# Prospector > 根据关键词自动搜索潜在客户公司，提取联系方式（邮箱），输出结构化客户列表。 适用场景： - 用户需要寻找潜在客户时 - 用户需要获取公司联系方式时 - 用户提到"找客户"、"获客"、"销售线索"、"潜在客户"等关键词 - 用户需要查询已收集的客户数据 功能： 1. 根据关键词和地区搜索潜在客户公司 2. 访问公司官网提取邮箱地址 3. 通过WHOIS查询域名注册邮箱 4. 验证邮箱格式有效性 5. 输出结构化的客户列表（JSON/CSV格式） 6. 自动缓存结果，避免重复搜索 7. 自动排重，跳过已存在的公司 8. 查询已收集的客户数据（简单查询） 注意：此Skill只负责"找客户"和"简单查询"，不负责"发邮件"和"客户管理"。发送邮件请使用其他邮件相关Skill，复杂客户管理请使用专门的客户管理工具。 - Skill: `dvcrn/prospector-2` (Agent Skill, multi-file: 12 files) - Install (CLI): `npx skillmds@latest add dvcrn/prospector-2` - Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/dvcrn/prospector-2/raw - Safety review: pending (external: skill-scanner PASS, skillspector PASS) - Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex - Category: Data & Analytics - Author: dvcrn (https://skillmd.com/u/dvcrn) - Updated: 2026-09-09 - Page: https://skillmd.com/skills/dvcrn/prospector-2 --- # Prospector - 潜在客户挖掘器 ## 快速开始 用户只需描述目标客户，即可自动搜索并提取联系方式： ``` 用户：帮我找上海地区的软件外包公司 用户：搜索北京的人工智能企业，需要50家 用户：找一些外贸公司，规模大一点的 用户：继续找更多软件公司（翻页搜索） 用户：查看已收集的客户列表 用户：搜索包含"阿里"的客户 ``` ## 工作流程 ### 找客户流程 #### Step 1: 解析需求 - 提取关键词：行业、产品、服务类型 - 提取地区：城市、省份、国家 - 提取数量：需要多少家 #### Step 2: 检查缓存 - 检查是否有相同关键词的缓存结果 - 缓存有效期：7天 - 如果有缓存，直接返回，避免重复搜索 #### Step 3: 搜索公司 - 调用 scripts/search_companies.py - 使用多搜索引擎：Google、DuckDuckGo、Bing、百度、Searx - 支持代理访问（Google等需要代理） - 返回公司名称、域名、简介 #### Step 4: 排重处理 - 检查公司是否已存在于数据库 - 跳过已处理的公司 - 只处理新公司 #### Step 5: 提取邮箱 - 调用 scripts/extract_emails.py - 爬取官网页面提取邮箱 - WHOIS查询域名注册信息 - 缓存邮箱结果 #### Step 6: 输出结果 - 结构化JSON格式 - 可选CSV导出 - 统计汇总信息 ### 查询客户流程 #### Step 1: 解析查询意图 - 列表查询：列出已收集的客户 - 关键词搜索：按公司名搜索 - 邮箱搜索：按邮箱关键词搜索 - 统计查询：查看数据统计 #### Step 2: 从缓存读取 - 从本地缓存读取客户数据 - 支持多种筛选条件 #### Step 3: 返回结果 - 表格或JSON格式 - 支持导出 ## 使用示例 ### 找客户示例 #### 示例1：首次搜索 ``` 用户：帮我找10家上海的SaaS公司 执行： 1. 搜索 "上海 SaaS公司" 2. 提取邮箱 3. 缓存结果 4. 返回结果 输出： 📊 搜索结果 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ✅ 找到公司：10家 ✅ 有效邮箱：7个 📈 累计数据： 总公司数：10 总邮箱数：7 ``` #### 示例2：再次搜索相同关键词 ``` 用户：帮我找上海的SaaS公司 执行： 1. 检查缓存 → 发现缓存 2. 使用缓存结果 3. 跳过已存在的公司 输出： 📦 使用缓存结果 (10 家公司) ⏭️ 跳过 10 家已存在的公司 ✅ 待处理 0 家公司 ``` #### 示例3：翻页搜索更多 ``` 用户：继续找更多上海的SaaS公司 执行： 1. 翻页偏移：跳过前10条 2. 搜索新的结果 3. 跳过已存在的公司 4. 返回新公司 输出： 🔍 搜索: 上海 SaaS公司 翻页偏移: 10 ⏭️ 跳过 3 家已存在的公司 ✅ 待处理 7 家公司 ``` ### 查询客户示例 #### 示例4：列出所有客户 ``` 用户：查看已收集的客户列表 执行： python scripts/query_customers.py list --limit 20 输出： 📋 客户列表 (共 50 家) 序号 公司名称 域名 邮箱 ──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────── 1 XX科技有限公司 xx.com contact@xx.com, sales@xx.com 2 YY信息技术有限公司 yy.com info@yy.com ... ``` #### 示例5：按关键词搜索客户 ``` 用户：搜索包含"阿里"的客户 执行： python scripts/query_customers.py search "阿里" 输出： 🔍 搜索结果: 阿里 (共 3 家) • 阿里巴巴科技有限公司 邮箱: contact@alibaba.com • 阿里云智能有限公司 邮箱: support@aliyun.com ``` #### 示例6：按邮箱搜索 ``` 用户：查找包含"sales"的邮箱 执行： python scripts/query_customers.py email sales 输出： 📧 邮箱搜索: sales (共 15 家) • XX科技有限公司 匹配: sales@xx.com ``` #### 示例7：查看数据统计 ``` 用户：查看已收集的客户数据统计 执行： python scripts/query_customers.py stats 输出： 📊 数据统计 ======================================== 总公司数: 50 总邮箱数: 35 搜索次数: 5 有邮箱公司: 30 邮箱覆盖率: 60.0% ``` #### 示例8：导出数据 ``` 用户：导出所有客户数据 执行： python scripts/query_customers.py export --output customers.json --csv customers.csv 输出： ✅ 已导出 50 条数据到 customers.json ✅ 已导出 50 条数据到 customers.csv ``` ## 缓存机制 ### 缓存内容 - 搜索结果缓存（按关键词+地区） - 公司信息缓存（按域名） - 邮箱缓存（按域名） ### 缓存有效期 - 搜索缓存：7天 - 公司信息：永久 - 邮箱信息：永久 ### 缓存位置 ``` AutoFindCustomer/ └── cache/ ├── companies.json # 公司数据库 ├── searches.json # 搜索缓存 └── emails.json # 邮箱缓存 ``` ## 命令行参数 ### 找客户命令 ```bash # 基本搜索 python scripts/find_customers.py "软件开发" --region "上海" --limit 20 # 不使用缓存 python scripts/find_customers.py "软件开发" --no-cache # 不跳过已存在的公司 python scripts/find_customers.py "软件开发" --no-skip # 翻页搜索（获取更多不同结果） python scripts/find_customers.py "软件开发" --page 10 # 查看缓存统计 python scripts/find_customers.py --stats # 导出结果 python scripts/find_customers.py "软件开发" --output results.json --csv results.csv ``` ### 查询客户命令 ```bash # 列出客户 python scripts/query_customers.py list --limit 20 # 只显示有邮箱的客户 python scripts/query_customers.py list --has-email # 只显示无邮箱的客户 python scripts/query_customers.py list --no-email # JSON格式输出 python scripts/query_customers.py list --json # 按关键词搜索 python scripts/query_customers.py search "关键词" --region "上海" # 按邮箱搜索 python scripts/query_customers.py email "sales" # 查看统计 python scripts/query_customers.py stats # 导出数据 python scripts/query_customers.py export --output export.json --csv export.csv ``` ## 输出格式 ### JSON格式 ```json { "query": "上海 软件公司", "total_companies": 50, "total_emails": 35, "email_coverage": "70.0%", "results": [ { "name": "XX科技有限公司", "domain": "xx.com", "url": "https://xx.com", "emails": ["contact@xx.com", "sales@xx.com"], "description": "专业软件开发服务" } ] } ``` ### CSV格式 ``` 公司名称,域名,邮箱,网址,简介 XX科技有限公司,xx.com,contact@xx.com,https://xx.com,专业软件开发服务 YY信息技术有限公司,yy.com,sales@yy.com,https://yy.com,IT解决方案 ``` ## 职责边界 ### ✅ 负责 - 搜索潜在客户 - 提取联系方式 - 验证邮箱格式 - 简单查询客户数据 - 导出客户数据 - 数据统计 ### ❌ 不负责 - 发送邮件（由其他Skill处理） - 复杂客户管理（标签、分类、跟进状态） - 客户备注记录 - 发送历史追踪 - 回复状态管理 ## 与其他Skill配合 找到客户后，可以使用其他Skill进行后续操作： ``` 用户：帮我找上海的外贸公司，然后给每家公司发一封开发信 Agent会： 1. 调用 auto-find-customer Skill 找客户 2. 调用 send-email Skill 发邮件 ``` 复杂客户管理建议使用专门的CRM工具或独立的customer-manager Skill。 ## 注意事项 1. 搜索速度受网络影响，建议控制并发 2. 部分网站可能无法访问，会自动跳过 3. 邮箱提取成功率约60-70% 4. 建议搜索后人工复核关键客户 5. 缓存数据会累积，形成客户资产 6. 使用 --page 参数可以获取更多不同结果 7. 简单查询功能在此Skill内，复杂管理建议使用CRM系统 ## 搜索引擎说明 ### 支持的搜索引擎 | 引擎 | 代理需求 | 地区限制 | 说明 | |------|----------|----------|------| | Google | ✅ 需要 | 中国、伊朗、朝鲜、俄罗斯 | 结果质量最高 | | DuckDuckGo | ❌ 无需 | 无 | 推荐使用 | | Bing | ❌ 无需 | 中国 | 结果质量较好 | | 百度 | ❌ 无需 | 无 | 适合中文搜索 | | Searx | ❌ 无需 | 无 | 开源元搜索引擎 | ### 代理设置 如果用户在中国大陆等需要代理的地区，需要设置代理： ```bash # 环境变量方式 export HTTPS_PROXY=http://127.0.0.1:7890 export HTTP_PROXY=http://127.0.0.1:7890 # 或命令行参数 python scripts/search_companies.py "software company" --proxy http://127.0.0.1:7890 ``` ### 地区推荐 - **中国大陆**：使用百度、DuckDuckGo、Searx（无需代理） - **海外**：可使用所有搜索引擎，Google 效果最佳 - **俄罗斯**：使用 DuckDuckGo、Bing、Searx（Google 被屏蔽）