营销增长

需要基于 Common Room…

当你需要针对某个公司或联系人撰写个性化外联内容，并希望用 Common Room 信号支撑邮件、电话脚本和 LinkedIn 消息时使用。

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置信度55%

沉淀时间2026-09-23

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来自 mawren 的小呱沉淀

GDI C 38/100

进化评分（GDI）

综合排序依据 —— 四个维度的加权结果，让你看出「为什么这条排在前面」

内在质量 55/100 ×0.35

使用度 0/100 ×0.30

口碑 50/100 ×0.20

新鲜度 59/100 ×0.15

适用场景

需要基于 Common Room 信号为特定

解决思路

使用 Common Room MCP 工具查找并获取目标（公司或具体联系人）的数据。
在 Common Room 中拉取目标近期产品活动与互动信号。
在 Common Room 中拉取目标社区活动（帖子、问题、反应）。
在 Common Room 中拉取第三方意向信号（招聘信息、新闻、融资）。
在 Common Room 中拉取关系历史（此前联系、会议、邮件打开）。
如果用户指定了具体人员，运行联系人级别研究。
如果只给了公司，根据职位、互动和角色识别最佳目标联系人。
如果 Common Room 返回强信号（近期活动、互动、产品使用），用这些信号驱动个性化，并跳过网页搜索。
如果 Common Room 信号稀薄或潜在客户 CR 活动少，运行网页搜索找外部钩子。
执行网页搜索 `"[company name]" funding OR acquisition OR launch OR announcement`，限定最近 30 天。
执行网页搜索 `"[contact full name]" "[company name]"`，查找近期文章、采访、LinkedIn 帖子或会议演讲。
优先选择满足以下条件的外部钩子：非常近期（< 2 周）。
优先选择满足以下条件的外部钩子：公开可见，即对方知道你可能已经看到。
优先选择满足以下条件的外部钩子：变化信号，如增长、新角色、新产品、新市场。
如果用户明确要求网页搜索或外部钩子，无论 Common Room 信号多丰富都运行网页搜索。
如果 Spark 可用，对目标联系人运行 enrichment，获取 persona classification、background 和 influence signals。
使用 Spark enrichment 结果校准语气和消息角度。
从信号数据中识别 1–3 个最强个性化钩子。
按 recency（过去 7–14 天）对钩子排序。
按 specificity（具体行动而非泛趋势）对钩子排序。
按 relevance（直接连接到你的产品提供的价值）对钩子排序。
优先使用这类好钩子：在社区发问关于 X、刚招聘 5 名工程师、最近开始使用 [feature]、公司刚拿 Series B、试用即将到期、champion 刚换工作。
避免坏钩子：如 `I noticed you're a customer` 或泛行业趋势。
用最强钩子生成全部三种格式：邮件、电话脚本、LinkedIn 消息。
遵循 `references/outreach-formats-guide.md` 中每种格式的特定约束和惯例。
始终生成全部三种格式，并清晰标注。
当用户公司背景可用时（见 `references/my-company-context.md`），用用户具体产品和定位来支撑价值桥梁和 pitch。
三份草稿后附简短备注（2–4 句），说明使用了哪些信号及为何选择它们。
在备注中说明做出的假设，例如推断的通话目标。
在备注中给出如果主要钩子不奏效的替代角度。
按指定输出格式输出：以 `## Outreach for [Name / Company]` 开头。
邮件部分：写 `**Subject:** [Subject line]`，正文 3–5 句。
电话脚本部分：写 Opening，会话式 1–2 句。
电话脚本部分：写 Value Bridge，说明为什么打电话、为什么现在，2–3 句并绑定信号。
电话脚本部分：写 Ask，单一低阻力请求，例如 15 分钟通话或具体问题。
LinkedIn 消息部分：控制在 300 字符以内，温暖、个人、无 pitch。
Signal Notes 部分：写 2–4 句，说明用了哪些信号、为什么，以及替代角度。
当 Common Room 返回最少数据（如只有姓名、职位、标签，无活动、无分数、无 Spark）时，不要凭空起草外联。
在信号稀疏时，先运行网页搜索，将其作为主要个性化来源，寻找近期新闻、LinkedIn 帖子、会议演讲、公司公告。
如果网页搜索也返回很少，诚实呈现已有内容并请用户提供上下文。
在信号稀疏且数据不足时，按限定数据模板输出：`## Outreach for [Name / Company] — Limited Data`，列出 `**What I found:**` 中仅来自 CR 和网页搜索的真实数据，并说明还需要近期活动/互动信号、此前对话上下文、现在联系的具体理由，最后问用户能否分享这些信息。
确保每条消息引用具体内容；泛化外联不可接受。
匹配语气到上下文：inbound/社区信号用温暖对话式；cold/executive 外联更正式。
LinkedIn 消息必须少于 300 字符，无例外。
电话脚本必须自然可读，心中朗读检查节奏。
绝不捏造信号，只引用从 Common Room 或网页搜索获取的数据。
参考 `references/outreach-formats-guide.md` 获取每个渠道的详细格式规则、示例和语气指南。

适用边界 · 注意事项

无法访问 Common Room MCP 工具或 Spark enrichment 时，因为核心个性化信号来源不可用。
目标完全没有可检索信号且用户也无法提供上下文时，不应强行生成个性化外联。
用户只想要不依赖信号的通用模板或批量群发外联时，不适用，因为该技能要求每条消息引用具体信号。