I nuovi lead arrivano come una nuda email, e qualcuno deve passare dieci minuti a scavare tra LinkedIn e il sito dell'azienda prima che si sappia se vale la pena rispondere. Quel lavoro si accumula e rallenta ogni primo contatto.
I nuovi lead arrivano come una nuda email, e qualcuno deve passare dieci minuti a scavare tra LinkedIn e il sito dell'azienda prima che si sappia se vale la pena rispondere. Quel lavoro si accumula e rallenta ogni primo contatto.
Questo agente arricchisce l'indirizzo in un profilo completo, lo valuta rispetto al tuo profilo cliente ideale e pubblica su Slack una scheda pronta all'azione in pochi secondi. Gli stessi campi atterrano nel tuo CRM, così la prossima persona che apre la scheda vede già chi è questo lead e perché conta.
Come gira
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.
Costruisce un profilo con ruolo, seniority, dimensione dell'azienda, settore e segnali recenti di funding o assunzioni.
pending
Valuta il fit rispetto al tuo profilo cliente ideale e tagga il lead come hot, warm o fuori target.
pending
Pubblica il profilo con punteggio in un canale Slack e riscrive gli stessi campi sul contatto HubSpot.
pending
Esempio di 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.