从社交帖子互动者中寻找并评估潜在线索

一个智能体通过 Apify 提取 LinkedIn 帖子的关注者信息，利用 Apollo 进行数据补充，根据理想客户标准对它们进行评分，并为最匹配的客户撰写沟通内容。

具体怎么做

Pietro将Apify和Apollo与Claude连接，然后指向一个包含其公司、理想客户及报价信息的文件夹。给定LinkedIn帖子链接，智能体选择一个Apify爬虫来抓取评论内容，通过Apollo对数据进行补充（Apollo会在使用积分前进行审核），对每条内容给予0-5分的适配度评分，并针对得分4分和5分的内容撰写私信。最后，他将该工作流保存为一项技能。

做到了什么

他报告称，私信的回复率为48%，并指出每次直播活动最多有400人注册。原文未提供样本大小或评分标准的具体细节。

上手要点

保存整个技能文件夹，而不仅仅是 SKILL.md 文件，因为其中包含评分规则和设置说明。运行结束后手动保存该技能。