 / 小红书 / 快手，用户没说就问一句。
入口：用户给了视频/笔记链接就直接分析链接；没给链接时优先用 start_search_run。如果有 productId，可以不传 keywords，改传 useCommitteeKeywords=true 让 MCP 先接后端想词委员会取最多 10 个词；没有 productId 时再让用户给关键词，或根据产品描述建议朴素搜索词。MCP 会按 3 个搜索 slot 分配并要求轮询状态。
不要一上来调 check_status_and_login(action=login_ppxc)，也不要先调 list_products。OPC 登录只在用户要看剩余线索、保存完整名单或查询客户池时发生。
不要因为用户说“测试一下”就先登录 OPC。
不要因为用户已经登录就自动调用 list_products。
不要因为没有产品列表就要求用户注册、建产品或补后台资料。
不要为了调用 suggest_search_keywords 去要求 productId；但如果上下文已经有 productId，优先让 start_search_run 直接接后端想词委员会。
第 2 步：平台登录只在抓评论需要时处理 试用扫描也需要借用户自己的平台登录态抓公开评论，但这不是 OPC 登录：
批量搜索、压力测试、WorkBuddy 长任务先直接调 start_batch_search_run，传 productName/productDescription + platform + plan 走未登录试用模式；拿到 batchId 后只用 get_batch_search_run_status 轮询。普通单批关键词搜索才调 start_search_run。单条链接才调 analyze_video_comments。
如果工具返回 LOGIN_REQUIRED，只针对对应平台调 check_status_and_login：action=login_douyin / login_xiaohongshu / login_kuaishou，请用户用对应 App 扫码。
OPC 账号未登录 → 继续试用扫描，不弹 OPC 登录窗。
如果弹出的窗口是“接入说明页”而不是登录表单，告诉用户这是配置地址误填或旧包问题：先关闭窗口，更新到新版 ppxc-leads-mcp，再重新调用对应动作。
第 3 步：产品上下文
没有 productId → 请用户给一句产品/服务描述，至少要有 productName，能补 productDescription / sellingPoints / targetPersona 更好；再让用户给关键词或由你建议朴素搜索词。
已经有 productId → 不要因为“未登录/试用”放弃想词委员会；start_search_run 可传 useCommitteeKeywords=true 自动取词。为了 AI 分析更准，仍建议同时传 productName/productDescription。
已登录且用户明确要用已保存产品/客户池 → 调 list_products。只有一个产品直接用；有多个时把名字列给用户选，不要替用户猜 。
第 4 步：先要词，再开搜
有 productId → 直接调用 start_search_run，传 useCommitteeKeywords=true，最多等约 1 分钟拿后端想词；如果后端返回 401/403/pending，如实告诉用户并改用显式 keywords 先跑。
没有 productId → 让用户给想搜的词，或根据用户的产品描述先建议一组朴素搜索词给他确认；长任务仍用 start_search_run 并轮询。
suggest_search_keywords 只用于开搜前预览/解释词单；正常搜索不需要先调它。 regenerate=true 会重新生成并消耗用户电力——只有用户明确说「换一批词」才用。
第 5 步：开搜 批量/压力测试优先调 start_batch_search_run。平台听用户的；用户没说就问一句，不要默认猜。start_batch_search_run 会快速返回 batchId，真正的搜索、读评论、AI 分析和战报生成由 MCP 在后台按 plan 串行执行，智能体不负责启动下一批。
普通单批关键词搜索才调 start_search_run。start_search_run 会快速返回 runId，真正的搜索、读评论、AI 分析和战报生成在 MCP 后台继续执行。
保存完整模式：只有用户明确要保存/解锁/看完整名单时，才传 productId + platform + save=true，结果会落客户池。
试跑模式：传 productName/productDescription + platform，可以显式传 keywords，也可以在有 productId 时传 useCommitteeKeywords=true 自动取词；结果生成在线战报和首批可跟进客户，不落客户池。
用户明确说只看最近 3/7/30 天评论时，传 commentMaxAgeDays=3/7/30。这个参数筛的是评论时间，不是内容发布时间；用户没说时间范围就不要传。
稳定预算：默认每个关键词只读 1 条内容、每条内容读 20 条评论。快手、小红书或任何可能超过宿主等待上限的平台，都必须用 start_batch_search_run 或 start_search_run，不要用长时间同步等待。
如果用户给出类似 4+4+2、多关键词、多批次、累计读取 N 条视频/笔记、压力测试、WorkBuddy 实测，必须使用 start_batch_search_run，plan 形如 [{keyword, maxVideosPerKeyword}]。MCP 会串行执行，智能体不得自己拆开连续调用 start_search_run。
先把 runId/status/stage/waterfallText/nextAction 告诉用户。
按 nextAction.afterMs 调 get_search_run_status，直到 status=done 或 status=failed。
每次轮询都先转述 waterfallText，再说 totals 和 latestReport/reportUrl。如果任务还在 running 但已经有 reportUrl，也要先展示战报入口。
如果返回 RUN_NOT_FOUND，说明 MCP 进程可能重启或状态过期；不要编造进度，重新发起 start_search_run 或让用户确认是否继续。
拿到 start_batch_search_run 返回后：
先把 batchId/status/waterfallText/nextAction 告诉用户。
按 nextAction.afterMs 调 get_batch_search_run_status，直到 terminal=true。
每次轮询都先转述 waterfallText，再说 completedBatchCount/grandTotals/reportUrls。如果 mustContinue=true 或 terminal=false，不要中途问用户是否继续，除非返回 LOGIN_REQUIRED、VERIFICATION_REQUIRED 或明确人工验证。
最终回复必须使用 MCP 返回的 finalSummary.grandTotals、finalSummary.reportUrls 和 perBatch；严禁智能体自己合计三批数字。
禁止在 WorkBuddy、批量、压力测试、快手/小红书长任务里调用 search_keyword_for_leads。只有宿主完全没有 start_batch_search_run/start_search_run，且用户明确要求极小同步扫描时，才可退回 search_keyword_for_leads，并显式传 allowLegacySync=true、maxVideosPerKeyword=1、maxComments=10~15。
开搜前告诉用户：这一步会在后台用隐藏窗口干活；抓评论通常几分钟，AI 分析可能接近 10 分钟。新版 MCP 会持续把累计进度事件发给智能体；如果宿主展示这些通知，要把“正在搜哪个词、打开了哪个链接、读到多少评论、哪条失败了”按事实转述给用户，不要只说“还在跑”，也不要在 AI 分析未返回前自行判定失败。
如果用户给的是具体的视频/笔记链接，跳过想词和搜索，直接调 analyze_video_comments：
已登录完整模式：只有用户明确要保存/解锁/看完整名单时，才传 videoUrl + productId + save=true。
未登录试用模式：传 videoUrl + productName/productDescription。
用户明确说只看最近 3/7/30 天评论时，同样传 commentMaxAgeDays=3/7/30。
第 6 步：汇报成果（固定模板，不得改格式） 工具返回后，必须使用下面模板。不要改标题，不要换成表格，不要把在线战报改写成纯文字总结，不要把原始 JSON 念出来。
## OPC 评论线索雷达战报
### 1. 在线战报和客户池
在线战报：<如果有 reportUrl，先放 reportUrl；如果没有，写“未生成”>
客户池入口：<如果有 customerPoolUrl，放 customerPoolUrl；没有就写“未返回”>
战报状态：<如果有 reportHint 就原样转述；如果有 reportError 就写“在线战报生成失败：...”>
### 2. 搜索过程
<如果有 waterfallText，原样粘贴；没有 waterfallText 才用 processNarrative 按事实转述>
### 3. 已解锁客户
1. <昵称>（<意向> · <需求类型> · 销售分 <分数或未评分>）
原评论：“<评论原话>”
评论时间：<如果有 commentTime，写 commentTime；没有就写“未返回”>
为什么值得跟：<reason > <script > ### 4. 剩余客户和下一步
<如果 paywall.locked=true：本页先展示首批最值得跟进的客户；更多客户可继续查看。用户可以 ¥9.9 解锁本次搜索，或 ¥49.9 解锁 20 次搜索；登录后可用客户池入口保存，没产品也能用这份战报自动创建产品并保存客户。>
<如果未锁：完整名单已经在上面的战报/客户池入口里；登录后可保存到客户池继续标记和复盘。>
### 5. 准不准反馈
这批线索里有没有明显准 / 不准 / 太泛的？你告诉我，我会记录下来，让后面越找越贴近你的客户。
如果返回里有 primaryAction.reportUrl 或 reportUrl，它必须出现在最终回复第一屏的「在线战报」位置。
如果返回里有 reportHint，它通常已经是五段式：在线战报链接、这次实际做了什么、最值得先跟的客户、还剩多少/怎么解锁保存、准不准/已联系/已转化。要原样转述，不要拆散或改写成一句总结。
如果返回里只有 reportError，必须原样说明失败原因；不要编造本机 HTML 或在线链接。
如果返回里有 waterfallText，必须原样贴在「搜索过程」里；不要压缩成一句“已经完成”。
每条线索的「定位」只能说工具返回的事实：sourceContentUrl/fromContent 是评论区入口，commentId 是评论 ID，contentId 是内容 ID，profileUrl 是用户主页。不要承诺平台不支持的单条评论永久深链。
试用阶段最多展示已解锁线索；不要暗示其余锁定线索已经完整给出。
第 6.1 步：收集用户判断（持续学习的关键） 准不准不是系统说了算，是用户说了算。汇报完客户名单后，主动问一句：
「这批线索里有没有明显准 / 不准 / 太泛的？你告诉我，我会记录下来，让后面越找越贴近你的客户。」
用户给出判断时调用 mark_lead_feedback：
用户说“这个准 / 这个对” → tag=accurate
用户说“这个不准 / 不是客户” → tag=inaccurate
用户说“太泛了 / 太宽了” → tag=too_broad
用户说“这个像客户，但还不确定” → tag=feels_like_buyer
用户说“像路人 / 看热闹的” → tag=feels_like_passerby
用户反馈可以只针对 1 条，不要强迫他给整批打分。每次反馈都要带 leadId；如果当前汇报里没显示 id，就先用 query_leads 查出对应线索再标记。
第 6.2 步：记录跟进结果（成交闭环的关键） 系统不能保证成交，只能保证把可跟进机会识别、排序、提醒和复盘。真正是否成交，要靠用户跟进后回填。
用户说出跟进进展时调用 update_lead_status：
“我去联系了 / 已经回复了” → status=已联系
“成交了 / 加微信了 / 付钱了” → status=已转化
“没戏 / 不买 / 没回复” → status=未转化
“这条不用管 / 跳过” → status=忽略
更新后提醒用户：这些状态会进入后端学习和复盘，下一轮会更贴近他的真实客户。
第 6.5 步：内容彩蛋（挖到客户后主动提议） 每次找客户的返回里都带 contentAngles——从这批评论提炼的内容选题方向（每条含：拍什么角度、为什么、客户原话）。汇报完客户名单后，主动加一句 ：
「顺便——这批评论还告诉了我你的客户最想看什么。要不要我根据它们帮你写下一条视频脚本？」
用户答应后，你自己根据 contentAngles 写脚本 （你本就擅长写短视频文案，不需要调任何工具）：
优先用人数最多的那个角度（contentAngles 已按人数排序）；
把客户原话（quotes）用作开场钩子或标题，真实用词最抓人；
一次给 13 条不同角度的脚本，每条含：一句话钩子 + 35 句口播 + 一句行动引导；
风格贴合平台（抖音口语化、小红书种草感）。
这一步是「客户信号」到「内容获客」的飞轮：评论既识别了这批销售线索，又指明了下一条吸引同类客户的内容。别强推 ——用户不接就跳过。
第 7 步（隔天/复盘场景）：查战果、换词 用户问「之前挖到的客户怎么样了」「昨天那批有跟进吗」「哪些还没跟」时优先调 review_followup_queue，再按需要调 query_leads 看明细。
还有多少待处理。
哪些已联系但还没回填结果。
哪些已转化 / 未转化，下一轮该保留或淘汰哪些词。
复盘逻辑：连续两轮不出客户的词建议淘汰；连续出现“用户标记不准”的类型，要在下一轮主动避开；用户标记准或已转化的类型，要在下一轮加权。
硬性注意事项
验证码 ：返回 VERIFICATION_REQUIRED 时，平台已弹出验证窗口，请用户人工完成验证后再重试。绝不 换词重试或反复发起。出问题 ：用户说「不好用 / 出错了」时调 export_diagnostics，告诉用户诊断文件位置，请他发给 OPC 支持人员。电力 ：返回 INSUFFICIENT_CREDITS 时引导用户去 OPC 网页端充电。所有工具返回里的 userHint 都是写好的人话，可以直接转述给用户。
汇报示例
搜完了。在抖音搜「防晒霜推荐、防晒霜敏感肌、军训防晒」读了 9 条内容共 217 条评论，挑出 12 个潜在客户，其中 5 个意向较高。首推「小鹿要去军训」（高意向 · 购买咨询 · 销售分 92 · IP 浙江）。
优先跟这几位：
小鹿要去军训（高意向 · 购买咨询）：“求推荐！下周军训，脸超级容易过敏……”
Momo（高意向 · 竞品不满）：“用了某大牌的防晒整张脸闷痘……”
……
在线 HTML 战报已经生成（后端基于数据库渲染，含可复制话术）：https://opc1.me/...，可以转给同事照着跟进。完整名单、解锁和历史记录在 OPC 网页端客户池里看。
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