chefroger/smart-trade-ai/b2b-email-intel

Name: b2b-email-intel
Author: chefroger

Claude Code and agent skill by chefroger/smart-trade-ai

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邮箱背景调查 — 120+ 平台注册检测、社交档案发现、真实性评估

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SKILL.md

输出要求

只输出基于本次实际检测结果的报告，不要使用固定的"已找到账号"示例，不要把示例姓名、平台、URL或真实性评分当成真实结果。

输出格式

markdown

## 邮箱背景调查报告
 
-邮箱：[用户提供的邮箱]
-企业邮箱判断：[企业域名 / 公共邮箱 / 无法判断] + 依据
 
### 实际检测结果
| 平台 | 状态 | 公开档案 | 证据/限制 |
|------|------|----------|----------|
| GitHub | [已注册/未发现/请求受限/未检测] | [实际 URL 或 N/A] | [本次检测证据] |
 
### 汇总分析
-检测成功：[实际数量] / [本次尝试的平台数量]
-受限或未检测平台：[实际列表]
-结论：[高/中/低/无法判断] + 证据
 
### 风险提示
-速率限制、隐私保护或平台响应异常必须单独标注
-单个平台命中不能证明邮箱属于真实买家；不能仅凭注册平台数量给出高可信度结论

重要边界：平台接口可能变更、限速或返回不完整结果；"未发现"不等于"不存在"，"已注册"也不等于邮箱所有者身份已验证。

技术实现

内部使用 holehe 开源工具，通过以下方式获取信息：

注册接口探测：向各平台注册接口发送请求，根据响应判断邮箱是否已存在
密码找回泄露：部分平台在「忘记密码」页面会泄露关联的账号信息
头像/Gravatar：Gravatar 平台可根据邮箱哈希返回头像 URL

不发送任何邮件到目标地址，不触发任何通知，完全静默。

与 b2b-lead-generation 的配合

Email Intelligence 是客户开发的第一步：

Step 1：Email Intel（本章）
  → 验证邮箱真实性
  → 发现客户活跃的社交档案
  → 初步判断客户类型（技术型/商务型/混合型）
 
Step 2：b2b-lead-generation
  → 基于发现的 LinkedIn/GitHub 等档案
  → 深度分析客户公司背景
  → 生成定制化开发信

适用场景

场景	价值
收到陌生客户询盘	验证邮箱真实性，判断是否为真实活跃买家
开发信发送前	预判客户画像，制定差异化沟通策略
怀疑虚假询盘	发现邮箱仅注册少量低可信平台
初次接触前	发现客户社交档案，准备更有针对性的开场白

Security

Security scanPassed, 90 of 100Pattern checks on the skill's files.
Model reviewPassed

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Quality evaluation

Task evaluationNot runNo evaluation yet. Run one in Skill Studio.

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Source

SKILL.md in the repositoryCheckingskills/b2b-email-intel/SKILL.md

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