Apollo lead enrichment
Skill findscripter/everything-skills/05-business/apollo-lead-enrichment
类书式 AI Agent 技能大典 · 精选/中文化/互见成网的 500+ 开源技能,可作为 Claude Code 插件市场一键安装。A curated, cross-referenced encyclopedia of 500+ open-source agent skills.
npx -y skills add findscripter/everything-skills --skill apollo-lead-enrichmentAssembled from the repository path, not quoted from the project. Check it against their README if it does not work.
2 things to look at
- no licenseNo license file was found in the repository. Code published without one is not open source by default, so using it at work is a question for whoever answers licensing questions where you are.
- 1 stars1 stars. Stars are a popularity signal and not a quality one, but at this level it is likely that nobody has read this closely except its author, and you would be relying on your own review.
What its author says it does
Copied from the file, not written here
当只有姓名、公司、LinkedIn 链接或邮箱等零散标识、需要补全为完整联系卡(邮箱、电话、职位、公司情报与下一步动作)时使用;做 Apollo MCP 人物匹配+公司富化并产出标准联系卡表格;不适用于从 0 批量建线索清单(见 sales-prospecting)或撰写外呼文案(见 cold-email-writer)。触发词:enrich lead、线索富化、补全联系方式、查邮箱电话、Apollo、查这个人、联系卡、contact card、人物匹配、公司情报。
The file declares its own license as Apache-2.0. That is the author’s claim about this one file, and it is not the same thing as the license GitHub reports for the repository, which is listed with the other numbers below.
SKILL.md
5.5 KB, ~1.5k tokens by cl100k_base, as published. Nobody here has run it
何时使用
当用户只给出一个零散标识(姓名、公司、LinkedIn URL、邮箱,或像「Figma 的 CEO」这类模糊描述),想立刻拿到一张完整联系卡时使用:补全工作/个人邮箱、直线/手机/总机电话、职位、所在地、LinkedIn,以及所属公司的行业、人数、营收、融资、总部等情报,并给出可执行的下一步动作。
依赖前提:环境已接入 Apollo MCP(工具前缀 mcp__claude_ai_Apollo_MCP__…)。
不该用的边界:
- 从 ICP 画像从 0 批量建线索清单 → 用 sales-prospecting(那是发现+筛选+建表,本条只补全单个已知对象)。
- 建好卡后写外呼文案/序列 → 用 cold-email-writer。
- 没有任何 Apollo MCP 接入时不要硬用,改走通用调研。
步骤
-
解析输入:从用户输入中抽取所有可用标识——名、姓、公司名或域名、LinkedIn URL、邮箱、职位(职位仅作匹配提示)。若输入模糊(如「Figma 的 CEO」),先用
apollo_mixed_people_api_search配合职位+域名过滤定位到具体人,再进入富化。 -
富化人物(消耗信用,先告知):用
apollo_people_match传入全部已知标识:first_name/last_name、domain或organization_name、linkedin_url、email,并设reveal_personal_emails: true。若匹配失败,用apollo_mixed_people_api_search放宽过滤,列出 Top 3 候选请用户选一个,再重新富化。 -
富化公司:用
apollo_organizations_enrich传入该人物的公司域名,拉取行业、人数、营收、融资、总部等 firmographic 情报。 -
输出联系卡:按下方固定格式呈现。
-
给出下一步动作:问用户选哪一个——① 存入 Apollo(建联系人);② 加入某个 sequence;③ 找同公司同事;④ 找其他公司的相似职位人。
指令
信用警示(硬约束):调用 apollo_people_match 前,必须明确告知用户「本次富化将消耗 1 个 Apollo 信用」。
联系卡输出格式(严格照此排版):
**[全名]** | [职位]
[公司名] · [行业] · [人数] employees
| 字段 | 内容 |
|---|---|
| 邮箱(工作) | ... |
| 邮箱(个人) | ...(已揭示时) |
| 电话(直线) | ... |
| 电话(手机) | ... |
| 电话(总机) | ... |
| 所在地 | 城市, 州/省, 国家 |
| LinkedIn | URL |
| 公司域名 | ... |
| 公司营收 | 区间 |
| 公司融资 | 累计募集 |
| 公司总部 | 地点 |
下一步动作对应工具:
- 存入 Apollo:
apollo_contacts_create,置run_dedupe: true(自动去重)。 - 找同事:
apollo_mixed_people_api_search,把q_organization_domains_list设为该公司域名。 - 找相似人:
apollo_mixed_people_api_search,按相同职位/职级在其他公司搜。
示例
Tim Zheng at Apollo—— 姓名+公司,直接apollo_people_match。https://www.linkedin.com/in/timzheng—— 仅传linkedin_url。[email protected]—— 仅传email,并设reveal_personal_emails: true。Jane Smith, VP Engineering, Notion—— 名/姓 + 职位提示 + 公司。CEO of Figma—— 模糊,先apollo_mixed_people_api_search(title=CEO, domain=figma.com)定位再富化。
注意事项
- 先告知信用消耗再调用,不要静默扣信用。
- 个人邮箱涉及隐私,
reveal_personal_emails默认开但需有正当外呼用途;下游外呼遵守 GDPR/CAN-SPAM。 - 匹配失败别硬编一张卡,宁可走 search 列候选让用户确认,避免补全到错的人。
- 富化数据可能过期,关键字段(邮箱可达性、职位)建议下游再验证。
- 工具名以环境实际注册前缀为准(源为
mcp__claude_ai_Apollo_MCP__apollo_*)。
互见
- related:
sales-prospecting—— 它从 0 建线索清单,本条把清单里的单个对象补全成完整联系卡。 - combines_with:
cold-email-writer—— 联系卡补全后,拿邮箱/职位/公司情报去写个性化外呼。 - combines_with:
email-drip-sequence—— 对应「加入 sequence」动作,把富化对象纳入培育序列。
本条采编自 anthropics/knowledge-work-plugins(Apache-2.0)。