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majiayu000/claude-skill-registry

Cria perfis abrangentes de prospects e cápsulas de conhecimento para preparação de vendas. Use esta skill ao pesquisar novos prospects, preparar-se para reuniões, integrar-se a novas contas ou atualizar inteligência de prospects.

O que é claude-skill-registry?

Esta skill, chamada 'Prospect Research', é projetada para criar perfis detalhados de prospects (cápsulas de conhecimento) que fornecem tudo o que é necessário para ter conversas de vendas relevantes e personalizadas. Ela é útil para preparação de vendas, permitindo que você pesquise rapidamente um prospect, identifique pontos de conexão e personalize sua abordagem com base em interesses profissionais, notícias recentes e contexto da empresa. A skill suporta agentes como Claude Code e outras ferramentas de IA que podem usar instruções baseadas em markdown. O fluxo de trabalho é estruturado em etapas: coleta de perfil básico (cargo, empresa, localização), análise aprofundada (atividade em redes sociais, publicações) e síntese (criação da cápsula de conhecimento com pontos de conversa e dores potenciais). O documento inclui um formato padronizado de saída, diretrizes de personalização e exemplos de uso de ferramentas MCP como Exa, Apify, Hunter.io e Perplexity para acelerar a pesquisa.

Funciona com✓Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/majiayu000/claude-skill-registry/tree/HEAD/skills/data/prospect-research

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Documentação

Pesquisa de Prospects

Esta skill cria perfis abrangentes de prospects ("cápsulas de conhecimento") que fornecem tudo o que você precisa para ter conversas de vendas relevantes e personalizadas.

Objetivo

Construir um entendimento profundo de prospects individuais — seu histórico, função, prioridades e pontos de conexão — para permitir uma abordagem personalizada e conversas significativas.

Dimensões da Pesquisa

1. Perfil Profissional

Informações Básicas:

  • Nome completo e nome preferido
  • Cargo atual e empresa
  • Localização e fuso horário
  • URL do perfil no LinkedIn
  • Endereço de e-mail (se disponível)

Contexto de Carreira:

  • Há quanto tempo está no cargo atual
  • Cargos e empresas anteriores
  • Trajetória e progressão de carreira
  • Profundidade da experiência no setor

2. Função e Responsabilidades

O que eles gerenciam:

  • Departamento ou função que lideram
  • Tamanho e estrutura da equipe
  • Principais métricas pelas quais são avaliados
  • Autoridade e escopo orçamentário

Realidade Diária:

  • Como é um dia típico?
  • Quais ferramentas e sistemas usam?
  • Para quem se reportam?
  • Quem se reporta a eles?

3. Interesses Profissionais

Atividade no LinkedIn:

  • Tópicos sobre os quais publicam
  • Conteúdo com o qual interagem
  • Grupos aos quais pertencem
  • Temas de liderança de pensamento

Conteúdo Público:

  • Artigos ou blogs que escreveram
  • Podcasts ou webinars em que participaram
  • Apresentações em conferências
  • Perspectivas ou opiniões publicadas

4. Pontos de Conexão

Conexões Mútuas:

  • Contatos compartilhados no LinkedIn
  • Empregadores anteriores em comum
  • Associações do setor
  • Redes de ex-alunos

Contexto Compartilhado:

  • Trajetórias de carreira semelhantes
  • Interesses ou hobbies comuns
  • Conexões geográficas
  • Eventos do setor frequentados

5. Notícias e Atividades Recentes

Notícias Pessoais:

  • Mudanças de emprego ou promoções
  • Prêmios ou reconhecimentos
  • Declarações públicas ou entrevistas
  • Atividade em redes sociais

Contexto da Empresa:

  • Anúncios recentes da empresa
  • Tendências do setor que afetam sua função
  • Pressões competitivas
  • Crescimento ou desafios

Formato da Cápsula de Conhecimento

Crie um perfil condensado e acionável:

## [Nome] - [Cargo] na [Empresa]

### Fatos Rápidos
- Localização: [Cidade, Fuso Horário]
- Tempo de Casa: [X anos na empresa, Y meses no cargo]
- Histórico: [Resumo de carreira em 1-2 frases]

### Foco da Função
[2-3 frases sobre suas responsabilidades e métricas]

### Atividade Recente
- [Evento ou notícia recente relevante]
- [Outro item relevante]

### Pontos de Conexão
- [Conexão mútua ou contexto compartilhado]
- [Interesse ou histórico em comum]

### Ganchos de Conversa
1. [Tópico específico baseado em seus interesses]
2. [Referência a notícias ou atividades recentes]
3. [Pergunta sobre suas prioridades]

### Possíveis Dores
Com base na função e no setor:
- [Desafio provável #1]
- [Desafio provável #2]
- [Desafio provável #3]

Fontes de Pesquisa

Fontes Primárias

  • Perfil e atividade no LinkedIn
  • Site da empresa (página Sobre, página de equipe)
  • Biografia profissional de conferências ou publicações
  • Site ou blog pessoal

Fontes Secundárias

  • Artigos de notícias mencionando o prospect
  • Comunicados de imprensa da empresa
  • Publicações do setor
  • Aparições em podcasts ou entrevistas

Inteligência Social

  • Presença no Twitter/X
  • Publicações e comentários no LinkedIn
  • Artigos publicados ou liderança de pensamento
  • Apresentações em conferências (SlideShare, YouTube)

Processo de Pesquisa

Etapa 1: Perfil Básico (5 minutos)

  1. Encontrar perfil no LinkedIn
  2. Capturar informações básicas (cargo, empresa, localização)
  3. Anotar tempo na função e histórico de carreira
  4. Identificar estrutura de reporte

Etapa 2: Aprofundamento (10 minutos)

  1. Revisar atividade no LinkedIn (publicações, comentários, compartilhamentos)
  2. Pesquisar menções em notícias
  3. Encontrar qualquer conteúdo publicado
  4. Verificar conexões mútuas

Etapa 3: Síntese (5 minutos)

  1. Identificar 2-3 pontos-chave de conexão
  2. Elaborar ganchos de conversa
  3. Levantar hipóteses sobre possíveis dores
  4. Criar a cápsula de conhecimento

Diretrizes de Personalização

O que Torna a Pesquisa Acionável

Específico em vez de genérico:

  • Não: "Eles são VP de Vendas"
  • Mas: "Eles aumentaram a equipe de vendas de 5 para 25 em 18 meses"

Recente em vez de histórico:

  • Não: "Eles trabalharam na Salesforce"
  • Mas: "Eles acabaram de publicar sobre atingir 150% da meta no último trimestre"

Relevante em vez de interessante:

  • Não: "Eles estudaram em Stanford"
  • Mas: "Eles mencionaram dificuldades com integração de novos vendedores em uma publicação recente"

Bandeiras Vermelhas a Observar

  • Presença online muito limitada (mais difícil personalizar)
  • Mudança de emprego recente (pode não ser ainda o tomador de decisão)
  • Notícias negativas da empresa (proceder com cautela)
  • Experiência ruim anterior com fornecedores semelhantes

Formato de Saída

Ao pesquisar um prospect, produza:

  1. Cápsula de Conhecimento: Perfil condensado no formato padrão
  2. Confiança na Pesquisa: Quão completa é a imagem (Alta/Média/Baixa)
  3. Melhor Abordagem: Estratégia de contato recomendada com base na pesquisa
  4. Ganchos de Conversa: 3-5 pontos de discussão específicos
  5. Perguntas a Responder: O que ainda precisamos descobrir

Ferramentas Disponíveis

Quando habilitadas, essas ferramentas MCP aprimoram as capacidades de pesquisa:

FerramentaO Que Ela FazComo Usar
ExaEncontrar perfis e conteúdo por pessoa"Pesquisar no Exa o perfil do LinkedIn de [nome] e publicações recentes"
ApifyExtrair perfis do LinkedIn"Usar o extrator do LinkedIn do Apify para [URL do perfil]"
Hunter.ioEncontrar e verificar endereços de e-mail"Encontrar e-mail de [nome] na [empresa] usando Hunter"
PerplexityPesquisar a presença pública da pessoa"Usar Perplexity para encontrar menções recentes de [nome]"

Nota: As ferramentas devem ser habilitadas em .mcp.json e as chaves de API configuradas. Veja o README para instruções de configuração.

Exemplos de Uso das Ferramentas

"Use Hunter para encontrar o e-mail de João Silva na Acme Corp"
"Pesquise no Exa por João Silva VP Vendas Acme Corp LinkedIn"
"Use Perplexity para encontrar entrevistas ou podcasts recentes com João Silva"
"Use Apify para extrair este perfil do LinkedIn: [URL]"

Referências Cruzadas

  • Alimentar a pesquisa em cold-call-scripts para aberturas personalizadas
  • Usar insights em follow-up-emails para referências relevantes
  • Informar multithread-outreach com o contexto das partes interessadas
  • Atualizar com base nos achados de call-analysis

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

majiayu000/claude-skill-registry

Builds, edit or validate Agent Skill through conversational discovery. Use when the user requests to "Create an Agent", "Optimize an Agent" or "Edit an Agent".

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Edit existing BMAD agents while maintaining compliance

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Edit existing BMAD agents while maintaining compliance

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Edit existing BMAD modules while maintaining coherence

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Edit existing BMAD modules while maintaining coherence

majiayu000/claude-skill-registry

Analyzes current state and user query to answer BMad questions or recommend the next workflow or agent. Use when user says what should I do next, what do I do now, or asks a question about BMad

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Build AI agents with Google ADK Python (Agent Development Kit). Use for multi-agent systems, workflow agents (sequential/parallel/loop), Vertex AI deployment, tool integration, human-in-the-loop.

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Build AI agents with Google ADK Python (Agent Development Kit). Use for multi-agent systems, workflow agents (sequential/parallel/loop), Vertex AI deployment, tool integration, human-in-the-loop.

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Portfolio allocation and rebalancing optimizer. Manages asset allocation across stocks/cash/bonds, performs periodic rebalancing, and ensures diversification according to market regime and risk tolerance.

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Create a hilarious and ultra-realistic video of an anthropomorphic animal acting like a human vlogger in a real-world setting.

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Speech-to-text transcription and translation via OpenAI Audio API -- models, response formats, timestamps, prompting, streaming, chunking, and diarization

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BlockRun works with Claude Code and Google Antigravity.

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This skill should be used when the user asks about libraries, frameworks, API references, or needs code examples. Activates for setup questions, code generation involving libraries, or mentions of specific frameworks like React, Vue, Next.js, Prisma, Supabase, etc.

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小省导购员数字人带货版即梦视频提示词生成系统,基于四大智能体协同(提示词生成师、质量管控师、知识库运维师、跨环节适配师),按照"主体+运动+场景+(镜头语言+光影+氛围)"公式输出中英文双版提示词,适配5s短视频。确保人物一致性、视觉连贯性、情绪连贯性,支持知识库智能复用和跨工具适配(Suno音乐、AI绘画),为数字人带货视频提供高质量提示词生成服务。

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Upload and manage files using Google Gemini File API via scripts/. Use for uploading images, audio, video, PDFs, and other files for use with Gemini models. Supports file upload, status checking, and file management. Triggers on "upload file", "file API", "upload image", "upload PDF", "upload video", "file management".

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CRITICAL: Use for MolyKit AI chat toolkit. Triggers on: BotClient, OpenAI, SSE streaming, AI chat, molykit, PlatformSend, spawn(), ThreadToken, cross-platform async, Chat widget, Messages, PromptInput, Avatar, LLM

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AI and machine learning workflow covering LLM application development, RAG implementation, agent architecture, ML pipelines, and AI-powered features.

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Analyze images/audio/video with Gemini API (better vision than Claude). Generate images (Imagen 4), videos (Veo 3). Use for vision analysis, transcription, OCR, design extraction, multimodal AI.

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Analyze images/audio/video with Gemini API (better vision than Claude). Generate images (Imagen 4), videos (Veo 3). Use for vision analysis, transcription, OCR, design extraction, multimodal AI.

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Skill for discovering and researching autonomous AI agents, tools, and ecosystems using the AgentFolio directory.

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