understand-honglong-acquisition

name	understand-honglong-acquisition
version	3.3.0
description	红龙获客系统的AI学习指南。加载时机：(1)理解系统架构 (2)引用技能集群 (3)使用获客命令 (4)排错时 (5)踩坑后学习 (6)优化改进时。完整功能使用 skill://HOLO-AGENT。本技能整合自我改进机制，支持三层记忆系统+5种学习信号+自动晋升降级。同步至HOLO-AGENT v2.4.0。
triggers	["理解获客系统","系统架构"]

理解红龙获客系统 v3.3.0

核心价值：让AI从实践中学习，越用越聪明

快速导航：架构→references/ARCHITECTURE.md | 流程→references/PIPELINE.md | 排错→references/TROUBLESHOOT.md | 学习信号→LEARNING-SIGNALS.md

全能操作技能：直接使用 skill://HOLO-AGENT，包含完整操作手册。

系统全景

Skills Router（意图识别+渠道选择+故障切换）
       ↓
发现层 → 情报层 → 触达层 → 支持层 → 管理层
       ↓
执行控制层（ECL）：轨迹追踪+循环检测+置信度+状态监控

⚠️ 8条铁律（最容易错）

#	铁律	核心要求	违反后果
1	邮箱铁律	必须用决策人邮箱，禁用info@	发错人，到达率<10%
2	评分铁律	ICP评分≥75分才发邮件	浪费时间在低质量客户
3	质量铁律	开发信评分≥9.0分才发送	回复率<1%
4	联系方式验证	禁止未经验证的单一来源	发错人
5	无邮箱不继续	没有邮箱不能进开发信步骤	浪费时间
6	禁止矿业客户	15,885家验证0家矿业客户	产品不匹配
7	开发信必打磨	润色+评分流程不可跳过	低质量邮件
8	skill://协议	引用技能必须用skill://	跨平台不兼容

详细铁律说明见 references/IRON-RULES.md（主技能内）

Skills Router 路由表速查

v2.4.0 变更：路由配置已迁移为声明式 YAML，见 references/ROUTING-TABLE.yaml

路由流程

用户请求 → 匹配意图关键词 → 查ROUTING-TABLE.yaml → 选择技能 → 读取SKILL.md → 按步骤执行

路由摘要

意图	海外首选	国内首选	故障备选
客户发现	teyi-customs (P5)	exa-search (P5)	exa-search
企业背调	teyi-customs (P5)	company-research (P5)	exa-search
决策人搜索	exa-search (P5) ⭐	exa-search (P5) ⭐	company-research
邮件触达	cold-email-generator (P5)	email-sender (P5)	delivery-queue
社媒运营	ai-social-media-content (P5)	同左	按平台备选
完整流程	acquisition-coordinator (P5)	同左	无

⭐ 决策人搜索：国内/海外都用 Exa，不走 LinkedIn MCP！

完整路由表（含故障切换）见主技能 references/ROUTING-TABLE.yaml

Exa MCP 工具链（exa-search v2.2）⭐

⚠️ 强制要求：必须使用MCP，禁止使用web_search工具！

⚠️⚠️⚠️ 重要提醒 ⚠️⚠️⚠️

❌ 禁止行为：使用内置 web_search 工具

• 这是红龙获客系统的核心搜索工具
• web_search返回的结果质量低、不准确

✅ 正确做法：使用 mcporter call exa.xxx

• 配置一次，永久使用
• 返回LinkedIn决策人、企业情报等高质量数据

MCP配置教程

第一步：添加配置（首次必做）

mcporter config add exa "https://mcp.exa.ai/mcp?tools=web_search_exa,web_search_advanced_exa,get_code_context_exa,deep_search_exa,crawling_exa,company_research_exa,people_search_exa,deep_researcher_start,deep_researcher_check"

第二步：验证

mcporter list  # 应显示 exa: 8 tools online

第三步：执行搜索

# 决策人搜索（LinkedIn）⭐ 最常用
mcporter call exa.people_search_exa query="procurement manager mining cement Africa" numResults=8

# 客户发现
mcporter call exa.web_search_exa query="conveyor belt distributor Brazil" numResults=8

# 企业背调
mcporter call exa.company_research_exa companyName=Votorantim numResults=3

⚠️ 参数格式注意：query参数必须加引号！

⚠️ PowerShell注意：必须用 cmd /c 包一层：

cmd /c "mcporter call exa.people_search_exa query=procurement manager numResults=5"

⚠️ 参数格式：用 = 连接，不用引号！

# ✅ 正确
mcporter call exa.people_search_exa query=procurement manager numResults=5

# ❌ 错误
mcporter call exa.web_search_exa query="industrial belt"  # 不加引号
mcporter call exa.web_search_exa query: industrial belt  # 不用冒号

详细教程见 skill://exa-search 技能的顶部配置说明。

8个可用工具

工具	用途	获客场景
web_search_exa	通用网页搜索	客户发现、行业调研
web_search_advanced_exa	高级过滤搜索（日期/域名/文本）	精准搜索
company_research_exa ⭐	企业情报（收入/员工/竞品/LinkedIn）	企业背调
people_search_exa ⭐	职业档案搜索	决策人定位
deep_search_exa	深度查询扩展	复杂调研
crawling_exa	抓取网页全文	搜索后深入读取
get_code_context_exa	代码/文档搜索	技术调研
deep_researcher_start/check	AI深度调研（异步）	深度研究

调用方式

# 通用搜索
cmd /c "mcporter call exa.web_search_exa query=""industrial belt manufacturer"" numResults:5"

# 企业情报 ⭐
cmd /c "mcporter call exa.company_research_exa companyName=""Flexco"" numResults:3"

# 人员搜索 ⭐
cmd /c "mcporter call exa.people_search_exa query=""procurement manager conveyor belt"" numResults:5"

⚠️ PowerShell 注意：必须用 cmd /c 包一层，否则引号转义出错。

company_research_exa 返回情报示例

调用 company_research_exa companyName="Flexco" 返回：

• 行业分类 + 年收入（$64.3M）
• 员工数（390人）+ 增长趋势
• LinkedIn 粉丝数 + 官网
• 竞争对手列表
• 近期收购/动态
• 联系方式（邮箱/电话）

配置 URL：https://mcp.exa.ai/mcp?tools=web_search_exa,web_search_advanced_exa,get_code_context_exa,deep_search_exa,crawling_exa,company_research_exa,people_search_exa,deep_researcher_start,deep_researcher_check

联系方式验证优先级 ⚠️

优先级	来源	条件
S级	官网"Contact Us"表单	当前有效
A级	特易详情页"联系方式"	6个月内
B级	LinkedIn决策人	≤12个月，标题清晰
C级	公司通用邮箱	需额外核实
❌ 禁用	LinkedIn普通员工/公网邮箱	无时效验证

详细验证流程见主技能 references/CONTACT-VERIFICATION.md

7层上下文

IDENTITY → SOUL → AGENTS → USER → HEARTBEAT → MEMORY → TOOLS

ContextManager

解决AI"忘记任务目标"的问题：

// 4层防护：压缩 → 分层加载 → 锚定(goal/target永不压缩) → 监控
// 上下文使用率：110% → 35%
// 任务成功率：50% → 95%

11步获客流程速查

Step 0: 智能路由 → 自动选渠道
Step 1: 客户发现 → 搜索潜在客户
Step 1.5: 联系方式获取 → 无邮箱不继续（铁律5）
Step 2: 客户查重 → 防止重复开发
Step 3: 企业背调 → ICP 6维度评分
Step 4: LinkedIn决策人 → Exa搜索（不是LinkedIn MCP！）
Step 5: 竞品分析 → 差异化话术
Step 6: 开发信生成 → v2.0打磨流程，≥9.0分通过（铁律7）
Step 6.5: 报价单 → .docx
Step 7: 邮件发送 → 分段队列模拟真人
Step 8: Pipeline更新 → .xlsx
Step 8.5: 跟进管理 → 日历提醒
Step 9: 日报生成

ICP评分体系（6维度×100分）

维度	权重	评分依据
行业匹配度	20%	传送带相关采购占比
采购能力	20%	海关金额（S/A/B/C/D/E级）
采购频率	20%	交易次数+最新日期
客户类型	15%	制造商=10/经销商=8/终端=5
决策周期	15%	企业规模推断
决策人联系	10%	LinkedIn/官网联系方式

客户等级（与 coordinator/coordinator 铁律对齐）：

等级	阈值	开发策略
A级	≥75分	重点开发，优先发邮件
B级	50-74分	暂缓，跟进观察
C级	30-49分	暂不开发
D级	<30分	排除

⚠️ 阈值来源：铁律第2条（≥75分才发邮件）= A级门槛，两个标准已统一。

详细评分标准见主技能 references/SCORING.md

开发信生成（v2.0 打磨流程）

标准打磨流程：

开发信生成
  ↓
第1轮润色（humanize-ai-text 自动检测+修复）
  ↓
第1轮评分（满分10分）
  ↓
评分 < 9.0分？
  ├─ 是 → 第2轮润色 → 第2轮评分
  └─ 否 → 最终版本（≥9.0分）

评分标准（满分10分）：

• 个性化程度 2.0分
• 相关性 2.0分
• 简洁性 2.0分
• 语法质量 2.0分
• 去AI味 2.0分

自我改进机制 ⭐ v3.0核心

让AI从实践中学习，越用越聪明

三层记忆系统

层级	位置	大小限制	加载策略
HOT	~/self-improving/memory.md	≤100行	每次必加载
WARM	~/self-improving/projects/honglong-acquisition.md	≤200行	匹配时加载
COLD	~/self-improving/archive/	无限制	显式查询时

5种学习信号（自动触发）

信号	触发词示例	动作
修正	"不对"、"应该"、"错了"	→ corrections.md
偏好	"我喜欢"、"总是这样"	→ memory.md (HOT)
模式	重复3次相同指令	→ 待定晋升
失败	执行错误/回退	→ PRACTICE-CASES.md
优化	"可以更好"、"改进"	→ 评估后存储

详细触发规则见 LEARNING-SIGNALS.md

自动晋升/降级

模式使用3次/7天 → 晋升到HOT (memory.md)
模式未用30天    → 降级到WARM (projects/)
模式未用90天    → 归档到COLD (archive/)

主动学习触发

当AI遇到这些情况时，自动读取相应文件：

场景	自动读取文件	目的
执行前	PRACTICE-CASES.md	避免重复踩坑
失败后	TROUBLESHOOT.md + corrections.md	快速恢复
优化时	memory.md (HOT)	应用已学规则
未知情况	references/ARCHITECTURE.md	查找架构方案

---

v2.4.0 新特性速查

Exa MCP 工具链升级（3→8工具）⭐

从默认 3 个工具升级为 8 个全工具版（免费，无需 API Key）：

• 新增 company_research_exa：企业情报（收入/员工/竞品/LinkedIn/动态）
• 新增 people_search_exa：职业档案搜索（决策人定位）
• 新增 deep_search_exa：深度查询扩展
• 新增 web_search_advanced_exa：高级过滤（日期/域名/文本）
• 新增 crawling_exa：网页全文抓取
• 新增 deep_researcher_start/check：AI 深度调研

配置方式：

mcporter config remove exa
mcporter config add exa "https://mcp.exa.ai/mcp?tools=web_search_exa,...（全部8个）"
mcporter list exa  # 验证显示 8 tools

YAML 声明式路由（v2.4.0）

路由表从 JS 代码迁移为 references/ROUTING-TABLE.yaml：

• intents：7种意图 × 关键词匹配
• routing：按意图+市场选择技能（含 priority 和 fallback）
• fallback_map：故障切换映射
• iron_rules：8条质量铁律
• skills_index：所有子技能索引

ICP客户群体定义

基于15,885家客户数据验证：

客户类型	客户数	占比	获客策略
PVC PU输送带分销商	2,451家	15.4%	搜索"conveyor belt distributor"
橡胶输送带分销商	427家	2.7%	搜索"industrial belt supplier"
皮带加工厂	276家	1.7%	搜索"belt splicing services"
工程公司/集成商	95家	0.6%	搜索"conveyor system integrator"

⚠️ 避免矿业客户：验证0家矿业客户，避免关键词"mining conveyor"

社媒运营矩阵

平台	内容类型	频率	技能
Facebook	产品帖/行业资讯/案例	3篇/周	ai-social-media-content
Instagram	Reels/Stories/图文	5篇/周	ai-social-media-content
LinkedIn	SEO文章/互动帖	2篇/周	linkedin-writer

WhatsApp 触达规范 ⭐ v2.5.0 新增

WhatsApp 是红龙最重要的海外触达渠道，Drip Campaign 中 D3 节点必须使用。

内容规范：

• 字数：≤ 80 词（比邮件更短）
• 语气：口语化、自然，不使用商务套话
• AI 检测：必须通过 humanize-ai-text 去除 AI 味（密度 < 2%）
• CTA：明确但软性，如"方便的话可以聊聊？"而非"必须回复"

触达时机（Drip Campaign）：

轮次	时机	渠道	内容重点
D0	首次联系	邮件	开发信 + 产品目录链接
D3	第3天	WhatsApp	简短跟进 + WhatsApp 直接联系
D5	第5天	邮件	价值主张 + 成功案例
D14	第14天	邮件 + WhatsApp	最终跟进 + 免费样品

WhatsApp 签名：

{姓名}
HONGLONG Industrial Equipment
📞 +86 {手机号}
🔗 wa.me/{whatsapp_link}

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关键技能索引

技能	位置	功能
HOLO-AGENT	skill://HOLO-AGENT	全能获客操作（主入口）
协调器	skill://acquisition-coordinator	获客任务协调器
评分器	skill://acquisition-evaluator	验收评估
工作流	skill://acquisition-workflow	端到端流程定义
产品库	skill://honglong-products	红龙产品知识
助手	skill://honglong-assistant	红龙小助手人格
开发信	skill://cold-email-generator	开发信生成v2.0
社媒内容	skill://ai-social-media-content	AI社媒内容生成
Facebook获客	skill://facebook-acquisition	Facebook客户搜索

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文件索引

文件	用途
主技能 references/
references/ARCHITECTURE.md	Skills Router完整表/ECL/ContextManager/7层上下文/自进化/子技能集群
references/PIPELINE.md	11步流程/ICP评分/开发信打磨/回退方案/海关变量
references/SOCIAL-MEDIA.md	Facebook/Instagram/LinkedIn运营策略/内容模板/发布频率
references/TROUBLESHOOT.md	常见错误清单/回退/重试/社媒常见错误
references/ICP.md	目标客户群体详细定义
references/SCORING.md	ICP评分体系详细标准
references/IRON-RULES.md	8条铁律详细说明
references/CONTACT-VERIFICATION.md	联系方式验证详细流程
references/EMAIL-SCORING.md	开发信评分标准
本技能
LEARNING-SIGNALS.md ⭐	5种学习信号详细触发规则/记录格式/晋升标准

完整记忆文件（使用 $env:USERPROFILE 确保跨机器兼容）：

$base = "$env:USERPROFILE\self-improving"
# HOT: $base\memory.md
# WARM: $base\projects\honglong-acquisition.md
# COLD: $base\archive\

⚠️ 禁止硬编码：所有路径必须使用 $env:USERPROFILE 变量，禁止写 C:\Users\... 等绝对路径。

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版本：v3.3.0 | 同步至 HOLO-AGENT v2.4.0 | 更新时间：2026-04-03