Prospect

• 职位 → person_titles
• 级别 → person_seniorities
• 人员所在地 → person_locations

如果 ICP 描述模糊，在继续之前提出 1-2 个澄清问题。至少需要职位/角色和行业或公司规模信息。

第二步 — 搜索公司

使用 mcp__claude_ai_Apollo_MCP__apollo_mixed_companies_search 配合公司筛选条件：

• q_organization_keyword_tags 筛选行业/垂直领域
• organization_num_employees_ranges 筛选规模
• organization_locations 筛选地域
• 将 per_page 设为 25

第三步 — 丰富头部公司信息

使用 mcp__claude_ai_Apollo_MCP__apollo_organizations_bulk_enrich，传入前 10 条结果的域名。此操作将获取营收、融资、人数及企业画像数据，用于公司排名。

第四步 — 查找决策者

使用 mcp__claude_ai_Apollo_MCP__apollo_mixed_people_api_search，配合：

• 来自 ICP 的 person_titles 和 person_seniorities
• 限定于已丰富公司域名的 q_organization_domains_list
• 将 per_page 设为 25

第五步 — 丰富头部线索

积分提醒：在继续之前，告知用户将消耗的确切积分数量。

使用 mcp__claude_ai_Apollo_MCP__apollo_people_bulk_match，每次调用最多丰富 10 条线索，传入：

• 每位联系人的 first_name、last_name、domain
• 将 reveal_personal_emails 设为 true

如果线索超过 10 条，分批次调用。

第六步 — 展示线索列表

以排名表格形式展示结果：

符合以下 ICP 的线索：[ICP 摘要]

ICP 匹配度评分标准：

• 强 — 职位、级别、公司规模和行业全部匹配
• 良 — 4 项中符合 3 项
• 部分 — 4 项中符合 2 项

摘要：找到 X 条线索，分布于 Y 家公司。消耗 Z 个积分。

第七步 — 提供后续行动建议

询问用户：

1. 全部保存到 Apollo — 对每条线索使用 mcp__claude_ai_Apollo_MCP__apollo_contacts_create（设置 run_dedupe: true）批量创建联系人
2. 加入序列 — 询问使用哪个序列，然后对这些联系人执行 sequence-load 流程
3. 深入了解某公司 — 对列表中任意公司运行 /apollo:company-intel
4. 优化搜索 — 调整过滤条件并重新搜索
5. 导出 — 将线索格式化为 CSV 样式表格以便复制粘贴