Les nouveaux leads arrivent comme une simple adresse e-mail, et quelqu'un doit passer dix minutes à fouiller LinkedIn et le site de l'entreprise avant de savoir si le lead mérite une réponse. Ce travail s'accumule et ralentit chaque premier contact.
Les nouveaux leads arrivent comme une simple adresse e-mail, et quelqu'un doit passer dix minutes à fouiller LinkedIn et le site de l'entreprise avant de savoir si le lead mérite une réponse. Ce travail s'accumule et ralentit chaque premier contact.
Cet agent enrichit l'adresse en un profil complet, le note par rapport à votre profil de client idéal et poste une fiche prête à l'action dans Slack en quelques secondes. Les mêmes champs atterrissent dans votre CRM, si bien que la prochaine personne qui ouvre la fiche voit déjà qui est ce contact et pourquoi il compte.
Comment il s'exécute
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.
Construire un profil avec la fonction, le niveau de séniorité, la taille de l'entreprise, le secteur et les signaux récents de levée de fonds ou de recrutement.
pending
Noter l'adéquation par rapport à votre profil de client idéal et étiqueter le lead chaud, tiède ou hors cible.
pending
Poster le profil noté dans un canal Slack et réécrire les mêmes champs sur le contact HubSpot.
pending
Exemple de sortie
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.