One Person Company AI Partner Research Skill

目的

系统性发现并调研 One Person Company AI 白标渠道商候选公司，为 /partner-outreach 供货。 核心要求：每张情报卡必须至少有 1 个 C-level 真实联系方式。

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一、六桶框架（Source of Truth）

所有候选公司必须落入以下 6 桶之一：

排除（不入桶）：

• ❌ 自己训模型的公司（OpenAI/Anthropic/Mistral）— 他们是供应商不是渠道
• ❌ 纯 inference provider（Groq/Together/Fireworks）— 赛道重叠
• ❌ 已经和 OpenRouter 深度绑定且独家协议的公司
• ❌ 闭源且无公开联系方式的纯企业级产品（触达成本太高）

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二、发现公司的 14 种数据源

研究时按这个顺序跑，不要跳步：

A. 结构化数据源（高信号）

1. Y Combinator 公司目录 → site:ycombinator.com/companies "AI agent" / "coding" / "MCP" / "agent platform"
2. Product Hunt → site:producthunt.com/posts "AI" + 按月份筛选最近 6 个月
3. GitHub Trending → site:github.com/trending "agent" 按 TypeScript/Python 筛选
4. GitHub Topics → site:github.com/topics/ai-agent / mcp-server / llm-agent / coding-agent
5. Hacker News Launch HN/Show HN → site:news.ycombinator.com "Launch HN" "agent"
6. Crunchbase → site:crunchbase.com "AI agent" Series A
7. awesome-lists → site:github.com "awesome" "mcp servers" OR "awesome coding agents" OR "awesome vibe coding"

B. 生态线索（中信号）

1. 现有 One Person Company AI 竞对的 integration page → site:openrouter.ai/integrations / composio / smithery — 他们的 logo 墙就是我们的目标池
2. Anthropic/OpenAI customer stories → site:anthropic.com/customers / openai.com/stories — 用过他们 API 的公司就是我们要替换的
3. MCP 官方 registry → modelcontextprotocol.io — MCP 生态所有玩家
4. Twitter/X 活跃列表 → 搜 #buildinpublic AI agent / #vibecoding launched
5. Reddit → site:reddit.com/r/LocalLLaMA / r/AI_Agents / r/ChatGPTCoding 近 6 个月热帖

C. 被动线索（低信号，补充用）

1. Indie Hackers → site:indiehackers.com "AI agent" revenue
2. Pioneer.app / BuildSpace alumni 名单

每次 research 任务跑 7-14 个数据源，不要只靠单一数据源。

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三、C-Level 挖掘流程（强制）

每家公司 MUST 找到至少 1 个 C-level 真实联系人。找不到 → 降级 P3 或弃。

Step 1 — 找名字（按优先级）

Query 1: "[company] CEO founder"
Query 2: "[company] CTO co-founder"
Query 3: "site:linkedin.com/in [company]"
Query 4: "site:ycombinator.com [company]"  (如果是 YC)
Query 5: "[company] team about page"
Query 6: "[company] crunchbase"

拿到姓名后，继续挖联系方式。

Step 2 — Twitter/X handle（最高优先级，DM 直达）

Query 1: "site:twitter.com [FullName] [company]"
Query 2: "site:x.com [FullName]"
Query 3: "[FullName] @[guess-handle]"  (常见组合: firstname / firstlast / flast)

必须验证 handle 真实存在 + 是本人（看 bio 是否提到公司名）。 抓取字段：

• @handle
• bio 全文
• follower 数
• DM 开放状态（bio 写 "DMs open" / 设置允许所有人 DM）
• 最近 7 天活跃度（最近发帖日期）
• 最近 3 条 tweet（用作破冰引用）

Step 3 — LinkedIn（验证 + 备用渠道）

Query 1: "site:linkedin.com/in [FullName] [company]"

抓取字段：

• LinkedIn URL
• 职位标题（验证 CEO/CTO 是否准确）
• 国家/城市（决定语言）
• 教育背景（可选，破冰用）

Step 4 — Email 挖掘（最难但最值钱）

按可靠性降序尝试：

1. GitHub profile public email → 访问 github.com/[username]，页面有 public email 最可靠
2. 个人博客/个人站 → 从 Twitter bio 的链接点进去，底部 contact 区
3. Linktree / Bento → Twitter bio 里的链接聚合页
4. 公司团队页 → [company].com/about / /team 偶尔会写邮箱
5. X bio 里直接写 email 的
6. 会议演讲页/播客 show notes → 嘉宾邮箱
7. Patent / academic paper 作者信息
8. 猜测 + 验证模式（可选，合规）：
- 最常见组合: [email protected] > firstname.lastname@ > flastname@ - 不要用 breach 数据库 / 不要买 Apollo 数据

记录邮箱时必须写来源（来源: GitHub profile）。来源不明的邮箱一律不写。

Step 5 — 语言判断

中文触达条件（至少满足 1 条）：

中文姓氏 + 汉语拼音全名（Zhang/Wang/Liu/Chen/Li/Huang/Wu/Zhou/Xu/Sun/Ma...）
LinkedIn 显示 China / Hong Kong / Taiwan / Singapore / Malaysia
最近 10 条 Tweet 中 ≥3 条中文
GitHub profile location 写中国城市


否则 → English（默认）

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四、公司情报（8 个核心字段）

Query 1: "[company] pricing tiers"            → 定价结构
Query 2: "[company] BYOK bring your own key"  → BYOK 现状
Query 3: "[company] Series A B funding raised" → 融资阶段
Query 4: "[company] users ARR revenue"        → 规模估算
Query 5: "site:github.com/[org]"              → 开源指标（stars / contributors）
Query 6: "[company] uses OpenAI Anthropic"    → 当前模型供应商
Query 7: "[company] integration partners"     → 已有合作
Query 8: "[company] changelog launched 2026"  → 最近动态（破冰点）

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五、契合度评分（0-100，强制字段）

Score =
  BYOK_pain          × 25  (0-1, BYOK 越痛越高)
+ model_coverage_gap × 20  (0-1, 当前模型越少越高)
+ revenue_upside     × 20  (0-1, markup 空间越大越高)
+ tech_fit           × 15  (0-1, 能否直接接 OpenAI-compatible endpoint)
+ founder_accessible × 10  (0-1, DM 开放 + 活跃 + 公开 email)
+ user_scale         × 10  (0-1, 用户量越大越高)

阈值：

• ≥75 → P0，立即触达，本周排进 demo
• 60-74 → P1，下周触达
• 45-59 → P2，归档，季度 review
• <45 → 弃

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六、输出格式（强制模板）

每家公司写到 ~/skillboss/outreach/research//.md：

# [Company Name] — White Label Research

Meta

Bucket: [vibe-coding / sandbox / agent-platform / claw-cli / marketplace / indie]
Score: [0-100]
Priority: [P0 / P1 / P2 / P3]
Research date: YYYY-MM-DD
Next action: [具体动作 + 日期]


公司快照

Name: [name]
Website: [url]
Tagline: [一句话产品描述]
Founded: [year]
HQ: [city, country]
Funding: [stage / amount / 日期]
Users: [数字 + 数据源]
ARR: [数字 + 数据源]
GitHub: [stars] ([org/repo])
Current model vendor: [OpenAI / Anthropic / multi / self-hosted]
Integrations: [现有合作列表]


C-Level 联系人

Primary

Name: [Full Name]
Role: [CEO / CTO / Co-founder]
Nationality: [country]
Language: [中文 / English]
Twitter: @[handle] (followers: X, DMs: open/closed, active: 日期)
LinkedIn: [url]
Email: [email] (来源: [source])
GitHub: [username]
Bio: "[bio quote]"
Recent signal: "[最近一条推文/launch/blog + 日期]" ← 破冰引用点


Secondary

(同结构)


契合度分析

BYOK status: [YES / NO / Partial] — [描述]
Model coverage: [当前支持 N 个模型：...]
ARPU estimate: $[X]/user/month
Core pain points:
  1. [pain 1]
  2. [pain 2]
我们能提供: [value prop，具体到这家]
竞对动态: [谁在做类似 bundle]


评分拆解

BYOK_pain:          0.X × 25 = X.X
model_coverage_gap: 0.X × 20 = X.X
revenue_upside:     0.X × 20 = X.X
tech_fit:           0.X × 15 = X.X
founder_accessible: 0.X × 10 = X.X
user_scale:         0.X × 10 = X.X
Total: XX / 100


Outreach 策略

语言: 中文 / English
角度: [BYOK变现 / ARPU提升 / 模型路由 / Bundle / Markup差价]
破冰: [引用他最近 X 的那条]
收益数字: [算一笔账：接入后 +$X/mo]
Demo 链接: [按桶定制的 demo URL]
触达顺序:
  1. Day 0 — Twitter DM to CEO
  2. Day 3 — Email CTO (如 Twitter 无响应)
  3. Day 7 — LinkedIn InMail CEO
  4. Day 14 — 归档 P2 (如全无响应)


调研日志

YYYY-MM-DD: 初次调研 — score X
(后续更新追加)

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七、用法

/partner-research <company-name>          单家深度调研
/partner-research batch [N]               批量发现+调研（默认 20，按 6 桶配额）
/partner-research bucket <bucket-name>    单桶深扫
/partner-research 1000                    生成 1000 家目标清单（先出清单，不做深度调研）
/partner-research score <company>         只打契合度评分
/partner-research update                  刷新已有公司
/partner-research list [bucket]           列出已调研的

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八、大规模清单模式（/partner-research N 当 N 很大时）

当用户要的目标数 ≥ 100 时，切换到清单模式，不做每家深度调研：

清单模式流程

1. 按桶配额分配 — 默认 6 桶分配比例：
- Vibe Coding: 25% - Sandbox: 15% - Agent Platform: 20% - Claw/CLI: 20% - Marketplace: 10% - Indie: 10%
2. 用数据源盘点 — 对每个桶按"六、数据源 A+B" 类跑 WebSearch
- YC batch 列表 - Product Hunt 近 12 个月 - GitHub topics 热门 - 竞对 integration 列表 - Awesome lists
3. 每家只收集 minimum viable 信息：
- 公司名 - 网站 - Bucket - 一句话产品描述 - 是否开源（GitHub 链接） - 初步打分（只估 score 区间：P0/P1/P2/P3，不细算）
4. 输出格式 — 单个 CSV 或 Markdown 表格文件：
~/skillboss/outreach/research/targets-[N]-YYYY-MM-DD.md

| # | Company | Bucket | Website | Product | Open Source | Tier |
   |---|---------|--------|---------|---------|-------------|------|

5. 去重 — 和已有情报卡做 diff，避免重复
6. 写完后报告：
- 总数 + 各桶数量 - Top 20 highest-tier 候选（推荐先做深度调研） - 新发现的趋势（比如"这批里有 12 家都用 OpenAI Realtime API"）

大规模模式不做 C-level 挖掘（那是下一步深度调研的事），但保留 Website + 桶分类作为后续钩子。

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九、质量门（禁止条款）

• ❌ 情报卡没 C-level 姓名 → 直接拒收（深度调研模式必须）
• ❌ Twitter handle 没验证真实存在 → 拒收
• ❌ Email 没写来源 → 不写邮箱
• ❌ 契合度评分字段空着 → 拒收
• ❌ 公司已在 tracker 里 → 跳过，更新不新建
• ❌ 猜测信息冒充真实信息 → 严禁。不知道就写 "unknown"
• ❌ 超过 10 家清单不分桶输出 → 必须按桶组织

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十、每周节奏

周一 09:00 自动触发 /partner-research batch 20：

1. 从 memory project_skillboss_whitelabel_targets.md 拿目标池
2. 按 6 桶配额分 (6/4/3/4/2/1)
3. 每家跑完整 5 步流程
4. 写情报卡到 ~/skillboss/outreach/research//
5. 更新 ~/skillboss/outreach/partner-tracker.md
6. Lark 产品群通知（webhook 6d022b2d）:
- 本周新增 X 家，P0 Y 家 - Top 5 契合度 + CEO 名字 + DM 状态
7. 自动触发 /partner-outreach 给 P0 公司生成草稿

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十一、Worked Example（跑一遍 Lovable）

Step 1 (发现): 已在 memory，bucket = vibe-coding

Step 2 (C-level):
  Query "Lovable.dev CEO founder" → Anton Osika
  Query "site:twitter.com Anton Osika Lovable" → @antonosika ✅ verified
    bio: "Building @lovable_dev — the AI that makes apps"
    followers: 32k, DMs: open, last active: 今天
    recent: "Lovable just crossed $1M ARR in 4 weeks" (2026-01-XX)
  Query "site:linkedin.com/in anton osika" → linkedin.com/in/antonosika
  Email: 访问 github.com/antonosika → public email [email protected] ✅
  Language: Swedish → English

Step 3 (公司情报):
  Pricing: $20/mo Pro, $50/mo Teams
  BYOK: NO — 全托管，backend 用 Anthropic Claude Sonnet
  Funding: Seed $15M (2026-02, Accel)
  Users: ~500k signed up, ~50k MAU (估算)
  Current vendor: Anthropic (primary) + OpenAI (fallback)

Step 4 (评分):
  BYOK_pain:          0.9 × 25 = 22.5  (全托管，成本痛)
  model_coverage_gap: 0.8 × 20 = 16.0  (只用 2 家)
  revenue_upside:     1.0 × 20 = 20.0  (ARPU 还能往上)
  tech_fit:           1.0 × 15 = 15.0  (OpenAI-compatible ✅)
  founder_accessible: 1.0 × 10 = 10.0  (DM 开放 + 活跃 + email)
  user_scale:         0.9 × 10 =  9.0  (50k MAU)
  Total: 92.5 → P0

Step 5 (Outreach 策略):
  语言: English
  角度: ARPU 提升 + 模型 markup 差价
  破冰: "Saw Lovable just crossed $1M ARR in 4 weeks — congrats"
  收益数字: "100+ models via our backend, you pocket ~$0.80/user/mo in markup = +$40k/mo at your current 50k MAU"
  Demo: https://demo.skillboss.co/lovable
  触达顺序: 今天 DM @antonosika → 3 天后 email [email protected]

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十二、和 /partner-outreach 的交接

研究完成后，情报卡路径自动传给 /partner-outreach：

/partner-outreach ~/skillboss/outreach/research/vibe-coding/lovable.md

Outreach skill 会读情报卡的 Outreach 策略 段落 + C-Level 联系人 段落，生成个性化消息。