人员搜索代理技能

莱西 — 人才搜索与信息充实

设置

莱西支持两种模式：CLI（默认，推荐）和 MCP 服务器。

模式 A：CLI（默认）

安装莱西 CLI 二进制文件：

npm install -g @lessie/cli

或无需安装即可使用：

npx @lessie/cli --version

首次授权：

lessie auth

这将打开浏览器进行登录/注册。令牌缓存于 ~/.lessie/oauth.json。

验证连接：

lessie status

模式 B：MCP 服务器

添加到您的 MCP 配置中（Claude Code 的 ~/.claude.json、Cursor 的 ~/.cursor/mcp.json、Codex 的 ~/.codex/config.toml 等）：

{
  "mcpServers": {
    "lessie": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@lessie/mcp-server"],
      "env": {
        "LESSIE_REMOTE_MCP_URL": "https://app.lessie.ai/mcp-server/mcp"
      }
    }
  }
}

卸载

• CLI： npm uninstall -g @lessie/cli && rm -rf ~/.lessie/
• MCP： 从您的 .json 文件中移除 "lessie" 条目，并执行 rm -rf ~/.lessie/

版本检查

在每次会话开始时、进行模式检测之前运行这些检查。两项检查都是非阻塞的——如果任何命令失败（网络错误、超时），则静默跳过并继续。

技能版本

1. 从此文件上方元数据的 version 字段读取当前本地版本。
2. 获取远程版本：

   curl -sf --max-time 5 https://raw.githubusercontent.com/LessieAI/lessie-skill/main/people-search/SKILL.md | head -5 | grep 'version:' | head -1 | awk '{print $2}'
   

3. 如果远程版本比本地版本新 → 告知用户：

   ⬆️ 人才搜索技能有新版本可用（{local} → {remote}）。运行以下命令进行更新：

   npx skills add LessieAI/lessie-skill -y -g
   

4. 如果版本匹配或检查失败 → 跳过，不提示任何信息。

CLI 版本

1. 获取本地 CLI 版本：

   lessie --version 2>/dev/null || npx @lessie/cli --version 2>/dev/null
   

2. 获取最新发布版本：

   npm view @lessie/cli version 2>/dev/null
   

3. 如果远程版本更新 → 告知用户：

   ⬆️ 莱西 CLI 有新版本可用（{local} → {remote}）。运行以下命令进行更新：

   npm install -g @lessie/cli
   

4. 如果版本匹配或任一命令失败 → 跳过，不提示任何信息。

快速开始

设置完成后，尝试对 Claude 说：

• "在旧金山的 Stripe 寻找工程经理"
• "查找 Sam Altman 的联系方式"
• "调研 OpenAI——最新新闻和开放职位"

模式检测

在每次会话开始时确定使用哪种模式：

1. 检查 lessie CLI 是否可用：运行 lessie status
2. 如果命令成功 → 使用 CLI 模式（通过 Bash 调用工具）
3. 如果命令失败（未找到）→ 尝试自动安装：npm install -g @lessie/cli
4. 安装后，再次运行 lessie status 进行验证
5. 如果安装成功 → 使用 CLI 模式
6. 如果安装失败（没有 npm、权限被拒绝、网络错误等）→ 检查 MCP 工具是否可用（authorize、use_lessie）
7. 如果 MCP 工具可用 → 使用 MCP 模式
8. 如果都不可用 → 通知用户安装失败，并建议手动安装或设置 MCP

积分与定价

莱西是一项基于积分的服务。

新账户可获得免费试用积分。请在 https://lessie.ai/pricing 查看余额并购买更多。

代理会在搜索前对不明确的公司名称进行消歧义，以避免在错误的结果上浪费积分。

数据与隐私

• 数据来源： 联系人和公司信息汇总自公开可用来源（企业目录、社交资料、公司网站）。
• 查询日志： 搜索查询会被记录，用于服务改进和防止滥用。查询数据不会与第三方共享。
• 数据合规： 莱西遵守适用的数据保护法规。用户有责任根据当地法律（GDPR、CAN-SPAM 等）使用获取的联系数据。
• 隐私政策： https://lessie.ai/privacy
• 服务条款： https://lessie.ai/terms-of-service

授权

CLI 模式

1. 运行 lessie status 检查令牌有效性。
2. 如果 authorized: false → 运行 lessie auth 打开浏览器进行登录。
3. 用户完成登录后，再次运行 lessie status 确认。

MCP 模式

1. 调用 authorize 检查连接状态。
2. 如果已授权 → 直接使用工具。
3. 如果未授权 → authorize 返回一个授权 URL。告知用户需要打开浏览器进行莱西登录/注册，并使用适当的系统命令打开：
   • macOS：open "<url>"
   • Linux：xdg-open "<url>"
   • Windows：start "<url>"
4. 告知用户浏览器已打开，他们需要完成登录/注册。
5. 用户确认后，再次调用 authorize 验证连接。
6. 如果授权失败（超时、被拒绝、端口冲突），请遵循 authorize 返回的诊断提示并重试。

在打开浏览器之前，务必通知用户——切勿静默重定向。

代理行为规则

关键：在每次消耗积分的操作前确认

每次莱西工具调用都会消耗积分。各工具的积分消耗：

在执行任何命令之前，您必须：

1. 告知用户您将要做什么以及预计成本（例如，“我将为 3 个人补充信息——这将花费大约 3 积分”）。
2. 等待明确确认后再执行。
3. 在未先确认完整计划的情况下，切勿批量执行多个消耗积分的调用。

例外——跳过确认，如果用户已明确表示不需要提示（例如，“不必每次都问我”，“直接执行”，“跳过确认”）。在这种情况下，可直接继续，但仍需在每次调用后记录执行的操作和消耗的积分。

关键：每次调用后报告积分使用情况

在涉及一次或多次莱西工具调用的每个对话轮次之后，附加一行消耗积分的摘要。格式：

使用了 <tool-name>，消耗 <N> 积分。

如果在同一轮次中调用了多个工具，请合并：

使用了 web-search + enrich-org，总共消耗 2 积分。

关键：首次 CLI 调用前阅读参考

在会话中首次执行任何 lessie CLI 命令之前，您必须阅读 references/cli-reference.md 以了解确切的参数语法。每个工具都有各自的标志集——find-people 使用 --query（自然语言），enrich-people 使用 --people（JSON），unlock-emails 使用 --search-id + --person-ids 等。不要猜测——请阅读您即将调用的工具的相关章节。

搜索模式消歧义（B2B 与 KOL）

莱西支持两种搜索模式，具有不同的数据来源和结果类型：

• B2B 模式：搜索专业数据库（基于 LinkedIn）。最适合根据职位、公司、资历或行业查找人员。返回工作邮箱、电话、工作经历。
• KOL 模式：搜索社交媒体平台（Instagram、YouTube、TikTok、Twitter/X）。最适合根据受众、粉丝数量或内容主题查找影响者、内容创作者或公众人物。返回社交链接、粉丝数量。

当用户的意图不明确时——即查询可能合理地针对 LinkedIn 上的专业人士或社交媒体上的创作者——您必须在搜索前要求用户澄清。简明地提供两个选项：

例如，不明确的查询：“寻找具有脑监测睡眠设备实际操作经验的人士，以分享他们的见解。”

这可能意味着：

1. B2B：睡眠科技公司的产品经理、工程师或研究人员（通过 LinkedIn）
2. KOL：曾评测或使用过此类设备的健康/科技影响者（通过社交媒体）

询问：“这可能是 LinkedIn 上的专业人士（睡眠科技公司的产品经理、工程师）或评测睡眠设备的社交媒体创作者。您更倾向于哪个方向——还是两者都要？”

当意图明确时，直接进行：

• “在金融科技初创公司中寻找首席技术官” → B2B（明显）
• “在 Instagram 上寻找拥有 10 万以上粉丝的美妆影响者” → KOL（明显）

实体消歧义

当用户提到的公司名称可能指代多个实体时（例如，“Manus” 可能是 Manus AI、Manus Bio、Manus Plus 等），请在搜索前进行消歧义：

1. 询问用户他们指的是哪家公司，或者给出最可能的候选公司让他们选择。
2. 如果上下文使其明确（例如，用户之前讨论过 AI 代理），陈述您的假设并确认：“您指的是 AI 代理公司 Manus AI (manus.im) 吗？”
3. 切勿暗自假设是某个实体而不是另一个——错误的域名 = 浪费搜索积分和获得不相关的结果。

工具概览

人员

联系方式解锁

决策规则： 如果此人来自您自己的 find_people 结果 → 使用 unlock_emails（重新解锁免费）。如果您从莱西外部获得 handle（用户粘贴的 LinkedIn URL、手动提及等）→ 使用 unlock_email_by_handle。

公司

网络研究

详细参考

• CLI 命令示例与 MCP 调用：请参阅 references/cli-reference.md
• 工作流模式（域名解析、公司研究、搜索+评估）：请参阅 references/workflow-patterns.md
• 域名解析决策树：请参阅 references/domain-resolution.md

关键限制

• enrich_people / enrich_organization：每次调用最多 10 个；将更大的列表拆分为批次
• find_people：每个请求的硬性上限为 3 次工具调用 + 60 秒墙钟预算。target_count 1-100（默认 30）。不分页——如果需要更多结果，请使用不同的查询运行新的调用
• find_organizations：分页——使用 --page 获取更多结果
• web_search 缓存页面内容；如果结果中 has_content: true，对该 URL 调用 web_fetch 是即时的
• 在 find-people 查询中可包含的有用关键词：资历术语（owner、founder、c_suite、partner、vp、head、director、manager、senior、entry、intern）以及 current 与 past 以偏向雇佣时间。代理直接将这些用作过滤器
• 对于人员信息补充，同时提供 domain（公司域名）和姓名能大大提高匹配准确性
• CLI 输出在 stdout 上是 JSON，状态消息在 stderr 上——解析 stdout 以获取数据