客户猎手
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技能介绍
解决什么问题
销售或 BD 在筛选目标客户时，常常缺少可核实的公司画像：注册资本、经营状态、招聘需求、百科成熟度等信息分散在不同系统里，人工搜索既慢又容易把推断当事实。customer-hunter 面向这种线索筛选场景，输入行业、城市、Top N，输出一份 top-customers.html 报告，把候选公司按有钱、有需求、合作意愿三个维度整理出来，并附上推荐产品和判断依据。
工作方式
它通过浏览器表单收集必填参数，先做 Python、Node、OpenCLI、Chrome 扩展等环境预检，再依次调用企查查、百度百科和 BOSS 直聘相关接口或自动化命令，拉取工商、风险、融资、招聘和百科信号。脚本会将原始结果写入 JSON，评分阶段依据内置规则生成“有钱指数”和“需求指数”，最后渲染成固定结构的 HTML 卡片。报告里的数据被区分为事实、推断和评分三类，避免把招聘 JD 推测成业务事实，或把启发式分数说成客户结论。
注意点
该技能强调来源可信：不允许用训练知识、网页搜索或缓存补数据；数据源失败时应停下并如实报告。合作意愿不自动打分，需要销售手动填写 checklist。配额耗尽、登录过期、Cloudflare 挑战等异常会通过退出码和 .hunter-pause.json 触发暂停流程，处理完成后从失败步骤重跑，而不是整条重跑。
使用场景
- 销售按行业和城市筛选目标客户，需从企查查、BOSS直聘等来源汇总企业画像并排序。
- BD 团队对比多家候选公司的资金实力、云需求信号和合作意愿，输出可交付的 HTML 报告。
- 配额受限或数据源异常时，按退出码协议暂停流程，处理登录或配额问题后从失败步骤重跑。
- 销售手动填写合作意愿 checklist，确保该维度不被 AI 自动打分，报告如实标注数据缺失项。
适合人员
- 按行业和城市挖掘目标客户的 To B 销售，需要快速生成带评分依据的候选公司 HTML 报告。
- 管理多供应商数据源的技术型 BD，需要统一的配额耗尽、登录过期和 Cloudflare 挑战处理流程。
- 需区分事实、推断和评分三类数据的销售主管，确保团队交付报告时不混淆招聘 JD 推测与业务事实。
- 维护 Chrome 扩展和 OpenCLI 环境的工程化销售工具使用者，需要环境预检、冷启动引导和四层清理机制。
相关技能
面向家庭购房决策，按收入、负债、房龄与市场条件进行约束分析，提供置业取舍建议并可生成结构化置业报告。
输入业务问题后自动路由 35 个管理咨询工具，执行 SWOT、波特五力、BCG、KPI/BSC 等分析，并输出结论、依据、建议与置信度。
通过多轮对话引导非专业用户澄清产品想法，输出结构化 PRD，并提示成本、边界与风险。
按预算、类型、品牌等条件搜索淘宝高性价比商品，查找隐藏优惠券，并按流程生成淘口令购买链接。