gtm-eng-skills：把 Claude Code 变成 GTM 工程工作站的 Agent 技能集

核心能力与快速开始

★ 59 · TypeScript

能做什么

以 Markdown 格式的 SKILL.md 文件形式提供 10 个 GTM 工程技能，由 Claude Code 自动选择并执行：deepline-gtm（跨 40+ 提供商的元技能路由）、deepline-quickstart（快速演示）、build-tam（按 ICP 筛选构建目标客户名单）、portfolio-prospecting（按投资机构/加速器找portfolio公司及联系人）、linkedin-url-lookup（由姓名+公司解析 LinkedIn 主页 URL 并做严格身份校验）、niche-signal-discovery（分析已赢/已丢客户的第一方信号以支持 ICP 分析与线索评分）、clay-to-deepline（将 Clay 表配置转换为本地 Deepline 脚本并做对齐验证）、workflow-hello-world（创建云端定时或 Webhook 触发的 Deepline 工作流）、deepline-feedback（提交反馈与 Bug 报告）。技能中编码了提供商调用顺序（瀑布序列）、结果校验（邮箱验证、身份匹配）、成本优化模式（优先最便宜提供商、昂贵运行前设审批门）和输出格式（补全后的 CSV、CRM 更新、campaign 导入）。附带的参考云工作流包括 CPG/DTC 与 SaaS 入站资格判定，以及 Slack 按钮监听审批。

适用场景

适用于销售与增长团队的 GTM 工程流程：从 CSV 批量补全线索邮箱与公司信息、按 ICP 筛选构建 TAM 名单、为 LinkedIn 联系人解析并校验主页 URL、基于已赢/已丢订单分析差异化信号并搭建打分模型、针对投资机构 portfolio 做定向外联、将现有 Clay 表迁移为代码化 enrichment 脚本、创建按 Cron 或 Webhook 触发的周期性云工作流，以及将高分线索导入 Lemlist/HubSpot 等系统。

项目形态

资料合集

部署方式

技能以本地文件形式安装到 AI 编程代理的技能目录（支持 npx skills add、git clone 到 ~/.claude/skills 或作为 git submodule），实际 enrichment 通过 Deepline CLI 与 Deepline 云服务执行；参考工作流以 JSON apply-payload 形式通过 deepline workflows apply 部署。未说明自托管方案。

主要依赖

需要一个 Deepline 账号，并安装 Deepline CLI（npm install -g @deepline/cli，然后 deepline auth login）；免费额度为 100 credits（约 300 次 enrichment）。需要支持 SKILL.md 格式的 AI 编程代理，官方列为 Claude Code（主要）、Cursor、Codex CLI、Gemini CLI、Antigravity。硬件要求未说明。

使用限制

所有 enrichment 能力依赖 Deepline 账号与 CLI，免费额度用尽后的费用与限额未说明；未说明各数据提供商的覆盖范围、命中率和合规限制。仓库未提供性能基准或准确性数据，README 也特别指出并非玩具演示，但未给出量化验证。项目为技能文档与配置集合，具体执行效果取决于底层 Deepline 与第三方提供商。

许可证

MIT

最近推送

2026-09-17 06:45

资料检查：2026-09-17 07:00 · 卡片整理：2026-09-17 07:00
卡片由 AI 根据仓库资料整理，未进行安装或运行验证 · 本次更新未完成，保留上次成功内容

职业应用

程序员

在 Claude Code 等支持 SKILL.md 的 AI 编程代理中，使用该技能集将 Clay 表配置转换为本地 Deepline 脚本（提取、动作映射、脚本生成、一致性校验），并创建按 cron 计划或 webhook 触发的 Deepline 云工作流。

官方使用入口 ↗

由 AI 根据来源材料整理，未进行安装或运行验证

产品经理

使用 niche-signal-discovery 技能分析网站内容、招聘信息、技术栈和成熟度标记，对比 Closed Won 与 Closed Lost 账户，构建 ICP 分析和账户评分模型。

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