Inteligência de Leads

Funil de inteligência de leads impulsionado por agentes que identifica, classifica e alcança contatos de alto valor por meio da análise de grafos sociais e da descoberta de caminhos de contato já estabelecidos.

Quando ativar

• O usuário deseja encontrar leads ou clientes potenciais em um setor específico
• Criação de uma lista de contatos para parcerias, vendas ou captação de recursos
• Pesquisar quem contatar e o melhor caminho para chegar até essas pessoas
• O usuário diz “encontrar leads”, “lista de contatos”, “com quem devo entrar em contato”, “apresentações em contatos já estabelecidos”
• Precisa pontuar ou classificar uma lista de contatos por relevância
• Deseja mapear conexões mútuas para encontrar caminhos de apresentações favoráveis

Requisitos da ferramenta

Obrigatórios

• Exa MCP — Pesquisa na deep web por pessoas, empresas e sinais (web_search_exa)
• X API — Gráfico de seguidores/seguidos, análise de conexões mútuas, atividades recentes (X_BEARER_TOKEN, além de credenciais de contexto de gravação, como X_CONSUMER_KEY, X_CONSUMER_SECRET, X_ACCESS_TOKEN, X_ACCESS_TOKEN_SECRET)

Opcional (para aprimorar os resultados)

• LinkedIn — API direta, se disponível; caso contrário, controle do navegador para pesquisa, inspeção de perfil e elaboração de rascunhos
• API do Apollo/Clay — Para enriquecimento e referência cruzada, caso o usuário tenha acesso
• GitHub MCP — Para qualificação de leads com foco em desenvolvedores
• Apple Mail / Mail.app — Elabore rascunhos de e-mails “a frio” ou “a quente” sem enviá-los automaticamente
• Controle do navegador — Para o LinkedIn e o X quando a cobertura da API estiver ausente ou limitada

Visão geral do funil

┌─────────────┐     ┌──────────────┐     ┌─────────────────┐     ┌──────────────┐     ┌─────────────────┐
│ 1. Signal   │────>│ 2. Mutual    │────>│ 3. Warm Path    │────>│ 4. Enrich    │────>│ 5. Outreach     │
│    Scoring  │     │    Ranking   │     │    Discovery    │     │              │     │    Draft        │
└─────────────┘     └──────────────┘     └─────────────────┘     └──────────────┘     └─────────────────┘

Comunicação por voz antes do contato

Não redija mensagens de saída com base em modelos genéricos de vendas.

Execute brand-voice primeiro sempre que a voz do usuário for importante. Reutilize-a VOICE PROFILE em vez de criar um estilo ad hoc dentro desta skill.

Se houver acesso ao X em tempo real, recupere as postagens originais recentes antes de redigir. Caso contrário, use os exemplos fornecidos ou o melhor material disponível no repositório/site.

Etapa 1: Pontuação de sinais

Procure pessoas com alto sinal nos setores-alvo. Atribua um peso a cada uma com base em:

Abordagem de pesquisa por sinais

# Step 1: Define target parameters
target_verticals = ["prediction markets", "AI tooling", "developer tools"]
target_roles = ["founder", "CEO", "CTO", "VP Engineering", "investor", "partner"]
target_locations = ["San Francisco", "New York", "London", "remote"]

# Step 2: Exa deep search for people
for vertical in target_verticals:
    results = web_search_exa(
        query=f"{vertical} {role} founder CEO",
        category="company",
        numResults=20
    )
    # Score each result

# Step 3: X API search for active voices
x_search = search_recent_tweets(
    query="prediction markets OR AI tooling OR developer tools",
    max_results=100
)
# Extract and score unique authors

Etapa 2: Classificação mútua

Para cada alvo pontuado, analise o gráfico social do usuário para encontrar o caminho mais promissor.

Modelo de classificação

1. Recupere a lista de seguidores do usuário no X e suas conexões no LinkedIn
2. Para cada alvo de alto sinal, verifique se há conexões em comum
3. Aplique o social-graph-ranker modelo para pontuar o valor de ponte
4. Classifique os contatos mútuos por:

Regra canônica:

Use social-graph-ranker when the user wants the graph math itself,
the bridge ranking as a standalone report, or explicit decay-model tuning.

Dentro desta habilidade, use o mesmo modelo de ponte ponderada:

B(m) = Σ_{t ∈ T} w(t) · λ^(d(m,t) - 1)
R(m) = B_ext(m) · (1 + β · engagement(m))

Interpretação:

• Nível 1: alta R(m) e caminhos diretos de ponte -> solicitações de apresentação por contato prévio
• Nível 2: médio R(m) e caminhos de ponte de um salto -> solicitações de contato condicionais
• Nível 3: sem ponte viável -> contato direto a frio usando o mesmo registro de lead

Formato de saída

If the user explicitly wants the ranking engine broken out, the math visualized, or the network scored outside the full lead workflow, run `social-graph-ranker` as a standalone pass first and feed the result back into this pipeline.
MUTUAL RANKING REPORT
=====================

#1  @mutual_handle (Score: 92)
    Name: Jane Smith
    Role: Partner @ Acme Ventures
    Location: San Francisco
    Connections to targets: 7
    Connected to: @target1, @target2, @target3, @target4, @target5, @target6, @target7
    Best intro path: Jane invested in Target1's company

#2  @mutual_handle2 (Score: 85)
    ...

Etapa 3: Descoberta de caminhos “quentes”

Para cada alvo, encontre a cadeia de introdução mais curta:

You ──[follows]──> Mutual A ──[invested in]──> Target Company
You ──[follows]──> Mutual B ──[co-founded with]──> Target Person
You ──[met at]──> Event ──[also attended]──> Target Person

Tipos de caminhos (ordenados por grau de proximidade)

1. Mútuo direto — Vocês dois seguem/conhecem a mesma pessoa
2. Conexão de portfólio — Ambos investiram ou prestam consultoria à empresa do alvo
3. Colega de trabalho/ex-aluno — Ambos trabalharam na mesma empresa ou estudaram na mesma instituição
4. Sobreposição de eventos — Ambos participaram da mesma conferência/programa
5. Engajamento com conteúdo — O alvo interagiu com o conteúdo do contato em comum ou vice-versa

Etapa 4: Enriquecimento

Para cada lead qualificado, obtenha:

• Nome completo, cargo atual, empresa
• Tamanho da empresa, estágio de financiamento, notícias recentes
• Últimas X publicações (últimos 30 dias) — tópicos, tom, interesses
• Interesses em comum com o usuário (seguidores compartilhados, conteúdo semelhante)
• Eventos recentes da empresa (lançamento de produto, rodada de financiamento, contratações)

Fontes de enriquecimento

• Ex.: dados da empresa, notícias, publicações no blog
• API do X: tweets recentes, biografia, seguidores
• GitHub: contribuições em código aberto (para leads voltados para desenvolvedores)
• LinkedIn (via navegador): perfil completo, experiência profissional, formação acadêmica

Etapa 5: Rascunho da abordagem

Crie uma abordagem personalizada para cada lead. O rascunho deve corresponder ao perfil de tom de voz derivado da fonte e ao canal de destino.

Regras do canal

E-mail

• Utilize para abordagens frias de maior valor, apresentações em ambiente familiar, contato com investidores e solicitações de parceria
• Por padrão, redija no Apple Mail / Mail.app quando o controle local do desktop estiver disponível
• Crie rascunhos primeiro; não envie automaticamente, a menos que o usuário solicite explicitamente
• O assunto deve ser simples e específico, sem tentativas de ser engraçado

LinkedIn

• Use quando o destinatário estiver ativo na plataforma, quando o contexto de conexões mútuas for mais forte no LinkedIn ou quando a confiança no e-mail for baixa
• Prefira o acesso à API, se disponível
• Caso contrário, use o controle do navegador para inspecionar perfis, atividades recentes e redigir a mensagem
• Mantenha a mensagem mais curta do que um e-mail e evite demonstrar cordialidade profissional forçada

X

• Use para abordagens de operadores, desenvolvedores ou investidores em contextos complexos, onde o comportamento nas publicações públicas é relevante
• Dê preferência ao acesso à API para análises de pesquisa, linha do tempo e engajamento
• Recorra ao controle do navegador quando necessário
• Mensagens diretas e respostas públicas devem ser bem mais concisas do que e-mails e devem fazer referência a algo real da linha do tempo do destinatário

Heurística de seleção de canal

Escolha um canal principal nesta ordem:

1. apresentação informal por e-mail
2. e-mail direto
3. mensagem direta no LinkedIn
4. Mensagem direta no X ou resposta

Use o abordagem multicanal somente quando houver um motivo forte e a frequência não pareça spam.

Solicitação de apresentação amigável (a um contato em comum)

Objetivo:

• um pedido claro
• um motivo concreto pelo qual essa apresentação faz sentido
• texto curto e fácil de encaminhar, se necessário

Evite:

• explicar demais sobre sua empresa
• acumular provas sociais
• parecer um modelo de campanha de arrecadação de fundos

Abordagem direta a clientes em potencial (para o público-alvo)

Objetivo:

• começar com algo específico e recente
• explicar por que a combinação é real
• fazer um pedido sem pressão

Evite:

• admiração genérica
• enumerar características
• pedidos genéricos como “adoraria entrar em contato”
• perguntas retóricas forçadas

Padrão de execução

Para cada alvo, produza:

1. o canal recomendado
2. o motivo pelo qual esse canal é o melhor
3. o rascunho da mensagem
4. rascunho opcional de acompanhamento
5. se o e-mail for o canal escolhido e o Apple Mail estiver disponível, crie um rascunho em vez de apenas enviar o texto

Se o controle do navegador estiver disponível:

• LinkedIn: analise o perfil de destino, as atividades recentes e o contexto mútuo; em seguida, redija ou prepare a mensagem
• X: analise as postagens ou respostas recentes e, em seguida, elabore um rascunho para uma mensagem direta ou uma resposta pública

Se a automação no desktop estiver disponível:

• Apple Mail: crie um rascunho de e-mail com assunto, corpo e destinatário

Não envie mensagens automaticamente sem a aprovação explícita do usuário.

Antipadrões

• modelos genéricos sem personalização
• parágrafos longos explicando toda a sua empresa
• vários pedidos em uma única mensagem
• falsa familiaridade sem detalhes
• mensagens enviadas em massa com campos de fusão visíveis
• texto idêntico reutilizado em e-mail, LinkedIn e X
• texto genérico, moldado pela plataforma, em vez da voz autêntica do autor

Configuração

Os usuários devem definir estas variáveis de ambiente:

# Required
export X_BEARER_TOKEN="..."
export X_ACCESS_TOKEN="..."
export X_ACCESS_TOKEN_SECRET="..."
export X_CONSUMER_KEY="..."
export X_CONSUMER_SECRET="..."
export EXA_API_KEY="..."

# Optional
export LINKEDIN_COOKIE="..." # For browser-use LinkedIn access
export APOLLO_API_KEY="..."  # For Apollo enrichment

Agentes

Esta skill inclui agentes especializados no agents/ subdiretório:

• signal-scorer — Pesquisa e classifica clientes potenciais com base em sinais de relevância
• mutual-mapper — Mapeia conexões no grafo social e identifica caminhos promissores
• enrichment-agent — Obtém dados detalhados de perfis e empresas
• outreach-drafter — Gera mensagens personalizadas

Exemplo de uso

User: find me the top 20 people in prediction markets I should reach out to

Agent workflow:
1. signal-scorer searches Exa and X for prediction market leaders
2. mutual-mapper checks user's X graph for shared connections
3. enrichment-agent pulls company data and recent activity
4. outreach-drafter generates personalized messages for top ranked leads

Output: Ranked list with warm paths, voice profile summary, and channel-specific outreach drafts or drafts-in-app

Habilidades relacionadas

• brand-voice para captura canônica de voz
• connections-optimizer para poda e expansão da rede com foco na revisão antes da abordagem