Install
openclaw skills install shadow-company-intel-scout根据公司名或网址,自动完成全网背调、联系人搜索及邮箱有效性验证,生成本地档案并同步录入OKKI系统。
openclaw skills install shadow-company-intel-scout名称: 公司情报侦察 v2.0 触发: 用户提供公司 URL、公司名、或批量 JSON,要求建档/背调/找联系人/查邮箱 执行: SHADOW Agent 直接调用工具完成全流程 输出: 本地档案 + OKKI 建档 + 有效邮箱列表 + 推理分析
Phase 1: 网站背调 → Phase 2: 联系人挖掘 → Phase 3: 邮箱验证 → Phase 4: 写入 OKKI → Phase 5: 推理层
批量模式: 用户提供 companies.json 数组 → 逐个处理 → 输出汇总报告 summary.md
在开始任何工作前,先运行红线检测。触发任一项 → 立即跳过。
| 红线 | 检测方法 | 动作 |
|---|---|---|
| 制裁国家/实体 | 检查公司所在国家是否在 OFAC/EU 制裁名单 | 🚫 直接跳过,记录原因 |
| 公司破产/注销 | 搜索 "{公司名} bankrupt" / "注销" / "liquidation" | 💀 标记为 Dead,不建档 |
| 大量差评/诉讼 | 搜索 "{公司名} scam" / "lawsuit" / "fraud" | ⚠️ 标记为 Risk,输出警告 |
| 邮箱域名不匹配 | 官网域名 vs 邮箱域名交叉验证 | ⚠️ 标记为 Suspicious |
| 色情/赌博/军火 | Phase 1 网站内容检测 | 🚫 直接跳过 |
输出格式:
### Phase 0 红线检测
- [✅ 通过] 无红线
- 或 [🚫 触发] 具体红线 + 原因
工具: web_fetch + web_search
1. web_fetch 目标 URL(contact-us / about / 首页)
2. web_fetch 补充页面(/about/, /career/, /team/, /products/)
3. web_search 公司名(获取 LinkedIn / ZoomInfo / Moneyhouse / Glassdoor 等外部来源)
4. 交叉验证:至少 2 个独立来源确认同一信息
提取字段:
工具: web_search
1. site:linkedin.com/in "{公司名}" — 找员工 LinkedIn
2. "{公司名}" "CEO" OR "Founder" OR "Director"
3. "{公司名}" "buyer" OR "purchasing" OR "category manager"
4. "{公司名}" "sales director" OR "head of sales" — 卖电子产品的人很可能也卖线
1. 从 RocketReach / Hunter.io / Apollo.io snippet 找已知邮箱
2. "{公司名}" "{人名}" email — 验证已知人名
3. 分析已确认的邮箱,推导格式:
- first@domain.com(最常见)
- first.last@domain.com
- f.last@domain.com
- first@domain.com(小公司常见)
4. 基于推导的格式,为每个目标联系人生成邮箱候选
| 优先级 | 角色 | 原因 |
|---|---|---|
| 1 | CEO/Founder/Owner | 最高决策人 |
| 2 | Head of Distribution/Purchasing/Procurement | 采购负责人 |
| 3 | Category Manager / Product Manager | 品类/产品采购 |
| 4 | Sales Director / Head of Sales | 卖电子产品的,需要线材配套 |
| 5 | Key Account Manager | 可反向利用获取情报 |
| 6 | Finance Head / CFO | 价格谈判时重要 |
工具: exec 运行 Python 脚本
import socket
import time
emails = ['artur@domain.com', 'info@domain.com', ...]
mx = 'mail.domain.com' # 从 dig MX 获取
for email in emails:
s = socket.create_connection((mx, 25), timeout=15)
s.settimeout(15)
s.recv(1024)
s.send(b"EHLO gmail.com\r\n")
time.sleep(2)
s.recv(4096)
s.send(b"MAIL FROM:<test@gmail.com>\r\n")
time.sleep(2)
s.recv(512)
s.send(f"RCPT TO:<{email}>\r\n".encode())
time.sleep(2)
resp = s.recv(512).decode()
code = resp[:3] # 250 = 有效,550 = 不存在
s.send(b"QUIT\r\n")
s.close()
time.sleep(3) # 每个邮箱间隔 3 秒
⚠️ 关键:
time.sleep(2~3),否则超时工具: exec 调 OKKI CLI
4a. 本地存档:
intelligence/clients/{Company_Name}.md
4b. OKKI 新建客户:
data = {
'name': '公司全称',
'short_name': '简称',
'country': 'ISO两位码',
'address': '详细地址',
'homepage': 'https://...',
'user_id': 56785529, # Jordan
'group_id': 0,
'pool_id': 0,
'is_public': 0,
'remark': '关键信息摘要',
'customers': [
{'first_name': '名', 'last_name': '姓', 'position': '职位', 'email': '已验证邮箱'}
]
}
注意:group_id 和 pool_id 必填,不能省略。
目的: 基于 Phase 0-4 已采集的情报,帮老板判断"为什么值得跟进"以及"怎么开口"。
不需要额外 API,完全基于已有数据推理。
基础分 50 分,按以下规则加减:
| 信号 | 分值 | 说明 |
|---|---|---|
| 有 CEO/Founder/Owner 已验证邮箱 | +15 | 最高决策人可直达 |
| 产品线匹配 HDMI/DP/USB/Ethernet | +15 | 直接采购需求 |
| 公司成立 > 3 年 | +10 | 稳定性 |
| 有招聘/融资/扩张信号 | +10 | 业务在增长 |
| 官网提到 quality/certification/premium | +5 | 品质意识 |
| 有 OEM/白牌产品 | +5 | 可能需要代工 |
| Sales Director 邮箱已验证 | +5 | 销售端入口 |
| 所有邮箱全部 bounce(550) | -20 | 无法触达 |
| 明显不相关(纯服务/零售/个人博客) | -15 | 非目标客户 |
| 官网不可访问/信息极少 | -10 | 数据不足 |
| Phase 0 触发红线(非制裁类) | -10 | 风险提示 |
评级阈值:
| 分数 | 评级 | 动作 |
|---|---|---|
| ≥ 75 | 🔴 Hot | 立即跟进,优先处理 |
| 50-74 | 🟡 Warm | 正常跟进,排入计划 |
| < 50 | 🟢 Cold | 暂存,定期回顾 |
输出格式:
### 🔴 Hot — 评分 85/100
| 信号 | 分值 |
|------|------|
| 有 CEO 已验证邮箱 | +15 |
| 产品线匹配 HDMI/USB | +15 |
| 公司成立 8 年 | +10 |
| 正招聘产品经理 | +10 |
| 官网提到 "premium quality" | +5 |
| **总计** | **85** |
根据公开信号推断客户当前面临的挑战,Farreach 线材能解决什么。
触发信号 → 痛点映射:
| 信号 | 推断痛点 | 切入角度 |
|---|---|---|
| 大量招聘 tech/engineering | 产品线扩张,需稳定供应商 | 定制化线材方案 |
| 新开分支机构/仓库 | 供应链需求增加 | 批量采购 + 物流 |
| 参加展会(CES/IFA 等) | 需要新品支持 | 新品线材适配 |
| 官网有 HDMI/DP 产品但无品牌 | 可能 OEM/分销 | 提供 OEM 线材 |
| 官网提到 "quality"/"premium"/"certified" | 对品质要求高 | Farreach 认证背书 |
| LinkedIn 提到 "supplier change"/"sourcing" | 在换供应商 | 切换成本低,快速响应 |
| 有自有品牌但产品线不全 | 缺品类,需要补齐 | 补充产品线 |
⚠️ 约束: 所有推断必须基于公开证据,不得编造。每条推断附信息来源 URL。
| 时机信号 | 权重 | 说明 |
|---|---|---|
| 最近 30 天内有新动态 | 🔴 高 | 融资/展会/新品发布 |
| 最近 90 天内有新动态 | 🟡 中 | 招聘/合作/官网改版 |
| 超过 90 天无动态 | 🟢 低 | 常规跟进,时机一般 |
输出格式:
### 时机:🟢 好 — 2026-04 刚参加完 CES,新品线正在选型
生成 2 个版本:一个偏商务,一个偏产品。
Farreach 特色话术库(根据线索类型选角度):
| 线索类型 | 商务版角度 | 产品版角度 |
|---|---|---|
| 🔴 Hot(有明确采购需求) | "我们刚帮 [类似公司] 解决了 [具体问题]" | "HDMI 2.1 认证线缆 + 你的产品线 = 完美匹配" |
| 🟡 Warm(可能相关) | "注意到你们在做 [具体业务],我们有相关经验" | "我们的 HDMI/USB 产品线能帮你补齐 [具体品类]" |
| 🟢 Cold(常规接触) | "简单介绍 Farreach,看是否有合作可能" | "18 年制造经验 + HDMI 认证会员,越南工厂" |
要求:
输出格式:
### 推荐开场白
**版本 1(偏商务):**
Hi [Name], [个性化开场,基于真实情报]. Farreach 可以 [具体帮助].
**版本 2(偏产品):**
Hi [Name], [产品角度切入]. We manufacture [具体产品线] with [认证/优势].
# {Company Name}
> 建档日期:YYYY-MM-DD | 跟进人:XXX | 线索评分:🔴 Hot / 🟡 Warm / 🟢 Cold
## 基本信息
| 项目 | 内容 |
|------|------|
| 公司全称 | |
| 简称 | |
| 国家 | |
| 地址 | |
| 电话 | |
| 邮箱 | |
| 网站 | |
| 成立时间 | |
| 员工规模 | |
| 业务类型 | |
| 产品线 | |
| Farreach 相关性 | |
## 核心联系人(已验证邮箱)
| 姓名 | 职位 | 邮箱 | 状态 |
|------|------|------|------|
## 关键点
- ...
## Phase 0 红线检测
- [✅ 通过] 无红线
---
## 情报分析
### 线索评分:🔴 Hot — 85/100
| 信号 | 分值 |
|------|------|
| ... | +X |
### 痛点推断
1. [痛点] — [证据] ([来源](URL))
### 时机判断
[时机评级] — [理由]
### 推荐开场白
**版本 1(偏商务):**
[内容]
**版本 2(偏产品):**
[内容]
# Farreach 线索背调汇总
> 生成日期:YYYY-MM-DD | 总计:X 家
## 概览
| 评级 | 数量 | 占比 |
|------|------|------|
| 🔴 Hot | X | X% |
| 🟡 Warm | X | X% |
| 🟢 Cold | X | X% |
| 🚫 Dead/Skip | X | X% |
## 🔴 Hot(立即跟进)
| 公司 | 国家 | 评分 | CEO/联系人 | 邮箱 | 关键信号 |
|------|------|------|-----------|------|---------|
## 🟡 Warm(正常跟进)
| 公司 | 国家 | 评分 | 联系人 | 邮箱 | 关键信号 |
|------|------|------|--------|------|---------|
## 🟢 Cold(暂存)
| 公司 | 国家 | 评分 | 原因 |
|------|------|------|------|
## 🚫 跳过/排除
| 公司 | 原因 |
|------|------|
输入: companies.json 数组
[
{"name": "Company A", "url": "https://...", "country": "US"},
{"name": "Company B", "url": "https://...", "country": "DE"}
]
执行:
summary.md 汇总输出位置:
intelligence/clients/{Company_Name}.mdintelligence/batch-{YYYY-MM-DD}-summary.md| 版本 | 日期 | 变更 |
|---|---|---|
| v2.0 | 2026-04-30 | 新增 Phase 0 红线检测、量化评分(P1)、批量模式(P2)、话术库 |
| v1.0 | 2026-04-30 | 初始版本:4 阶段工作流 + Phase 5 推理层 |