OpenClaw × B2B 获客 · 原生覆盖 50%

OpenClaw × B2B automated outbound pipeline Skill

B2B automated outbound pipeline Skill有 8 个执行步骤,其中 4 步可以在 OpenClaw 里直接完成。它能对多个对象循环执行同一套方法,正好对应这个 Skill 里最吃工具的一段。页面预览、MCP 与连接器、操作前确认属于有条件支持,执行路径和原生能力不同,下面单独说明。

  • 4/8步可直接执行
  • 需手工衔接的步骤
  • 未进前十在本 Agent 的推荐清单

WHY OPENCLAW

用这个 Agent 跑 B2B outbound 流程

B2B automated outbound pipeline Skill不在 OpenClaw 的前十推荐里——OpenClaw更擅长本地工作区、目录化 Skill、命令和批处理,这个 Skill 的重心不完全在这里。它仍然可以正常安装使用,只是如果你要做的就是这件事,可以先看看下面几个更合适的 Agent。

用这个 Agent 跑 B2B outbound 流程,最大好处是过程数据全留在本地目录。死单线索打分、信号潜客排序这类要反复批量跑的环节可以直接读写本地文件,不用手动倒表。网页动作信号检索、邮件队列分配这类要连外部 API 的环节也能做,但连接器不如桌面型 Agent 完整,要在配置里填 Brave Search 和 Instantly 的 API Key。如果你的潜客名单分散在飞书表格或 Excel 里,要手工另存为 CSV 再喂给它,它读不到办公文档。不想碰命令行,或要在手机上盯发送进度,就别选它。

批处理

对多个对象循环执行同一套方法。这是 OpenClaw 在 7 个 Agent 里相对少见的能力。

CAPABILITY × STEP

目录化工作区与命令行保留完整过程文件

B2B automated outbound pipeline Skill 共 8 个环节。OpenClaw 可直接执行 4 个环节(含 1 个仅需判断的环节),4 个需要相应工具与配置。判断质量取决于输入资料与具体推理。

4步可直接执行
4步有条件支持
需手工衔接的步骤
50%原生覆盖率
OpenClaw 跑 B2B automated outbound pipeline Skill 的逐步对照 · 每步要做什么见 B2B automated outbound pipeline Skill原生页面
步骤所需能力等级在 OpenClaw 下具体怎么做
01 访客意向打分 运行脚本页面预览 有条件 可以做但有条件:OpenClaw 对页面预览的支持有限制。
02 五层线索过滤 纯判断 任意 Agent 纯判断步骤,任何 Agent 都一样,取决于你给的资料质量。
03 邮件队列分配 读本地资料MCP 与连接器 有条件 可以做但有条件:支持外部工具接入,但连接器生态不如桌面型 Agent 完整。
04 死单线索打分 写本地文件 直接执行 直接交给 OpenClaw:它能把过程文件和成果直接落盘保存。
05 死单跟进草稿 打开网页取正文写本地文件操作前确认 有条件 可以做但有条件:OpenClaw 对操作前确认的支持有限制。
06 网络信号检索 联网检索MCP 与连接器 有条件 可以做但有条件:支持外部工具接入,但连接器生态不如桌面型 Agent 完整。
07 信号潜客排序 打开网页取正文批处理 直接执行 直接交给 OpenClaw:它能访问原始页面并抽取正文。
08 成交特征比对 读本地资料 直接执行 直接交给 OpenClaw:它能直接读取本机目录里的资料。

目录化工作区让本地脚本直接读写文件,最直接的落地环节是死单线索打分和信号潜客排序。系统从 HubSpot 拉 API 数据存成 CSV,跑完打分后直接在同目录生成新文件。省掉把名单从网页复制粘贴到表格、再上传回系统的动作。判断标准是打开工作区目录,能看到原始名单、打分脚本和最终结果文件按修改时间排列。跑通 5 到 10 条样本确认打分逻辑后,直接在终端替换输入路径就能把整份名单扔进去批处理。

  1. 01

    死单线索打分

    在终端指定 HubSpot 导出的 CSV 路径,Agent 读取数据并在本地目录生成打分后的新文件。不用连网,打分逻辑在本地脚本里跑,随时打开文件查看修改记录。

  2. 02

    信号潜客排序

    把按招聘和融资信号抓取的网页正文存为 Markdown,Agent 在本地按规则批处理排序。原始网页快照和排序结果都在工作区目录里,方便对照原始信号核实打分。

  3. 03

    网络信号检索

    在配置里填 Brave Search API Key,Agent 通过命令行发请求获取融资和招聘动态。依赖外部接口,连接器生态不如桌面型完整,调试网络请求要看终端输出。

IMPORT · RUN

HubSpot 私有应用 Token,用于读取客户和交易数据怎么交给 OpenClaw

OpenClaw可以直接读取目录里的资料,把这些文件放在同一个位置即可。

需要准备的资料

  • HubSpot 私有应用 Token,用于读取客户和交易数据
  • Instantly 账号的 API Key,用于创建和分配营销活动
  • 配置文件 campaigns.json,包含 Instantly 活动的 UUID
  • Brave Search API Key,用于检索企业网络动作信号

在 OpenClaw 里是这样推进的

为一个营销项目建立文件夹,把产品资料、数据表和参考案例放进去,OpenClaw 可以直接在这些文件上工作。

安装 Skill 后,先让它完成一个品牌、一篇内容或一组关键词;确认结果符合要求后,再批量处理更多对象。

把 HubSpot 导出的死单名单、网站访客记录直接放进本地工作区目录,格式存成 CSV 或 Markdown。办公文档必须另存为这两种格式,Agent 读不到 Word 或 Excel。在配置文件 campaigns.json 里写好 Instantly 的活动 UUID。打开终端,用 cd 命令进到工作区目录,输入指令让它读取特定 CSV 并执行打分。进度看终端命令输出,以及工作区目录里有没有按时间生成新的中间文件。

COLLABORATE · CHAIN

结果另存 CSV 手动上传飞书表格

结果另存 CSV 手动上传飞书表格

这个 Agent 不直连飞书或企业微信,也没有独立产物区。跑完打分和排序后,最终线索名单落在本地工作区目录的 CSV 文件里。要让团队看到结果,必须自己打开文件核对,再把 CSV 手动上传到飞书多维表格,或者自己写一段 Python 脚本调飞书 API 批量推送到指定文件夹。

用文件路径串接多个本地 Skill

在命令行把上一个 Skill 生成的结果文件绝对路径,直接写进下一个任务的指令里。比如先跑出打分名单 CSV,再把这个路径喂给写跟进邮件的 Skill。中间产物全以本地 CSV 或 Markdown 文件传递。也能用 shell 脚本把多个 Skill 串成一条可重复跑的批处理流程,只要保证输入输出路径对得上。

COMBINATION CASE

SaaS 公司重捞半年前失联交易

SaaS 公司重捞半年前失联交易

一家出海 SaaS 公司的销售负责人想重捞 HubSpot 里近半年标记为 Closed Lost 的欧美企业客户。需要根据近期融资新闻重新排优先级,并把高意向的推给 Instantly 发件队列。

  1. 从 HubSpot 导出历史丢单列表为 CSV,放进本地工作区目录。
  2. 在终端跑指令用 Brave Search 检索近期融资信号,生成中间数据文件。
  3. 执行打分脚本,按融资额度大小对 CSV 里的潜客重新排序。
  4. 把排序后头部潜客路径指定给 Instantly 相关活动 UUID。

预期结果:交付一份带意向打分排序的潜客名单 CSV 和对应的 Instantly 邮件队列分配记录。融资信号抓取和意向打分的准确性需要人工抽查原始数据文件核对,HubSpot 线索状态变更要手工点确认。

VERIFY · TROUBLESHOOT

装完后先准备一个只含 5 条历史死单记录的 CSV 放进目录

装完后先准备一个只含 5 条历史死单记录的 CSV 放进目录。在终端下达指令让它读取并打分。看两个信号:工作区目录里有没有准时生成包含招聘和融资信号的新 CSV 文件;终端命令输出里有没有报错。打开新文件,检查打分高低是不是和融资额度等信号匹配。跑通这 5 条,再把整份几千条的名单路径替换进去。

可直接使用的第一个任务

请在 OpenClaw 中使用「B2B automated outbound pipeline Skill」。本次要完成:刚拿到一批网站访客名单需要做外联。我会提供HubSpot 私有应用 Token,用于读取客户和交易数据和Instantly 账号的 API Key,用于创建和分配营销活动。请先完成一份小样,交付通过 Webhook 推送到 Instantly 对应发信队列的线索名单和从 HubSpot 提取的历史丢单列表及对应的跟进邮件草稿,并列出需要我核对的事实和数字。

安装后的最小验证任务

安装完成后,先只做第 8 步:让 OpenClaw 成交特征比对,并把它直接读取本机目录里的资料的过程说出来。这一步是只读的,能确认 Skill 已被识别,也能确认它拿得到需要的资料。

OpenClaw 常见问题

  • 没有找到 Skill 时,检查技能文件夹内是否有 SKILL.md
  • 没有读到资料时,告诉它准确的文件名或项目目录
  • 批量结果不一致时,先用一个样本确认格式,再重新运行
  • 页面预览相关步骤结果不稳定时,先确认当前环境是否满足条件
OpenClaw 跑B2B automated outbound pipeline Skill需要改哪几步?

8 步里 4 步可直接执行,4 步需要相应工具与配置。请结合逐步说明确认实际做法。

资料要怎么交给 OpenClaw?

OpenClaw可以直接读取目录里的资料,把这些文件放在同一个位置即可。

装完先做什么验证?

安装完成后,先只做第 8 步:让 OpenClaw 成交特征比对,并把它直接读取本机目录里的资料的过程说出来。这一步是只读的,能确认 Skill 已被识别,也能确认它拿得到需要的资料。

为什么选 OpenClaw 而不是别的 Agent?

因为它能对多个对象循环执行同一套方法,在 7 个 Agent 里具备这些能力的不多。如果你的卡点不在这里,页面下方列出了更合适的选择。

OpenClaw 常见的失败情况有哪些?

没有找到 Skill 时,检查技能文件夹内是否有 SKILL.md;没有读到资料时,告诉它准确的文件名或项目目录;批量结果不一致时,先用一个样本确认格式,再重新运行。

调整本地打分脚本里的信号权重

在信号潜客排序环节,Agent 跑出的结果全在本地。根据团队历史成单数据,直接修改工作区目录里的打分 Python 脚本,调高近期融资或特定岗位招聘的权重分。反复跑几次样本名单,对比输出 CSV 里排序的变化。把调整后效果最好的脚本和 campaigns.json 固化下来,作为团队后续批量跑几千条名单的标准版本。

INSTALL

把B2B automated outbound pipeline Skill装进 OpenClaw,点几下完成

把提示词复制给 OpenClaw,它会自己下载 ZIP 并完成安装,装完会报告实际目录。

METHOD 01 · 交给 AI 自己装

复制提示词

适合大多数情况。Agent 会下载 ZIP、解压、放到正确目录,并在缺少权限时告诉你需要手工做哪一步。

请帮我把「B2B  automated outbound pipeline Skill」安装到 OpenClaw。
1. 下载完整 Skill ZIP:https://www.vibemarketing.work/packages/skill-sales-pipeline/1.0.0/skill-sales-pipeline.zip
   注意:网页 HTML 不能当作 Skill 文件安装,必须使用 ZIP 里的完整文件。
2. 解压后保留 SKILL.md 及全部配套文件,按 OpenClaw 的方式安装:openclaw skills install ./skill-sales-pipeline --as sales_pipeline_skill
3. 安装完成后告诉我实际安装目录。
4. 用一个只读小任务验证:运行 openclaw skills list 确认技能已注册,再用一条只读样本命令检查调用。
5. 如果你没有联网、下载或写目录权限,请直接告诉我哪几步需要我手工完成。
参考:原始 SKILL.md https://www.vibemarketing.work/raw/skill-sales-pipeline/SKILL.md;安装指南 https://www.vibemarketing.work/agent-install/skill-sales-pipeline.md

OTHER AGENTS

ZCode、Codex、Claude Code在这个 Skill 上覆盖更多环节

下面的步数来自逐步比对。卡在哪一步,就看哪个 AI 能直接完成那一步。

7/8 步可直接执行

ZCode B2B automated outbound pipeline

ZCode在这个 Skill 上直接覆盖 7/8 步,而且能把成果渲染成可直接查看的页面——如果你这次的卡点正是页面预览,换它更省事。

7/8 步可直接执行

Codex B2B automated outbound pipeline

Codex在这个 Skill 上直接覆盖 7/8 步,而且能在敏感写入前请求确认——如果你这次的卡点正是操作前确认,换它更省事。

7/8 步可直接执行

Claude Code B2B automated outbound pipeline

Claude Code在这个 Skill 上直接覆盖 7/8 步,而且能在敏感写入前请求确认——如果你这次的卡点正是操作前确认,换它更省事。

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NEXT WORKFLOW

按产出物与输入资料的衔接关系计算,都是同一个 Agent 下的版本,装完可以直接接着跑。

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