用途
Contact Research 用于从 Common Room 中检索某个联系人的综合档案。它支持通过邮箱、社交账号或姓名加公司进行查找，返回丰富数据，包括活动历史、Spark、评分、网站访问和 CRM 字段。该技能适用于需要快速了解特定人物背景、参与度和购买角色的场景，例如销售、市场或客户成功团队在接触潜在客户前进行调研。
主要能力
- 多种查找方式：支持通过邮箱（最可靠）、LinkedIn/Twitter/X/GitHub 账号（需明确指定账号类型）、姓名加公司（通过姓名和组织域名进行身份解析，若结果模糊则展示匹配项）、仅姓名（搜索后若有多条匹配，展示简要列表并请用户确认）。若未找到匹配，会明确回复“Common Room 没有此人的记录”，不会推测或编造档案数据。
- 获取联系人字段：使用 Common Room 对象目录查看可用字段组及其内容。完整档案可请求所有组；针对性问题只请求相关组。关键字段组包括：评分（始终以原始值或百分位返回，绝不使用标签）、近期活动（使用 Contact Initiated 过滤器，最近 60 天，关注对方而非团队的动作）、网站访问（总次数加具体页面，最近 12 周）、Spark（追踪参与度演变时检索所有 Spark）。
- Spark 增强（如可用）：Spark 提供职业背景与工作经历、社交存在与影响力信号、人物分类（Champion、Economic Buyer、Technical Evaluator、End User 或 Gatekeeper）、购买过程中的推断角色。若 Spark 不可用但有真实活动数据（近期动作、网站访问、社区参与），则从这些信号推断人物类型；若两者都不可用，则归类为 Unknown，不单凭职位猜测。当用户想了解联系人参与度如何随时间演变时，检索所有 Spark 而非仅最近一条。
- 评估账户背景：拉取该联系人所属公司的简要账户快照，注意账户层面的开放商机、扩展信号或流失风险，该公司其他联系人是否也活跃，以及此人的参与度与同事相比如何。
- 识别对话角度：基于活动和信号，呈现最强的 2–3 个切入点，例如近期 Contact Initiated 活动（社区帖子、产品事件、支持工单）、最近访问的特定网页（尤其若表明评估意图）、职位变动、晋升或公司新闻、Spark 人物类型及其对沟通风格的暗示、在已知活跃交易中的角色。
使用方式
该技能通过触发词激活，例如“who is [name]”“look up [email]”“research [contact]”“is [name] a warm lead”等。使用时，用户提供联系人信息，技能按步骤执行：定位联系人、获取字段、运行 Spark 增强（如可用）、评估账户背景、识别对话角度。输出格式根据数据丰富程度调整：数据丰富时包含概述、详情、评分、近期活动、网站访问、Spark 档案、细分、账户背景、对话开场白等部分；数据稀疏时仅列出实际返回的字段，并注明 Common Room 数据有限，不生成对话开场白、人物推断或参与度评估。
适用场景
- 销售团队在联系潜在客户前快速了解对方背景和购买角色。
- 市场团队评估线索温度，识别高参与度联系人。
- 客户成功团队了解客户公司动态和联系人参与度变化。
- 任何需要基于 Common Room 数据调研特定人物的场景。
限制
- 依赖 Common Room 数据，若 Common Room 无记录则无法提供档案。
- Spark 可能不可用，此时需依赖真实活动数据推断人物类型，否则归类为 Unknown。
- 评分始终以原始值或百分位返回，不使用标签。
- 若最近活动超过 30 天，会标记该联系人。
- 数据稀疏时不生成对话开场白、人物推断或参与度评估。
- 参考文件 references/contact-signals-guide.md 包含完整字段描述、Spark 人物指南和对话开场白原则。