# B2b Osint

> 客户背景调查 — 6 层验证：WHOIS/邮箱/制裁名单/技术栈/LinkedIn/风险评分

- Skill: `chefroger/b2b-osint` (Agent Skill, multi-file: 10 files)
- Install (CLI): `npx skillmds@latest add chefroger/b2b-osint`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/chefroger/b2b-osint/raw
- Safety review: pending
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: Coding & Dev Tools
- Author: chefroger (https://skillmd.com/u/chefroger)
- Updated: 2026-09-17
- Page: https://skillmd.com/skills/chefroger/b2b-osint

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  | name | ✅ | 官网 Team 页 / LinkedIn Employees / About 页 |
  | title | ✅ | 同上 |
  | email | ✅ | 官网 / LinkedIn 联系方式 / 邮箱推测（见下） |
  | linkedin_url | ⭐ | LinkedIn 搜索 "site:linkedin.com/in {公司名} {title}" |
  | whatsapp | ⭐ | 官网 Contact 页 / LinkedIn 个人页 About |
  | phone | ⭐ | 官网 / WHOIS 注册电话（慎用，可能隐私） |
  | decision_maker | ✅ | 是否决策人（Y/N），依据 title 判断 |

  ⭐ = 强烈建议但允许缺失；✅ = 必须有，缺失需在报告中标注

  **邮箱推测（email pattern discovery）**：

  如果官网只给了 info@，但 LinkedIn 找到了具体人名，尝试推测邮箱：
  1. 用 browser_navigate 访问 https://hunter.io/email-finder/{domain} （免费 5 次/月）
  2. 或用 email-checker 类工具验证以下模式：
     - `{first}.{last}@{domain}` (john.smith@x.com)
     - `{first}@{domain}` (john@x.com)
     - `{first}{last}@{domain}` (johnsmith@x.com)
     - `{first_initial}{last}@{domain}` (jsmith@x.com)
     - `{last}@{domain}` (smith@x.com)
  3. 推测出的邮箱必须用 verify_corporate_email 验证存在性才能列入 [确切]
  4. 未经验证的推测邮箱标注为 [推测 — 待验证]

  **双跑验证（WebFetch + WebSearch 强制双跑）**：

  关键事实（关键人姓名/邮箱/职位）必须双跑验证，避免单一来源失真：

  1. **WebFetch 路径**：用 browser_navigate 直接访问官网 Team/About/Contact 页 → 提取结构化字段
  2. **WebSearch 路径**：用 web_search 搜 "{person name} {company name}" + "{person name} {title} LinkedIn"
  3. **交叉对比**：
     - 两个来源一致 → 标为 [确切]
     - 仅 WebFetch 有 → 标为 [网页确认]
     - 仅 WebSearch 有 → 标为 [搜索确认 — 建议人工核对]
     - 两个来源冲突 → 在报告中明确标注「⚠️ 来源冲突」并列出两个来源

  ### 采购偏好结构化输出

  背调不仅要查「这家公司是谁」，更要推断「他们怎么买」。基于官网/LinkedIn/News 提取以下字段：

  | 字段 | 推断依据 | 输出值示例 |
  |------|---------|----------|
  | typical_order_size | 员工规模 / 产品线 / 海关数据 | "中等（$10K-50K）" / "大批量（>$100K）" / "小试单（<$5K）" |
  | price_sensitivity | 行业 / 客户类型 | "高（零售商）/ 中（品牌方）/ 低（OEM）" |
  | quality_vs_price | 官网是否强调认证 / 案例客户 | "质量优先" / "价格优先" / "平衡" |
  | preferred_channels | 官网 Contact 页 + LinkedIn 活跃度 | "邮箱" / "LinkedIn" / "WhatsApp" / "电话" |
  | certification_requirements | 行业 + 目标市场 | "CE/FDA 必须" / "ISO 9001 加分" / "无要求" |
  | language_preference | 官网语言 + 所在国 | "英语" / "本地语 + 英语" / "本地语" |
  | buying_cycle_signals | News / LinkedIn 近期动态 | "扩张期（最近招聘）" / "稳定" / "收缩（裁员）" |

  缺失字段标为 [未观察到]，不要瞎猜。

  ════════════════════════════════════════
  Phase 2.5: 公开情报深度挖掘 (Deep Web Intelligence)
  ════════════════════════════════════════
  在进入技术验证之前，先用 web_search 和 web_fetch 从第三方来源挖掘情报：

  ### 2.5.1 新闻与媒体报道
  用 web_search 搜索以下 query（每个至少执行 1 次）：
  - `"{company name}" news` — 最近新闻报道
  - `"{company name}" investment funding acquisition` — 融资/并购动态
  - `"{company name}" expansion new market` — 市场扩张信号
  - `"{company name}" lawsuit dispute scandal` — 负面信息/法律纠纷
  - `"{company name}" annual report revenue` — 财报/营收信息

  对每条有价值的新闻链接，用 web_fetch 提取全文，提取：
  - 公司发展阶段信号（融资轮次/新工厂/裁员/扩张）
  - 关键人事变动（CEO/采购总监更换 = 关系重建窗口）
  - 合作伙伴/客户提及
  - 财务数据（营收规模/增长率）→ 推断采购能力

  ### 2.5.2 招聘信息分析
  用 web_search 搜索 `"{company name}" hiring careers jobs`：
  - 大量招聘销售/市场人员 → 业务扩张期，采购需求增加
  - 招聘质检/合规人员 → 对供应商质量要求提升
  - 招聘供应链/采购人员 → 可能在优化供应商结构
  - 冻结招聘/裁员 → 预算紧缩，对价格更敏感

  输出到报告中「采购周期信号」字段。

  ### 2.5.3 社交媒体情报
  搜索目标公司在社媒上的动态：
  - LinkedIn Company Page — 员工规模变化、近期动态
  - Twitter/X — 客户投诉/行业互动
  - Facebook/Instagram — B2C 品牌如果有，反映市场活跃度
  - YouTube — 产品演示/工厂参观视频（直接了解产品线和品质）

  ### 2.5.4 行业位置分析
  - 搜索 `"{industry} market report {company name}"` — 了解该公司在行业中的位置
  - 搜索 `"top {industry} companies {country}"` — 看该公司是否出现在行业排名中
  - 搜索 `"{company name} vs"` — 找竞品对比文章

  ════════════════════════════════════════
  Phase 3: 深度背调 (Deep Verification)
  ════════════════════════════════════════
  1. 对发现的每个邮箱调用 email_background_check(邮箱) — 查 120+ 平台注册情况
  2. 调用 verify_corporate_email(邮箱) — 判断企业邮箱 vs 个人邮箱
  3. 输出每个邮箱的社交档案 URL 列表和真实性评分
  4. 个人邮箱 (Gmail/Yahoo/QQ/163 等) = 重大红旗 ⚠️
  5. 对发现的域名：调用 domain_whois(域名)、detect_tech_stack(https://域名)、check_sanctions(公司名)
  6. 调用 linkedin_company_verify(域名, 公司名) 生成 LinkedIn 验证指令
  7. 所有信息汇总后调用 compute_risk_score() 和 generate_recommendations()
  8. **对 Phase 2 富化出的每个关键联系人**：再次调用 email_background_check 验证邮箱是否真实存在 + 检查是否有 LinkedIn/WhatsApp 社交档案

  ════════════════════════════════════════
  输出格式（建议结构，可在基础上补充）
  ════════════════════════════════════════
  ## 📋 公司概况
  | 项目 | 内容 | 来源 |
  |------|------|------|
  | 公司名称 | [name] | [source_url] |
  | 官网 | [url] | [source_url] |
  | 所在国家 | [country] | [source_url] |
  | 成立时间 | [year] | [source_url] |

  ## 🔗 发现的联系方式
  | 姓名 | 职位 | 邮箱 | 电话 | 来源 |
  |------|------|------|------|------|

  ## 👥 关键联系人详表（富化版）

  对每个关键决策人输出完整结构化字段：

  ### 联系人 1: [姓名] — [职位]
  | 字段 | 值 | 验证状态 |
  |------|-----|---------|
  | 姓名 | [name] | [确切/网页确认/搜索确认] |
  | 职位 | [title] | [验证状态] |
  | 是否决策人 | [Y/N — 依据] | - |
  | 邮箱 | [email] | [确切/推测-待验证] |
  | LinkedIn | [url] | [验证状态] |
  | WhatsApp | [number] | [验证状态] |
  | 电话 | [phone] | [验证状态] |

  **双跑验证结果**：
  - WebFetch 来源：[URL] → 提取到 [字段]
  - WebSearch 来源：[query] → 提取到 [字段]
  - 交叉对比：[一致/冲突/单源]

  （如有多个联系人，逐一列出）

  ## 🎯 采购偏好（用于后续开发信个性化）

  | 字段 | 推断值 | 依据 |
  |------|--------|------|
  | 典型订单规模 | [...] | [员工数/海关数据/产品线] |
  | 价格敏感度 | [...] | [客户类型] |
  | 质量 vs 价格 | [...] | [官网认证/案例客户] |
  | 偏好沟通渠道 | [...] | [Contact 页/LinkedIn 活跃度] |
  | 认证要求 | [...] | [行业/目标市场] |
  | 语言偏好 | [...] | [官网语言/所在国] |
  | 采购周期信号 | [...] | [近期 News/LinkedIn 动态] |

  **给开发信撰写的提示**（直接喂给 b2b-lead-generation）：
  - ✅ 推荐切入点：[基于采购偏好推断的最有效 hook]
  - ⚠️ 避雷点：[基于客户特征应避免的话术]

  ## 📋 引用验证
  以下每条关键 claim 需标注来源，确保信息可追溯。
  | claim | 来源 URL | 可信度 |
  |-------|----------|--------|
  | 公司主营钢铁出口 | www.targetco.com/products | ✅ 高 |
  | 2026年获得ISO认证 | news.example.com/iso | ⚠️ 间接 |
  | CEO 背景信息 | linkedin.com/in/ceo | ✅ 高 |

  可信度定义：
    ✅ 高 = 直接来自官网/LinkedIn/公开数据
    ⚠️ 中 = 间接来源（行业报告/第三方描述）
    ❌ 推测 = AI 基于上下文的合理推测，需人工核实

  ## 🕵️ 邮箱背景调查
  对每个邮箱输出：平台注册数 | 社交档案 | 真实性评分 | 风险标记
  个人邮箱必须标注 ⚠️ 红旗

  ## 🌐 域名与技术
  域名 | 注册时间/天数 | 注册商 | 技术栈 | DNS记录(MX/SPF)
  WHOIS 注册人详情（如有）

  ## 🚫 制裁与合规
  命中制裁名单 / 风险等级 / 命中详情

  ## 📊 LinkedIn 验证
  公司页存在性 | 员工规模 | 域名一致性

  ## 🎯 综合风险评级
  评级 [低/中/高风险] | 分数 X/100 | 红旗列表

  ## ✅ 行动建议
  按优先级排列，给出具体可执行的下一步

    ## 💼 业务深度字段（建议用户补充）
  以下字段表示该客户在供应链中的商业价值，但无法通过 OSINT 自动获取。
  在报告中以灰色列出，标记为【建议询问】，供用户在后续沟通中主动了解：

  - **年采购额/年进口量**：判断客户体量和议价能力
  - **工厂验厂状态**：是否已有验厂经验、验厂标准（BSCI/SEDEX/WCA）
  - **AQL 抽样标准**：客户对品质的严格要求程度
  - **常用付款方式**：TT/LC/DA/OA — 影响风险定价
  - **进口渠道结构**：从工厂直采 / 通过贸易商 / 从分销商采购
  - **已有供应商情况**：现有供应商国家/合作时长 — 判断替换难度
  - **认证要求**：CE/FDA/UL/ISO 等 — 判断准入门槛

  ## 💡 额外发现
  补充以上结构未涵盖的任何信息：
  - 邮箱注册平台命中详情（holehe 扫描结果）
  - WHOIS 额外字段、DNS 记录详情
  - 关联公司/子域名/社媒账号/负面信息
  - 搜索过程中发现的任何有用线索

  ## 🔒 数据合规
  本次查询数据：
  - 查询记录：仅存储于用户本地 `~/.trade/data/`
  - API 调用：不缓存至第三方
  - 客户数据：不外传、不上传云端

  如果用户没有提供具体目标（只说"帮我背调"），请先询问目标（邮箱/域名/公司名）。
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