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24 habilidades SKILL.md gratuitas para Claude Code y agentes compatibles: califica leads, investiga empresas, limpia listas.

¿Qué es profilespider-agent-skills?

Este conjunto de habilidades ofrece 24 archivos SKILL.md gratuitos diseñados para Claude Code y agentes compatibles, enfocados en tareas de go-to-market como la calificación de leads, investigación de empresas y limpieza de listas. Cada habilidad proporciona una estructura clara con propósito, cuándo usarla, entradas requeridas y opcionales, reglas, proceso, formato de salida y limitaciones. La habilidad 'Market Research' (Investigación de mercado) se describe en detalle, guiando a los agentes a analizar datasets de empresas o perfiles para identificar segmentos de mercado y patrones, evitando generalizaciones excesivas y reportando limitaciones. Es útil para agentes que procesan datos de scraping, encuentran segmentos naturales y detectan categorías dominantes y desatendidas, siempre que el dataset sea lo suficientemente grande.

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Documentación

Investigación de Mercado

Propósito

Analizar un conjunto de datos de empresas o perfiles para identificar segmentos y patrones de mercado.

Cuándo usar esta habilidad

  • Comprender un dataset de mercado extraído
  • Encontrar segmentos naturales en una lista grande
  • Detectar categorías dominantes y desatendidas
  • Dimensionar dónde se concentra la oportunidad

Cuándo no usar esta habilidad

  • El dataset es demasiado pequeño para mostrar patrones
  • Necesitas dimensionamiento de mercado estadísticamente riguroso
  • Deseas acciones por registro (usa Análisis de Lista de Leads)

Entradas requeridas

  • Un conjunto de datos de empresas o perfiles

Entradas opcionales

  • Dimensiones de interés (industria, tamaño, geografía)
  • Una hipótesis para probar

Reglas

  1. Analiza todo el dataset, no un subconjunto conveniente.
  2. Reporta conteos y proporciones cuando sea posible.
  3. No generalices más allá de lo que los datos respaldan.
  4. Indica el sesgo de la fuente y las limitaciones.
  5. Separa los patrones observados de la especulación.

Proceso

  1. Perfila la estructura y los campos del dataset.
  2. Identifica características y categorías recurrentes.
  3. Deriva segmentos naturales.
  4. Identifica vacíos y patrones emergentes.
  5. Indica limitaciones.

Formato de salida

Devuelve un análisis de mercado con los siguientes campos:

  • market_segments
  • recurring_characteristics
  • dominant_categories
  • gaps
  • emerging_patterns
  • research_limitations

Validación

  • Confirma que las afirmaciones sobre segmentos reflejen la distribución de los datos.
  • Confirma que las limitaciones señalen cualquier sesgo de muestreo.
  • Confirma que no se inventen estadísticas.

Limitaciones

  • Los hallazgos describen el dataset proporcionado, no todo el mercado.
  • El sesgo de la fuente en la recolección se traslada al análisis.

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