把 Hermes + Slack 变成七位数线索清单

Turning Hermes + Slack Into 7 Figure Lead Lists August 27, 2026 · 6 min read · View source ↗ Hermes Slack B2B 建一份线索清单，通常意味着打开一个数据库、设过滤器、导出、再清洗。 我们从 Slack 里跑这件事。 有人在频道里敲进标准，一个智能体构建清单，成品文件在同一个线程里回来。 下面是它怎么运作的： 智能体配置是什么： Hermes 是我们做清单构建 + enrichment 的智能体。 它坐在一个 Slack 频道后面，所以界面是一条消息，而不是一个仪表盘。 收到请求时它做什么： 从消息里读取标准 跨数据库和抓取来源寻找公司 按 ICP 定义逐一筛选 通过瀑布流程 enrichment 联系人 验证邮箱 返回文件 整件事跑起来，没有人打开任何一个工具。 智能体接手了那些过去分散在 5 个界面里的步骤。 一个标签页里找来源，一张电子表格里做筛选，一张表里做 enrichment，验证在别处，然后在任何东西可用之前再来一遍手工清理。 用这种方式构建的理由，是迭代速度。 一个过去要耗掉一个下午切工具才能完成的清单请求，变成了一条消息和一段等待。 复利效应体现在你构建的清单数量上。 当一份清单要花一个下午，你只做 1 份，然后逼着营销活动去将就它。 当它只花一条消息，你做 5 份，让它们互相竞争。 为什么用 Slack 当界面： Slack 是团队本来就在的地方，这彻底消除了采用问题。 它给你的东西： 团队里任何人都能请求一份清单，而不用学这套技术栈 每一个请求和输出都留在一个线程里，所以历史是可搜索的 回复和修改和最初的请求发生在同一个地方 输出路由给需要它的人，无需交接 请求可以从手机发起，所以一份清单可以从任何地方被触发 线程也极其重要。 当一份清单回来得不对，修正是针对原始标准、在线程里发生的， 所以智能体拥有被要求了什么、又漏掉了什么的完整上下文。 这个循环比每次重新发起请求更快地收紧定义。 它还让流程变得可交接。 一个新成员读最近 20 个线程，就学会了这里的清单是怎么被定义的，不用任何人为此写文档。 从一开始就把频道设对。 1 个用于清单请求的频道，和营销活动的闲聊分开 一条置顶消息，放着当前的 ICP 定义 请求上有一套命名约定，让可搜索的历史保持有用 输出文件发在线程里，而不是私聊 置顶的定义干得比它看起来该干的活更多， 因为大多数烂清单，来自某个人对着一个两个月前就变了的定义去请求。 需要给智能体的东西： 一个能产出可用清单的智能体，需要一个真人也需要的同样的输入。 ICP 定义，也就是收入下限、员工数区间、行业和地域 明确的排除条件（disqualifiers） 表明时机的购买信号 拥有你所解决问题的那个问题的职位头衔 你想让它返回的输出格式 排除条件值得认真写。 一个智能体会很高兴地返回那些在技术上匹配过滤器、但永远不会买的公司，所以排除项和纳入项干的活一样多。 然后给它推理要求。 每一条记录都带一个保留还是丢弃的裁决，以及一条附上的书面理由。 批量读那些"丢弃"。 当几千条因为同一个原因被砍掉，ICP 定义就需要调整了，而你在花掉一次群发之前就发现了这一点。 在标准之外再给它例子。 5 家你会要的公司和 5 家你会拒绝的公司，比一段定义文字教给智能体的更多， 因为判断力就活在边缘案例里。 然后约束来源。 告诉它哪一段用哪些数据库和抓取来源，这样它从对的地方拉数据，而不是默认用最容易的那个。 Ocean(.)io 用于有融资的科技公司 Prospeo 用于一个行业里的广度 抓取目录 + 协会名单用于它们漏掉的那些细分。 还要指定输出 schema。 公司、域名、联系人姓名、职位、已验证邮箱、把公司浮现出来的那个信号（带日期），以及筛选裁决（带理由）。 信号那一列是你的文案开场要用的东西， 所以一份缺了它的输出，会产出你没法照着写文案的清单。 批量跑起来： 输出只有在能干净地喂进群发机器时才有意义。 流水线怎么接： 智能体返回筛选过、enrichment 过、验证过的文件 文件加载进 sequencer 活动表现路由回 Slack 按细分的回复率告诉你该重新跑哪些清单定义 赢家的定义被存成模板，供下一次拉取 然后按排期跑请求，而不是按需跑。 每周都有新公司出现、融资轮关闭、职位被贴出来， 所以一个每周固定的拉取，让流水线保持有料，而不需要任何人开口。 放大时盯着每个线索的成本。 模型推理单条很便宜，但会飞快地乘起来， 所以给任务设一个预算上限，并跟踪每个合格线索的成本，而不是每处理一行的成本。 从开始就内置的 2 道护栏： 每个任务一个预算上限，这样一个循环不会在一夜之间跑飞 对所有已经联系过的人去重，因为一个智能体会很乐意重建一份你已经烧过的清单 然后在它发送之前验证一切。 智能体找到一个邮箱，和这个邮箱能投递，是两个不同的断言， 而验证步骤正是阻止一条快流水线变成一条快速烧毁域名的方式的东西。 一份 5,000 条合格记录的清单，胜过 50,000 条松散的记录，而智能体把合格版本做得足够便宜，可以每周构建。 这在操作层面改变的是：谁能构建清单。 瓶颈过去是那个懂技术栈的人，这意味着清单构建排在一个人的日历后面。 现在一个策略师请求一个细分，当天拿到，当周就测试。 测试的吞吐量，才是那个七位数真正来自的地方。 一个月测 10 份清单定义，会告诉你你的市场住在哪个细分里。 - Christian 如果你自己跑 GTM/outbound，这些我们全都在社群里教。 50+ 模块，每周 3 次直播电话，以及直接接触那些在规模化跑这件事的操盘手。 **加入 @ gtmelites.io** 或者，如果你想要一支内部 GTM 团队来跑你的清单、基础设施、群发、回复，以及每 90 天触达你的整个市场， **私信我 "COLD" 或约个电话 @ cal.link/chris-article** 100+ 家 B2B 公司，30,000+ 次预约会议，$70M 的 pipeline。 Tags: # X # Hermes # Slack # B2B # AI # Thread Related articles What Hermes Agent Can Do for You (And Why It Matters) Hermes Agent is now in the Cloud! Hermes AI Claude Slack