How do I install the Account Research skill?

Run npx skillmds@latest add stefanomartiradonna/account-research in your terminal (requires Node.js), paste this page's agent-chat prompt into Claude, Cursor, or any MCP-connected agent, or download the SKILL.md file and copy it into your agent's skills directory.

What does the Account Research skill do?

Overview It is listed under Research & Search on SkillMD.

Is Account Research safe to use?

This skill has not completed SkillMD's automated safety review yet. SkillMD never runs a skill's scripts for you; review the SKILL.md before installing.

Which AI agents work with Account Research?

This skill is tagged as working with Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex. SKILL.md is an open format, so most agents that read a skills directory can load it too.

Is Account Research free to use?

Yes. Installing skills from SkillMD is free, and the skill stays under its author's original license.

Who published Account Research?

stefanomartiradonna (@stefanomartiradonna) published this skill. Their other Agent Skills are listed on their SkillMD profile.

Account Research by stefanomartiradonna

Name: Account Research
Author: stefanomartiradonna

File contents

Overview

Ricerca approfondita su un singolo account prima dell'outreach. Output: file datato in clients/[nome]/outbound/account-research/. Leggi clients/[nome]/context/icp-definition.md e _methodology/signals/signal-library.md prima di iniziare.

Instructions

Step 1 — Input

Ricevi: dominio o nome azienda da ricercare. Chiedi se non fornito.

Step 2 — Ricerca (5-10 minuti per account)

Fonti da consultare:

Sito web: prodotto, clienti, CTA, tech stack
LinkedIn aziendale: team size attuale, hiring recente, post ultimi 30 giorni
LinkedIn fondatori: post recenti, argomenti trattati, engagement
Crunchbase: funding, investor, data ultimo round
Google: news ultimi 60 giorni, PR, menzioni

Step 3 — Identifica segnali attivi

Consulta _methodology/signals/signal-library.md e identifica:

Quali segnali sono attivi su questo account?
Quando sono stati rilevati? (calcola il decay)
Score totale (incluse combinazioni se multiple)
Tier risultante (A/B/C)

Step 4 — Identifica la persona giusta

Consulta clients/[nome]/context/personas/ e identifica:

Ruolo più adatto da contattare (in base al segnale e al tipo di azienda)
Nome specifico se trovato su LinkedIn
Livello di attività LinkedIn (attivo? silente?)

Step 5 — Raccomanda l'angolo

In base a segnale + persona + ICP del cliente:

Canale consigliato (email vs. LinkedIn DM)
Angolo del messaggio (aggancio al segnale specifico)
Sequenza da usare (da clients/[nome]/outbound/sequences/ se esiste)

Step 6 — Salva output

Salva in: clients/[nome]/outbound/account-research/YYYY-MM-DD-[nome-azienda].md

Struttura output:

# Research: [Nome Azienda]
Data: [DATA]
Tier: [A/B/C] | Score: [N]

## Overview
[3-4 righe su chi sono e cosa fanno]

## Segnali attivi
- [Segnale]: [quando] — score [N] — decay [%]

## Persona target
- Nome: [se trovato] | Ruolo: [ruolo] | LinkedIn: [URL]

## Angolo consigliato
- Canale: [email / LinkedIn]
- Hook: [prima riga consigliata]
- Sequenza da usare: [nome sequenza]

## Note
[Qualsiasi informazione rilevante non categorizzata]

Troubleshooting

Account non trovabile online: se il sito è scarso e LinkedIn è vuoto, segnala "informazioni limitate" e basa l'angolo solo sui dati firmografici + segnale rilevato. Persona non trovata: consiglia il ruolo tipo da contare in base alla persona in clients/[nome]/context/personas/.

---name: account-researchdescription: Overview---## OverviewRicerca approfondita su un singolo account prima dell'outreach. Output: file datato in `clients/[nome]/outbound/account-research/`. Leggi `clients/[nome]/context/icp-definition.md` e `_methodology/signals/signal-library.md` prima di iniziare.---## Instructions### Step 1 — InputRicevi: dominio o nome azienda da ricercare. Chiedi se non fornito.### Step 2 — Ricerca (5-10 minuti per account)Fonti da consultare:- **Sito web**: prodotto, clienti, CTA, tech stack- **LinkedIn aziendale**: team size attuale, hiring recente, post ultimi 30 giorni- **LinkedIn fondatori**: post recenti, argomenti trattati, engagement- **Crunchbase**: funding, investor, data ultimo round- **Google**: news ultimi 60 giorni, PR, menzioni### Step 3 — Identifica segnali attiviConsulta `_methodology/signals/signal-library.md` e identifica:- Quali segnali sono attivi su questo account?- Quando sono stati rilevati? (calcola il decay)- Score totale (incluse combinazioni se multiple)- Tier risultante (A/B/C)### Step 4 — Identifica la persona giustaConsulta `clients/[nome]/context/personas/` e identifica:- Ruolo più adatto da contattare (in base al segnale e al tipo di azienda)- Nome specifico se trovato su LinkedIn- Livello di attività LinkedIn (attivo? silente?)### Step 5 — Raccomanda l'angoloIn base a segnale + persona + ICP del cliente:- Canale consigliato (email vs. LinkedIn DM)- Angolo del messaggio (aggancio al segnale specifico)- Sequenza da usare (da `clients/[nome]/outbound/sequences/` se esiste)### Step 6 — Salva outputSalva in: `clients/[nome]/outbound/account-research/YYYY-MM-DD-[nome-azienda].md`Struttura output:```markdown# Research: [Nome Azienda]Data: [DATA]Tier: [A/B/C] | Score: [N]## Overview[3-4 righe su chi sono e cosa fanno]## Segnali attivi- [Segnale]: [quando] — score [N] — decay [%]## Persona target- Nome: [se trovato] | Ruolo: [ruolo] | LinkedIn: [URL]## Angolo consigliato- Canale: [email / LinkedIn]- Hook: [prima riga consigliata]- Sequenza da usare: [nome sequenza]## Note[Qualsiasi informazione rilevante non categorizzata]```---## Troubleshooting**Account non trovabile online**: se il sito è scarso e LinkedIn è vuoto, segnala "informazioni limitate" e basa l'angolo solo sui dati firmografici + segnale rilevato.**Persona non trovata**: consiglia il ruolo tipo da contare in base alla persona in `clients/[nome]/context/personas/`.

Frequently asked questions

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