Neue Leads treffen als nackte E-Mail-Adresse ein, und jemand muss zehn Minuten durch LinkedIn und die Unternehmenswebsite graben, bevor irgendjemand weiß, ob der Lead eine Antwort wert ist. Diese Arbeit staut sich und bremst jeden ersten Kontakt.
Neue Leads treffen als nackte E-Mail-Adresse ein, und jemand muss zehn Minuten durch LinkedIn und die Unternehmenswebsite graben, bevor irgendjemand weiß, ob der Lead eine Antwort wert ist. Diese Arbeit staut sich und bremst jeden ersten Kontakt.
Dieser Agent reichert die Adresse zu einem vollständigen Profil an, bewertet es gegen Ihr ideales Kundenprofil und postet in Sekunden eine handlungsreife Karte in Slack. Dieselben Felder landen in Ihrem CRM, sodass die nächste Person, die den Datensatz öffnet, schon sieht, wer das ist und warum er zählt.
So läuft er
Used at step 01 to kick off the pipeline.
Write
Used at step 01 to kick off the pipeline.
WebFetch
Used at step 01 to kick off the pipeline.
WebSearch
Used at step 01 to kick off the pipeline.
Baut ein Profil mit Rolle, Senioritätsstufe, Unternehmensgröße, Branche und jüngsten Finanzierungs- oder Hiring-Signalen.
pending
Bewertet den Fit gegen Ihr ideales Kundenprofil und taggt den Lead als heiß, warm oder außerhalb des Scopes.
pending
Postet das bewertete Profil in einem Slack-Channel und schreibt dieselben Felder zurück in den HubSpot-Kontakt.
pending
Beispiel-Output
json
// Sample output
// (generated when the pipeline finishes)
Score this profile against the ICP rules below. Return {score, top_match_reasons[], objections[], next_step}.
Unlock the rest
The full agent definition, install snippet, and starter task are gated for community members.
Members get the full `.md` agent file, the npm / pnpm install one-liners, a starter prompt that we've tuned against real runs, and the open-source repo when this automation ships there. One email, magic link, done.