# 人员搜索代理技能

> 面向B2B线索生成和丰富的人员搜索代理技能。为销售、招聘和研究查找、筛选和丰富专业人士、公众人物、候选人及公司数据。

- Canonical: https://nanoskill.ai/zh/skills/people-search
- Markdown: https://nanoskill.ai/zh/skills/people-search.md
- Author: LessieAI
- Published: 2026-05-31T01:39:27.046Z
- Updated: 2026-07-25T04:21:32.916Z
- Language: zh-CN
- Source type: github
- Popularity signal: 22

## Sources

- https://github.com/LessieAI/lessie-skill

## Install

```shell
npx skills add https://github.com/LessieAI/lessie-skill/tree/main/people-search
```

## About

Lessie人员搜索与丰富技能使用户能够高效地查找、筛选和丰富个人与组织的信息。无论您需要生成精准的B2B线索列表、为招聘寻找理想候选人，还是进行深入的背景调查，该技能都能通过利用全面的数据库和网络情报来简化流程。

这一强大的技能提供双搜索模式：基于职位、公司和资历的专业人士B2B模式，以及用于识别主要社交媒体平台上的网红和公众人物的KOL（关键意见领袖）模式。它还提供强大的公司研究能力，让您深入行业细节、融资轮次、技术栈和招聘活动。

Lessie以透明化为设计理念，采用基于积分的系统运行，确保您在执行任何操作前始终知晓成本。它包含灵活的选项来解锁联系信息，而针对之前已找到的个人的再次解锁通常是免费的。该技能还集成了通用网页搜索和获取工具，以满足更广泛的研究需求，使其成为商业智能和外展的多功能资产。

## Key features

- **双重搜索模式（企业对企业与意见领袖）**: 利用企业对企业模式在专业数据库中搜索职位、公司和资历，或利用意见领袖模式在社交媒体平台上根据受众和粉丝数量查找网红和公众人物。
- **全面的人物信息充实**: 通过包含电子邮件、电话、工作经历、社交链接和粉丝数量的详细档案来充实已知联系人，提升您联系人数据的深度。
- **公司调研与洞察**: 调研公司的行业、融资、技术栈和招聘活动，提供目标组织的全面概览。
- **基于点数的使用与确认**: 通过透明的信用点数系统有效管理您的预算。该技能在执行任何消耗点数的操作之前确认费用，防止意外收费。
- **灵活的联系人解锁选项**: 对来自先前搜索的人员解锁电子邮件地址，重新解锁不收取额外费用，或通过明确的平台句柄为外部线索解锁联系人。

## Use cases

- **生成企业对企业潜在客户列表**: 通过基于职位、公司、地点和资历搜索专业人士，快速创建有针对性的潜在客户列表，非常适合销售和营销团队。
- **为招聘寻找候选人**: 通过搜索专业数据库并用基本的联系信息充实其档案，有效地发现和筛选招聘的潜在候选人。
- **进行背景网络调研**: 使用集成的网络搜索和抓取工具对个人或组织进行全面的背景调研，以收集综合情报。
- **识别关键意见领袖**: 根据受众、粉丝数量或内容主题，在各种社交媒体平台上发现网红和公众人物，用于营销活动。

## Skill definition

# 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：

```bash
npm install -g @lessie/cli
```

或无需安装即可使用：

```bash
npx @lessie/cli --version
```

首次授权：

```bash
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：

```bash
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）：

```json
{
  "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：
   ```bash
   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：
   ```bash
   lessie --version 2>/dev/null || npx @lessie/cli --version 2>/dev/null
   ```
2. 获取最新发布版本：
   ```bash
   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：

| 工具 | 成本 |
|------|------|
| `find-people` | 每次搜索 **20 积分** |
| `enrich-people` | 人数 × 1 积分（仅对成功匹配收费） |
| `review-people` | 人数 × 1 积分 |
| `enrich-org` | 1 积分 |
| `find-orgs` | 1 积分 |
| `job-postings` | 1 积分 |
| `company-news` | 1 积分 |
| `web-search` | 1 积分 |
| `web-fetch` | 1 积分 |
| `unlock_emails` | 每个新解锁的人员 **3 积分**（当前费率；请检查响应中的 `price_per_unlock` 以获取实时值）。已解锁的人员（在您之前的任何搜索中）免费。查找失败不收费 |
| `unlock_email_by_handle` | 每次成功解锁 **3 积分**（当前费率；请检查响应中的 `price_per_unlock` 以获取实时值）。`not_found` 和 `failed` 免费。**非幂操作**——对同一 handle 重新运行会再次收费 |

**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](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

| 工具 | CLI 命令 | 何时使用 |
|------|-------------|-------------|
| `find_people` | `lessie find-people` | 通过**自然语言任务**发现人员。将用户的请求逐字传递给 `--query`。代理会选取来源（B2B / KOL / 网页）、关键词，并自动停止。**硬性上限：每个请求 3 次工具调用 + 60 秒预算。** 如果响应中有 `partial: true`，则代理已达到预算——结果是在超时前收集到的内容 |
| `enrich_people` | `lessie enrich-people` | 为已知人员补充完整资料。**两种路径**：B2B（通过 linkedin_url 或姓名+域名 → 邮箱、电话、工作经历）和 KOL（通过 twitter/instagram/tiktok/youtube 用户名 → 粉丝数量、社交链接）。每次调用最多 10 人 |
| `review_people` | `lessie review-people` | 通过网络研究对**模糊**的候选人进行深入评估——对于明显的匹配/不匹配则跳过 |

### 联系方式解锁

| 工具 | CLI 命令 | 何时使用 |
|------|-------------|-------------|
| `unlock_emails` | `lessie unlock-emails` | 解锁之前 `find_people` 结果中人员的邮箱地址。**按用户幂等**：您已经解锁的人员（在任何搜索中）成本为 0。接受 `search_id` + `person_ids`（1–50） |
| `unlock_email_by_handle` | `lessie unlock-email-by-handle` | 通过明确的 `(platform, handle)` 解锁邮箱，**无需事先搜索**。接受 `{platform, handle}` 列表（1–10）。**非幂操作**——对同一 handle 重复调用会再次收费。仅当该 handle 不在您运行的任何 `find_people` 结果中时使用 |

**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

| 工具 | CLI 命令 | 何时使用 |
|------|-------------|-------------|
| `find_organizations` | `lessie find-orgs` | 按名称、关键词、地点、规模、融资情况发现公司 |
| `enrich_organization` | `lessie enrich-org` | 获取已知公司域名的完整资料——行业、员工、融资、技术栈 |
| `get_company_job_postings` | `lessie job-postings` | 查看活跃职位（需要 enrichment 中的 `organization_id`） |
| `search_company_news` | `lessie company-news` | 查找近期新闻文章（需要 enrichment 中的 `organization_id`） |

### 网络研究

| 工具 | CLI 命令 | 何时使用 |
|------|-------------|-------------|
| `web_search` | `lessie web-search` | 通用网络搜索；缓存结果使后续的 `web_fetch` 免费 |
| `web_fetch` | `lessie web-fetch` | 通过 AI 摘要从 URL 中提取特定信息 |

## 详细参考

- **CLI 命令示例与 MCP 调用**：请参阅 [references/cli-reference.md](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](references/workflow-patterns.md)
- **域名解析决策树**：请参阅 [references/domain-resolution.md](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

## FAQ

### 什么是莱西人物搜索与信息充实技能？

莱西人物搜索与信息充实技能是一个旨在帮助用户查找、筛选和充实人物及公司信息的工具。它支持多种使用场景，例如企业对企业的潜在客户生成、候选人搜寻和背景调研。

### 如何安装莱西命令行工具？

您可以通过npm全局安装莱西命令行工具，命令为：\`npm install -g @lessie/cli\`。或者，您可以使用 \`npx @lessie/cli --version\` 来在不进行全局安装的情况下使用它。

### 此技能是否支持企业对企业搜索和意见领袖搜索？

是的，该技能支持用于专业数据库（基于领英）的企业对企业模式，以及用于社交媒体平台（Ins、油管、抖音国际版、推特/X）的意见领袖模式，以查找网红和公众人物。

### 莱西如何处理信用点数使用和定价？

莱西是一种基于信用点数的服务。新账户可获得免费试用点数，您可以在lessie.ai/pricing购买更多点数。代理将会在执行任何消耗点数的操作之前始终确认预估费用。

### 我可以解锁已搜索过的人的电子邮件地址吗？

可以，如果该联系人来自之前的\`find\_people\`结果，使用\`unlock\_emails\`不会对已解锁的个人再次收费。如果联系人句柄来自莱西之外，请使用\`unlock\_email\_by\_handle\`。

### 我可以调研哪些类型的公司信息？

您可以充实已知的公司域名以获得完整档案，包括行业、员工数量、融资详情、技术栈、活跃的招聘职位以及近期新闻文章。