SuperAPI AI 工具集找到适合任务的 Agent Skill，阅读介绍并复制安装命令。
更新于 11-01 00:15
10,113 个结果
这是一个 AI 原生外联技能，用于将已完成的客户项目转化为可发布的案例研究。它采用标准的 12 节 Case Study Kit 结构（结果优先、60 秒内可快速浏览）：先由 SME（主题专家）访谈问卷收集信息，再由数据驱动撰写。产出包括网站案例页面的完整文案（含视觉标记，可直接用于 CMS）、用于 PDF 提案的单页大纲、交给 LinkedIn 发帖流程的摘要；按需还可提供访谈问卷、设计师视觉简报和上线前检查清单。核心规则是严禁编造：所有数字都来自用户或其材料，缺失的数字要用占位符标出并在末尾汇总；没有可衡量的结果就不成案例，可改用“弱数据模式”。每节不超过 150 字，整体正文 1500–2000 字，Solution 部分篇幅最大；报价必须逐字引用，至少包含 2 条摘引和 1 条完整推荐语；必须包含 CTA 并以提问结尾；使用主动语态和过去时，禁用 AI 套话与负面排比。
这是一个用于冷启动外联文案的CTA（行动号召）规则技能。它规定：在任何冷启动序列（包括首封邮件、所有跟进消息和LinkedIn消息）中，CTA只能使用基于兴趣的软性CTA，绝对禁止要求对方安排通话、会议或具体时间段。该技能提供了一套允许使用的软性CTA模板库、需要避免的禁用CTA列表、红旗清单、分步骤逻辑以及CTA变体评分方法（0-6分），帮助写作者确保冷启动外联只以获取回复为目标，而将预约会议留到对方表现出兴趣后的回复线程中进行。
该技能用于为已产生互动但未转化的潜在客户撰写跟进消息，包括打开、点击或部分回复后沉默、初步表达兴趣后冷淡、以及因时间原因暂缓的线索。它要求先按线索状态判定四种跟进类型，再结合原始序列、当前状态、ICP与报价背景、距上次联系时间等输入，起草只增加新价值、不重复此前内容的短消息，并给出建议发送时间或触发条件、字数、新增价值说明和后续动作。适合销售与增长团队进行温暖线索培育和再激活前的分层跟进。
gtm-buyer-journey 是 GTM 流程的第 9 步技能，用于为选定买家画像绘制完整的买家旅程地图，覆盖从问题无意识到成为倡导者的各个阶段。每个阶段记录六个字段：心态与提问、推进触发、主要异议、触点与内容、渠道、负责角色。该技能以画像、定位、价值主张、替代方案和产品阶梯为输入，强调从真实认知水平出发，区分出站与入站起点，将内容与渠道视为旅程的下游产物，并输出可直接用于第 10 步（内容材料）与第 11 步（渠道）的 Notion 子页面。
这是 GTM（Go-to-Market）流程的第 4 步技能，用于对第 3 步选定或确认的市场进行量化规模测算。它实现 Viktor 的 TAM-SAM-SOM 框架，同时按自顶向下（公开市场数据经地理、规模、服务可及比例等过滤）和自底向上（目标账户数 × 年费/客单价，SOM 按团队实际产能与 ACV 推算）两种方法计算并交叉核对。核心规则是 TAM 指客户对代理机构所提供服务的支出（如 AI 自动化、语音方案），而非客户所在终端市场规模。输出为 Notion 子页面，包含 TAM/SAM/SOM 双方法对照表、按 Tier 分层拆分、假设与来源，以及“市场是否足够、SOM 应聚焦何处”的结论；每个数字需附来源或标注“估计，待核实”。
GTM 流程的第 8 步：将选定的市场、ICP、分层和 VP 转化为可销售、可测试的具体 offer。产出垂直 offer 阶梯（hook/free → entry/付费试点 → core → continuity 持续服务），并为 core 与 entry 各生成一张 Grand Slam offer 卡片，包含名称、目标 ICP、触发因素、痛点、梦想结果、机制与范围、可衡量结果、速度、减负、proof、价格结构与风险反转/保证、CTA；同时提供 1 个 use case 和验证计划（向 5-10 人展示卡片、8 个问题、目标 ≥70% 愿意考虑并至少 1-2 个进入真实试点）。价格为区间并标注「待验证」，缺失 proof 处标注 TBD。
gtm-positioning 是 AI 原生外联技能包（victor-shulga/ai-native-outreach-skills）中 GTM 流程的第 6 步，位于竞品与空白分析（05）之后、价值主张（07）之前。它依据第 05 步发现的空白，为代理机构构建定位；受代理机构所处阶段（stage gate）严格控制，避免在缺乏案例证明时过早宣称更高品类或溢价。技能覆盖最佳客户模式、竞争替代品、专业化轴与锚点、ENEMY 角度、资产与入门标准评估、优势与证据、USP 与 Dunford 定位风格、定位陈述与三项优势、拒绝标准及成熟度自评（Z1.4）。输出为 Notion 子页面，并通过 GATE 2.5 检查点确认后进入价值主张环节。
这是 GTM（Go-to-Market）流程中的第 7 步「价值主张画布（VP Canvas）」技能，承接第 6 步定位成果（锚点、敌人、品类、定位陈述），以市场问题为起点而非从产品方案出发，构建价值主张。该技能按「市场 → ICP 问题链 → 替代方案 → 服务 → 价值」的自上而下逻辑组织，使用客户原话，并产出 3-6 条基于不同公式的 VP 陈述（如 Big Promise、Hormozi、April Dunford、Geoffrey Moore、Steve Blank XYZ 等），附推荐选项及 Anti-VP。适用于 GTM 规划、定位后的价值主张梳理、冷启动审计与消息测试准备。资料显示其引用多个前置步骤与参考框架，但具体执行细节、配套工具的实际功能与限制暂未提供。
Hypo Generator 是一个用于从网站 URL 或文本简报为 IT 代理机构客户生成 10 个外联假设的 AI 技能。它基于 Viktor Shulha 的两阶段方法论和信号目录，先提取服务、ICP、用例等信息，再构建假设矩阵并评分，最终输出报告。适用于需要为外联活动制定策略的场景。
Hypothesis Builder 是面向 AI 原生外联（outreach）场景的技能：输入 ICP、目标买家角色和可用信号，生成一份可执行的 campaign 假设测试矩阵。它按“角色 × 信号 × 角度”穷举组合，剔除逻辑不合理的搭配，把近似重复项合并为聚类，再按信号具体性、角色决策权限和角度力度打 1–3 优先级分，最终输出按优先级排序、每条附一行说明的矩阵，并给出建议先跑的假设集合，帮助营销与外联团队把想法变成有条理、可排期的测试待办。
Hypothesis Scoring 是 Victor Shulga 的 AI 原生外呼技能之一，用于在发送前对外呼假设进行评分、排序并生成启动队列。它通过四个门槛检查（列表可构建、触发可验证、有证明、决策者可触达）过滤不可执行的假设，再将幸存者改写成可量化的句式，结合渠道容量计算并行测试数，并用六因子加权评分（证明强度、痛点锐度、触发非显性、细分规模、数据收集成本、验证速度）得出 0-5 分。产出前三名进入执行队列，并附带启动计划与日志骨架。该技能强调不在缺失事实时编造数据，每项评分附一句话理由，且辅助脚本可计算并排序队列。适用于外呼营销团队在启动前统一决策依据，避免“事后争论是否有效”的问题。
ICP Builder 是一个用于从零构建理想客户画像（ICP）的 AI 技能，可从现有知识、通话录音和赢单/输单数据中提炼出结构化的 ICP 定义，并输出一个可供其他技能引用的可复用井 Markdown ICP 文件。该技能适用于需要定义理想客户、整理 ICP 文档并跨技能使用的场景，内置 8 个校准问题以补足输入，包含正向 ICP 维度与反向排除标准，并强调每 20 笔成交后回顾更新。
ICP Validation 是一个用于判断目标公司是否符合理想客户画像（ICP）的评估技能。它接收公司名称或网址以及 ICP 定义，抓取公司网站信息（团队规模信号、技术栈、产品类型、行业、增长阶段），并通过 MCP 检查 LinkedIn 的员工数、近期招聘、开放职位与领导层情况，再按 Segment、Size、Signal、Role 四个维度各打 1-3 分，给出总分（满分 12）、一行结论（Strong fit / Marginal fit / Not a fit）及推荐动作（Tier 1 / Tier 2 / Skip）。
Lead Scoring 是一个销售线索评分技能，属于沟通后阶段。它基于沟通前的潜在客户画像评分，再加入对话中才能获取的信息：互动程度、确认的交易规模、真实决策路径、时间线以及接触权限。评分结构为：线索得分 = 潜在客户画像（继承并封顶） + 沟通后得分（沟通前为0）。默认权重块为：画像30分、互动15分、确认交易潜力20分、决策路径15分、时间线10分、接触权限10分。设有硬性上限规则：无沟通后得分的线索不能超过有沟通后得分的线索，未联系线索封顶在最高档以下。同时强调用真实管道校准分档阈值，在干净队列上按账户重新校准，对确认非目标、关键字段数据存疑、明确退出等情形设置硬性闸门进行钳制。输出每行包含姓名、公司、画像、互动、交易、决策路径、时间线、接触权限、总分、分档、行动、数据置信度、触发闸门和缺失信息，并按分档和缺失信息排序。该技能为英文资料，暂未提供具体平台、收费或价格信息。
linkedin-sequence 是一个用于撰写 LinkedIn 外联序列的技能，面向特定假设生成连接请求留言与跟进消息。它要求先明确 ICP 与目标角色、触发信号、假设与切入角度以及步骤数量，默认包含一条连接请求和两次跟进。连接请求须控制在 300 字符以内且不推销，跟进一以信号开场、附一个问题式软行动号召并少于 150 词，跟进二在 3–5 天后引入新角度或社交证明并少于 100 词。适用于基于信号的 LinkedIn 外联撰写场景。
Meeting Prep 是面向已预约会议（发现会或演示会）的会前简报生成技能，产出一份不超过 500 字的交接档案，让接手电话的人提前掌握会议目标、问题和风险点，2 分钟即可读完。简报中每个异议、痛点和开场话题都必须对应真实信号或线索事实，否则标注为 [inferred]，不得编造。简报包含执行摘要、公司快照、潜在客户画像、3 个对话开场、5 个发现式问题、最多 3 个异议应对、按会议时长规划的时间议程和成功指标。严禁使用 BANT 式问题（预算、决策人、时间表等），改为围绕具体处境、不作为代价和理想状态提问。适用于销售团队在预约会议后做交接准备；使用前需先用 reply-objection-handler 做意向筛选，可基于 prospect-profiler 卡片构建，T1 账户可先交给 deep-company-analyser 深挖。
Multi-Channel Orchestrator（多渠道编排器）是一个用于设计邮件与领英（LinkedIn）协同外联序列的技能。它帮助用户把已经写好的邮件序列和领英序列按天、按渠道排成一条有节奏的多触点流程，明确每个触点的发送时机、渠道顺序、消息协同方式，以及收到回复或领英邀请未被接受时的分支条件。该技能以 14 天默认架构为基础，提供触点映射表、条件逻辑和平台说明等结构化输出，适用于针对特定假设（hypothesis）和 ICP 的 Tier 1 外联规划。
Offer Ladder 是一个用于为 IT 代理机构客户设计垂直报价阶梯（价值攀升阶梯）的技能：基于客户网站上的真实服务与案例，围绕一个核心转型结果，构建从免费、低价、中价到高价的分层服务，让同一类买家随着资金与信任的准备度提升逐级上升。该技能强调阶梯不是面向不同人群的不同产品，而是同一买家针对同一结果的准备度分层，并提供 ICP 映射、升级触发与 CTA、6 项反自噬校验、分月发布顺序等流程。
Persona Builder 是一个用于构建详细买家画像的技能，针对特定角色分析其关注点、思维方式、担忧以及沟通策略。它通过 LinkedIn 个人资料、帖子、职位描述等数据，提炼出角色的核心 KPI、痛点、内部动机、风险因素、现有工具和购买风格，并输出可复用的画像文件与消息传递指南，帮助销售和营销人员更精准地触达决策者。
pre-launch-data-check 是一个面向外呼邮件场景的发送前数据终检工具。它在名单完成瀑布式补全和个性化之后、上传到发送工具之前运行，针对最终 CSV 逐行检查七个层面：来源（文件内重复、与 CRM／进行中活动／客户／退订名单的重叠、单一公司联系人数量）、验证（退信状态、格式错误、角色邮箱、免费邮箱、邮箱域名与企业域名是否一致）、完整性（序列所用变量是否齐全、已填写并已渲染）、路由（每行是否有分级和发件人）、卫生（名字大小写、公司名法律后缀、空白职位）、信号（信号时效和是否有来源链接）、激活（可发送行数与数量门槛、按当前产能可发送天数）。脚本支持传入退订和客户名单、指定变量、邮箱数与每日上限，自动识别常见列名，输出有问题的行文件，并用退出码 0／1／2 表示通过／需修正后通过／停止。
Profile Audit 是一个独立工具，用于依据 2026 优化框架和客户内容策略审计个人 LinkedIn 资料，并针对每个板块提出具体改写方案、横幅设计简报和 Featured 计划。它通过 Apify 抓取当前资料（标题、About、经历、横幅 URL、照片、技能等），如存在 Notion 策略页则一并读取 ICP、价值主张、签名概念、报价阶梯、语气和事实素材，然后按方法论 8 个板块逐项给出当前状态、判定（✅/⚠️/❌）和具体重写文本。重点包括：标题提供 2–3 个按公式生成的现成版本；About 首段改写为钩子并给出完整结构文本；横幅输出 4 块设计简报（ICP、社会证明、内容与对象、理想结果），尺寸 1584×396；Featured 计划绑定报价阶梯；技能与推荐部分列出 20+ 技能及推荐请求对象。输出为 Notion 页面，含审计表格、横幅简报、Featured 计划、优先级和摘要。注意不使用过时建议（如 Creator Mode），改用 Follow-primary + Newsletter。
Prospect Profiler 是一个将已评分的账户列表转化为战术性接触前简报的 AI 技能。它为每个账户生成一张“60秒卡片”，帮助 SDR 在撰写首次外联前快速理解动态信号、静态数据点和沟通风格，避免打开多个标签页。核心原则：每张卡片只提供一条触发信号并区分 [confirmed]（有来源）与 [inferred]（推断）痛点，要求 80 词以内摘要、基于证据的沟通风格评估，并用数据质量标志（HIGH/MEDIUM/LOW）提示信息可靠性。适用于外联准备阶段，输入需公司名称加至少一个信号或角色，输出为批量表格搭配 T1/T2 详细卡片，可导出 CSV 或内联展示。
Prospect Scoring 是一个用于在首次接触前对冷账户进行画像匹配评分的技能。它仅基于可无需对话即可读取的数据（如网站、公司页面、服务列表）评估账户是否符合理想客户画像（ICP），并输出分层、分维度得分、数据置信度、是否通过门槛以及队列（A/B/D）。该技能强调不将匹配度与时机信号混为一个分数，缺失数据标记为0并标注数据缺口，还提供了对员工人数等数据的特殊处理规则。适用于对冷线索库进行资格筛选或排序，设置账户进入外联的门槛。
Reply Audit 是面向 B2B 服务代理商的 LinkedIn 与冷邮件外呼回复审计技能。它接收客户提供的回复数据，进行取证式分析，输出结构化的审计页面。核心能力包括：自动识别并读取多种来源的数据（Google Sheet/Docs、CSV/xlsx、Notion、外呼平台 MCP、粘贴文本）；对每条回复按三个独立维度打标签——回复情绪（如高兴趣、要证明、软拒绝）、异议类型（如地理错配、ICP 错配、时机不对）、复盘标签（如过早推销、忽略线索提问）；诊断根本原因（名单/数据问题还是话术/SDR 问题），计算预约率与噪音占比；从数据中提取优秀话术模板形成异议应对手册；输出包含漏斗分析、分类统计、系统性问题、行动计划和逐条线索可用回复的 9 部分审计页面，并同步聊天摘要。默认生成独立页面，标题含客户、渠道、周期，以数据为先、直击问题。适用于代理商定期审计外呼回复、定位转化瓶颈、优化名单与话术。