Huanyu-Hibiki pulse-leads · 客户线索抓取
核心集成点：PulseHub 数据层（自动发现帖子）+ 业务层（评论打分+话术生成）双层融合。
主动去评论区找已经在问"这个多少钱""怎么做"的人——他们是最热的线索。
何时触发
- 用户说"抓线索""评论区获客""找潜在客户"
- 用户想主动找客户（不只等流量来）
- pulse-private（私域承接）的 SOP 建好后，需要线索填充
前置
- 读
项目档案.md取目标平台 + 赛道 + 关键词矩阵 - 读
话术资产.md（pulse-private 产出）——触达话术优先复用已验证有效的，不重新发明 - 读
人群语料库.md——了解用户痛点和拒绝理由，用于评论打分 - 读
个人风格.md——触达话术要像用户本人
Fallback（前置缺失）：项目档案缺失 → 🛑 先跑 pulse-init；话术资产.md 还是模板态 → 提示先跑 pulse-private 建话术（leads 依赖话术编号），用户说"先找线索" → 照常发现+打分，但触达话术现场生成并标 [临时话术，待 pulse-private 固化]；语料库缺失 → 打分只用通用意向度标准，标注"未按项目痛点校准"。
⚠️ 合规与账号安全原则（必须先读）
- 平台 TOS 优先：小红书/抖音/知乎禁止自动化爬取。规模化爬取可能导致账号封禁。
- 半自动 > 全自动：默认模式是"AI 发现帖子 → 用户手动打开 → 复制评论区 → AI 提取+打分+给话术"。
- 若用自动化工具（Chrome MCP）：必须严格限流（每平台每天 ≤ 50 条评论、随机间隔 8-30 秒）。
- 不存储个人敏感信息（手机号/身份证），线索只留：平台昵称、评论原话、帖子链接、意向度评分、建议触达话术。
工作流（5 步）
Step 1 · 调研目标平台当前风控
对用户选的每个平台，查当前（近 30 天）的反爬/风控情况：
- 是否有验证码 / 设备指纹 / 行为风控
- 评论数据是否需要登录
- 社区对"主动私信触达"的态度
输出《平台风控速查表》：
| 平台 | 风险等级 | 推荐策略 | 每天上限 |
|---|---|---|---|
| 小红书 | 高 | 半自动 | ≤ 10 条评论 |
| 抖音 | 高 | 半自动 | ≤ 10 |
| B站 | 低 | 半自动 | ≤ 30 |
| 知乎 | 中 | 半自动 | ≤ 20 |
| 公众号 | 低 | 不适用（评论预审） | — |
Step 2 · 自动发现候选帖子（PulseHub 数据层集成 ⭐）
这是 pulse-leads 相比纯手工刷帖的核心增强——不需要用户手动刷帖子。
# 用关键词矩阵搜帖子（从 PulseHub 仓库根执行）
bash _shared/scripts/shell/rsshub-fetch.sh "/xiaohongshu/search/notes?keyword=你的关键词"
# 或监控竞品最新发布
bash _shared/scripts/shell/rsshub-fetch.sh "/bilibili/user/video/{竞品uid}"
# 或拉平台热门
bash _shared/scripts/shell/rsshub-fetch.sh "/bilibili/popular/all"
然后处理 URL（需要 _core/pulse-resolve 的 pnpm 环境；不可用时跳过 resolve，直接按 URL 逐条人工核对，评分照常）：
# 标准化所有 URL
pnpm --filter pulse-resolve exec tsx src/cli.ts {所有URL}
# 评分（关键词模式）
# 输出：high / medium / low 评分的帖子列表
输出：一份按评分排序的"候选帖子清单"，high 评分的优先处理。
Step 3 · 评论提取 + AI 打分（核心动作）
对每个 high 评分的帖子：
方式 A（默认，半自动）：
- 用户打开帖子 URL（pulse-deliver 提供的可点击链接）
- 用户复制评论文本给 AI（不自动化这一步——保护账号）
- AI 对每条评论打分
方式 B（仅在用户明确要求 + 风控调研通过时）：
🛑 STOP：方式 B 启动前必须拿到用户一句明确授权（如"用 Chrome 抓评论区"）。默认模式下擅自切 B = 违反合规原则。
- 用 Chrome DevTools MCP 打开帖子
- 滚动加载评论区
- 只抓评论文本（不抓用户隐私字段）
- 严格限流：单平台单次 ≤ 5 个帖子，每帖停留 15-60 秒
- 若触发验证码 → 立即停止，切回方式 A
AI 对每条评论判断：
| 维度 | 判断 |
|---|---|
| 是否潜在客户 | 在问价/求方法/吐槽竞品/表达需求 vs 纯灌水/广告/同行 |
| 意向度评分 | ⭐⭐⭐⭐⭐ 明确求购"多少钱怎么联系" / ⭐⭐⭐⭐ 求推荐 / ⭐⭐⭐ 模糊好奇 / ⭐⭐ 灌水 / ⭐ 同行 |
| 痛点关键词 | 这句话背后的真实需求 |
| 建议触达话术 | 一句话个性化私信开头（引用 话术资产.md 已有话术，不重新发明） |
Step 4 · 输出线索清单
# 线索清单 — [日期]
## ⭐⭐⭐⭐⭐ 高意向（优先当天触达）
### 1. 小红书 @用户A
- **原话**："求链接，预算 500 以内的无线耳机"
- **意向度**：⭐⭐⭐⭐⭐（明确预算 + 求购）
- **痛点**：预算有限 + 不知道选什么
- **帖子**：[点击打开](https://www.xiaohongshu.com/explore/xxx?xsec_token=yyy)
- **建议话术**（引用话术资产 #3，微调开头）：
"看你也在找无线耳机，500 内有不少好选择。
我之前测过几款，最适合通勤的是 XX，降噪不错续航 30 小时。
要不要我发你详细对比？"
### 2. ...
按意向度倒序排，⭐⭐⭐⭐⭐ 的优先当天触达。
Step 5 · 沉淀动作（让系统越用越准）
触达后必须回填：
- 话术效果回填：触达结果（成交/婉拒/无回复）→ 回填到
话术资产.md对应话术的"效果"字段 - 真实拒绝追加：新的拒绝理由 → 追加到
人群语料库.md的"拒绝理由库"段 - 线索数据回填：触达/转化结果 → 回填到
数据反馈.md（线索数/触达数/回复数/成交数） - 更新项目档案索引
这些回填数据是 pulse-evolve（自进化）的核心训练数据。
触达规则（人工执行）
- 高客单/高价值：人工逐条私信，用 AI 给的话术做底稿但人工调味
- 触达话术绝不提及"我看到你的评论"——改为"看你也在关注 XX，我这边正好……"
- 每天触达量严格控制（小红书私信 ≤ 5-10 个/天新号）
- 绝不群发模板——每条必须个性化（至少改称呼 + 引用对方原话）
与 PulseHub 工具层的完整集成图
pulse-discover（RSSHub 拉帖子）
↓
pulse-resolve（标准化 URL + 保留 token）
↓
pulse-enrich（预评分 high/medium/low）
↓
pulse-deliver（生成可点击的候选帖子清单）
↓
[pulse-leads Step 2 完成]
用户打开 high 评分帖子 → 复制评论区
↓
AI 给每条评论打分 + 生成触达话术
↓
输出线索清单
↓
[pulse-leads Step 3-4 完成]
用户触达后回填效果
↓
更新话术资产 / 人群语料库 / 数据反馈
↓
[pulse-leads Step 5 完成]
人 × 数字员工分工
- 人：决定触达、调味私信话术、控制触达节奏、触达后回填结果
- 数字员工：自动发现帖子（pulse-discover）、预评分（pulse-enrich）、评论打分、话术生成、沉淀回填
输出
✅ 线索清单已生成
- ⭐⭐⭐⭐⭐ 高意向：X 条（优先今天触达）
- ⭐⭐⭐⭐ 中意向：X 条
- ⭐⭐⭐ 低意向：X 条（观察）
✅ 话术资产.md 已追加 X 条新话术变体
✅ 项目档案.md 索引已更新
⚠️ 触达后记得回填效果到 话术资产.md 和 数据反馈.md
👉 下一步：
- 想优化整个获客流程 → pulse-evolve（"自进化"）
- 线索来了进私域 → pulse-private（"私域承接"）
注意
- 本 skill 是 PulseHub 的核心价值——数据层（自动发现）+ 业务层（评论打分）真正融合
- 永远不要自动爬取评论——Step 3 方式 A（用户手动复制）是默认，方式 B 需要用户明确要求
- 话术必须引用已有资产——不重新发明，引用
话术资产.md的编号，只微调 - 回填是命脉——不回填效果数据，系统不会进化