Vibe Prospecting

B2B 勘探——公司、联系人、数据丰富、商业事件。

平台

在执行任何勘探工作之前，请按以下规则检测您的主机，阅读并严格遵循一个平台指南，完成认证、工作流、标志和故障排除。

检测运行时环境（强制，按顺序）

系统上下文中的主机身份（优先检查——这覆盖工具名称）：
- Claude Code — 上下文表明您是 Claude Code / Anthropic 的 CLI，或显示了一个 CLI 环境块（cwd、shell、platform）。→ 仅阅读 claude-code.md。不要阅读 claude-chat.md 或 cowork.md。 工具列表中的 MCP 工具（mcp__*__fetch-entities 等）不会改变此判定。
- OpenAI Codex — 上下文标识为 Codex 或存在 CODEX_SHELL=1。→ codex.md
- OpenClaw — 上下文标识为 OpenClaw 或存在 OPENCLAW_CLI=1 / OPENCLAW_SHELL。→ openclaw.md
仅当步骤 1 未匹配时 — 无 CLI 主机身份、无 shell：
- Claude Cowork — Cowork 工作空间、.plugin 安装、连接器商店。→ cowork.md
- Claude Chat — claude.ai 或 Claude 桌面 MCP 连接器（非 Cowork）。→ claude-chat.md
回退： 终端、脚本、CI 或未知主机 → other.md

永远不要仅凭 MCP 工具名称推断平台（mcp__claude_ai_*、mcp__*__fetch-entities 等）。当步骤 1 已识别出 Claude Code、Codex 或 OpenClaw 时，工具前缀不作为主机信号。

平台	立即阅读
Claude Code	`claude-code.md` — `vpai` CLI
OpenAI Codex	`codex.md`
OpenClaw 网关	`openclaw.md`
Claude Cowork	`cowork.md` — MCP 连接器；非 Claude Code
Claude Chat (claude.ai、Claude 桌面)	`claude-chat.md` — MCP 连接器；非 Cowork 或 Claude Code
其他 (终端、脚本、CI、通用主机)	`other.md`

CLI 主机使用 vpai——每个平台指南都是自包含的（示例门、stdout/csv_path、CSV 上传）。Chat/Cowork 仅遵循每个 MCP 工具的描述和输入模式。

硬性规则

tool_reasoning（或平台等效项） 必须在每次真实调用中使用。使用用户请求的原文。在整个工作流中复用。仅在检查工具输入模式且不执行真实操作时跳过。
通过会话 + CSV 链式处理，绝不要粘贴 ID。 每个步骤返回 session_id 和 csv_path（名称可能因主机略有不同）。永远不要虚构 session_id——在第一步省略它，并使用 MCP 返回的值；在后续步骤中，从之前的工具 JSON 中准确复制它。传递 --csv-path（CLI）从前一个 csv_path 获取。当平台从源 CSV 读取 ID 时，不要将原始 ID 列表粘贴到工具参数中。对于针对早期公司范围内的 fetch-entities 潜在线索，通过您的平台指南中的 --businesses-csv-path 传递前一个业务输出的 csv_path。
您可以在步骤之间编辑 CSV——保留 ID 列。 在 CLI 主机上，读取 csv_path 处的文件，过滤/去重/添加列，或重写行，然后通过 --csv-path 将结果传递给下一步。始终保留实体 ID 列： 业务工作流中的 business_id，潜在线索工作流中的 prospect_id。您希望下一步处理的每一行必须在该列中有非空 ID。不要重命名或删除这些表头——CLI 会直接读取它们以进行 ID 注入和连接。
先对以下字段使用 autocomplete：naics_category、linkedin_category、company_tech_stack_tech、job_title、interests、skills、business_intent_topics、city_region。使用返回的标准化值，而不是用户的原始措辞。
永远不要发明工具参数。 在工作流中每个不同工具的 第一次 真实执行之前，读取该工具的 实时输入模式（来自连接器或您平台的模式发现）。即使当计划中的调用看起来很明确时也要这样做——模式会发生变动。仅根据该模式确认的字段构建每次调用。
会话连续性。 在同一工作流的每个后续步骤中，从先前的工具 JSON 复用 session_id——永远不要凭空编造。在链式处理数据丰富、事件或范围提取时，通过 --csv-path（CLI）复用前一步的 csv_path。仅当一个全新任务时才启动新会话。
仅当统计支持完整提取时才使用 fetch-entities-statistics。 将您计划的 fetch-entities 负载与 fetch-entities-statistics 的 输入模式 进行比较。仅当每个过滤器键、值形状、entity_type 以及您依赖的范围（包括会话范围的业务 CSV）以与 fetch-entities 相同的方式被接受时，才调用统计。如果任何部分缺失、不支持或需要不同的形状，跳过统计——不要使用部分或猜测的子集调用它。当您确实调用它时，使用与 fetch-entities 相同的 filter 对象（和支持的范围），加上必要的 tool_reasoning。如果过滤器或范围发生变化且完整提取过滤器集仍适合统计，则在全面提取之前再次调用统计。

工具机制

实时输入模式可能未明确说明的行为和注意事项。有关允许的筛选值、枚举字符串和丰富类型名称，请始终使用每个工具的 输入模式。

自动补全

需要自动补全： linkedin_category、naics_category、company_tech_stack_tech、job_title、interests、skills、business_intent_topics、city_region。

不需要自动补全： company_country_code（ISO Alpha-2）、company_region_country_code（ISO 3166-2）、固定桶（company_size、company_revenue、company_age、job_level、job_department——精确的允许字符串来自 fetch-entities / fetch-entities-statistics 输入模式）、website_keywords（自由文本）。

互斥： linkedin_category 和 naics_category——使用一个，不要同时使用。company_region_country_code 和 company_country_code——使用一个。

选择值： 自动补全可能返回有噪声的变体。选择规范的干净值（通常是第一个干净的结果）。多个值使用 OR 逻辑扩展；除非您想扩大搜索范围，否则避免使用近似重复项。

提取

job_title 是子串匹配，不是精确匹配。对于高管搜索，结合 job_level（通常是 c-suite）以移除助理、顾问和办公室角色。
company_size 使用固定桶，没有精确的数字界限。对于“超过 N 名员工”，用相邻桶近似估算，或使用 firmographics 丰富以获取精确人数。
公司位置筛选（company_country_code、company_region_country_code、city_region）仅匹配总部——不匹配分支或运营地点。
之前公司的潜在线索： 对于 entity_type: prospects 且范围限定为前一步公司的 fetch-entities，通过会话链式处理，并按您的平台指南将先前业务步骤的 csv_path 作为 --businesses-csv-path 传递。
行限制和分页： 根据您的平台指南（CLI：--number-of-results；Chat/Cowork：MCP 工具文档）。
max_per_company： 自动应用于潜在线索提取，使结果均匀分布在各公司（不全部来自一个大雇主）；除非用户设置了该值，否则从 --args 中省略——用户的值会覆盖自动上限。

事件（`fetch-businesses-events` / `fetch-prospects-events`）

从先前步骤的会话和源 CSV 链式处理，使用 business_id（业务事件）或 prospect_id（潜在线索事件）。
当 ID 来自源 CSV 时，不要同时以内联方式传递 business_ids / prospect_ids。
批处理上限为每个请求 20 个 ID；主机可能会自动分块并合并。
输出列是 event_<event_type>：每个单元格是该类型的 JSON 数组字符串（最新在前，按类型限值），或当该类型没有事件时为空。

匹配

如果您已经运行了 fetch-entities，跳过匹配——这些结果包含 ID。
CSV 文件上传是 仅 CLI — 请参阅您的平台指南。

数据丰富

financial-metrics 需要 parameters.date（有关格式，请参阅输入模式）。
website-keywords 需要 parameters.keywords。
仅靠数据丰富无法找到公司的人员——请改用 fetch-entities 配合 entity_type: prospects（必要时限定在先前公司的范围内）。
当从源 CSV 链式处理时，business_ids / prospect_ids 不必出现在工具参数中。

筛选模式

{ "values": ["v1", "v2"], "negate": false }   // 包含或排除
{ "gte": 6, "lte": 24 }                       // 范围
true | false | null                           // 布尔值（未包装）

例外——business_intent_topics： 使用 { "topics": ["Category:Topic"], "negate": false }（不是 values）。主题必须来自 autocomplete。

位置匹配： 公司位置筛选（company_country_code、company_region_country_code、city_region）仅匹配公司的总部——不匹配分支/运营地点。搜索“位于英国的公司”会返回总部位于英国的公司，并排除例如仅在那里运营的外国公司。这是所有 fetch-entities / fetch-entities-statistics 业务查询的默认行为，且不可由用户配置。

限制

工具	限制
`match-business`	每次调用 50 个
`match-prospects`	每次调用 40 个
`enrich-business`	每次调用 50 个 ID
`enrich-prospects`	每次调用 50 个 ID
`fetch-businesses-events` / `fetch-prospects-events`	批处理时每个请求最多 20 个 ID。传递 `event_types` 和 `timestamp_from`。链式处理时，ID 来自源 CSV——而不是内联 ID 数组。

故障排除

错误	解决方案
认证、连接器设置、CLI 调用、标志或链式处理语法	阅读平台表中匹配的平台指南
空结果	检查筛选值；对受控词汇字段运行 `autocomplete`；重新读取工具的输入模式
同时使用 `linkedin_category` + `naics_category`	互斥——使用一个
发明或未确认的参数	在调用前重新读取实时输入模式；仅根据确认的字段构建参数

支持

当用户提出与支持相关的问题时（例如：如何联系支持、联系谁、他们遇到问题或某些功能不工作），请简短回复并将他们引导至此，不要深究 Explorium 的内部细节或过度解释。

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