Вхідні ліди остигають, поки сидять у черзі, чекаючи, поки хтось їх прочитає, оцінить і призначить. Ця команда бере на себе весь прийом щойно лід надходить.
sonnet1 тижденьCrewAIHubSpotClearbitOpenAI
Claude
84ROI
82Scale
$3.9k92Saved
ROI for
README.md
Чому цей субагент
Вхідні ліди остигають, поки сидять у черзі, чекаючи, поки хтось їх прочитає, оцінить і призначить. Ця команда бере на себе весь прийом щойно лід надходить.
Головний агент проводить кожен запит через агентів кваліфікації, маршрутизації та аутричу, збагачуючи контакт і готуючи індивідуальне перше повідомлення. Кожен лід автоматично отримує оцінку, призначення та проєкт першої відповіді, а повний слід зберігається у вашій CRM.
Як він працює
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.
Агент з кваліфікації збагачує дані контакту та паралельно з пошуком інформації оцінює відповідність вашим критеріям.
pending
Агент маршрутизації призначає ліда правильному менеджеру або сегменту на основі цього рейтингу та території.
pending
Агент залучення складає персоналізоване перше повідомлення та фіксує всю історію в CRM.
pending
Приклад результату
json
// Sample output
// (generated when the pipeline finishes)
As the lead agent, run an inquiry through qualify, route, and outreach sub-agents, enriching and scoring fit, assigning an owner, and drafting a personalized first message logged to the CRM.
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.