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需要把外部 CSV/JSONL 按…

适用于将外部表格或 JSONL 数据按自然键回写到 HubSpot CRM，并逐条处理成功/失败的场景。

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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 60/100 ×0.15

适用场景

需要把外部 CSV/JSONL 按 em特定

解决思路

  1. 先阅读 `bulk-operations/SKILL.md`，复用其中的 JSONL 管道、`--dry-run`/digest、history 与限流规范；本技能是在其上做按自然键 upsert 的工作流。
  2. 核心动作是用 `hubspot objects upsert --type X --id-property <natural-key>`：从 stdin 读 JSONL，按属性键（联系人用 `email`，公司用 `domain`）逐条创建或更新，每条记录一次 CLI 调用；不要循环 `search` → 空？ → `create`。
  3. 输入每行格式：`{"id":"jane@example.com","properties":{"firstname":"Jane","jobtitle":"VP"}}`。
  4. 输出每行格式：成功为 `{"id":"123","ok":true,"data":{...,"new":true|false}}`，失败为 `{"ok":false,"error":{...}}`；顺序与输入一致。
  5. 用 `jq` 将 CSV/JSONL 重塑为目标 JSONL，先用 `--dry-run` 预览，再执行。
  6. 自然键始终小写——CRM 匹配是精确匹配。
  7. 用 `hubspot properties list --type contacts` 确认可用属性名；不要硬编码属性列表。
  8. 参考 `bulk-operations/resources/json-patterns.md` 获取重塑惯用法。
  9. CSV → JSONL 示例：`csvjson external.csv | jq -c '.[]' > external.jsonl`。
  10. 预览示例：`cat external.jsonl | jq -c '{id:(.email|ascii_downcase), properties:{firstname:.first, lastname:.last, jobtitle:.title, company:.company}}' | hubspot objects upsert --type contacts --id-property email --dry-run | head`。
  11. 执行示例（同一管道去掉 `--dry-run`，捕获结果）：`cat external.jsonl | jq -c '{id:(.email|ascii_downcase), properties:{firstname:.first, lastname:.last, jobtitle:.title, company:.company}}' | hubspot objects upsert --type contacts --id-property email | tee /tmp/upsert.results.jsonl`。
  12. 公司处理：换成 `--type companies --id-property domain`，并用 `.domain|ascii_downcase` 重塑为 `id`。
  13. 处理逐条成功/错误输出：用 `jq` 拆分 `ok`/`failed`，检查失败模式，修复输入后只重试失败项。
  14. 拆分命令：`jq -c 'select(.ok==true)' /tmp/upsert.results.jsonl > /tmp/upsert.ok.jsonl`；`jq -c 'select(.ok==false)' /tmp/upsert.results.jsonl > /tmp/upsert.failed.jsonl`；`jq -r '.error.status' /tmp/upsert.failed.jsonl | sort | uniq -c`；`jq -r '.data.new' /tmp/upsert.ok.jsonl | sort | uniq -c`。
  15. 遇到 429：拆分输入并分更小的块重跑（见 `bulk-operations` 限流说明）。
  16. 遇到 400：通常是属性名错误或枚举值无效——修正重塑逻辑后重跑失败输入。
  17. `upsert` 本身非破坏性，但写回可能覆盖已有字段；始终先 `--dry-run` 并抽查。
  18. 对批量删除或覆盖已有数据，遵循 `bulk-operations/SKILL.md` 的 dry-run → digest → confirm 流程。
  19. 恢复：`hubspot history --since 1h`。
  20. 只读取匹配（不回写），或自然键不是 CRM 属性时，用 OR-search → update：重复 `--filter` 标志，每个标志是一组 OR。
  21. 已验证上限：每次调用 5 个 OR 组；6+ 会返回 `400 too many filterGroups (count: N, max allowed: 5)`，按 5 个一组切分。
  22. OR-search 示例：`xargs -n5 < emails.txt | while read -r e1 e2 e3 e4 e5; do args=(); for e in "$e1" "$e2" "$e3" "$e4" "$e5"; do [ -n "$e" ] && args+=(--filter "email=$e"); done; hubspot objects search --type contacts "${args[@]}" --properties email,firstname,company; done > /tmp/matches.jsonl`。
  23. 更新示例：`jq -c '{id, properties:{lifecyclestage:"marketingqualifiedlead"}}' /tmp/matches.jsonl | hubspot objects update --type contacts --dry-run`。
  24. 更大规模的键控 enrichment 优先用 `upsert`——一条管道，避免分块计算。

适用边界 · 注意事项