資料には具体的なスキルの内容や手順が記載されていないため、用途や得られる結果を特定できません。
- 用途を確認したいとき
- 入力や手順を確認したいとき
- 期待する結果を確認したいとき
営業メールへの返信を種類別に整理し、見込み客台帳の該当行に結び付けてステータスを更新します。返信の要点や有用な表現も記録します。
Step of the write-outreach playbook: sorts outreach replies by type, matches each to its prospect row, sets that person's status and keeps useful exact words. Run write-outreach instead; not for direct use.
実行スコア 未検証
インストール方法を見る営業アプローチへの返信を分類し、見込み客台帳の該当レコードに結び付けて、返信内容に基づくステータスを記録します。関心あり、質問、時期、価格、辞退などの種類や、どの連絡への返信かを整理し、重要な言い回しも残します。複数件をまとめて処理する場合は、返信の種類・連絡回数・セグメントごとの件数もまとめます。台帳に一致しない返信は、推測で人物に結び付けず分けて扱います。
営業メールの返信が複数届き、対応状況を台帳で管理したいときに向いています。返信から得た課題や断り文句を、個人情報を含めず次の調査に活用したい場合にも使えます。
write-outreachの手順の一部で、直接利用向けではありません。台帳更新はoutcomes-ledgerを通じて行います。停止や強い拒否などの返信には、追加の営業文案を作成しません。
この紹介文は、公開されている SKILL.md をもとに AI(OpenAI Codex)が作成しました。正確な仕様は下の原文を確認してください。
インストールする前に、エージェントに与えられる指示の中身を確認できます。
Reads: the replies the marketer pasted or uploaded; research/audience/ledger.csv; the pack the replies answer (outreach/<D>-<slug>/pack.md); ../write-outreach/references/replies-and-objections.md.
Does:
interested · send-info · question · timing · using-rival · price · wrong-person · not-interested · how-did-you-get-this · no-show · stop · angry · out-of-office · bounce), which touch it answered, and the person's exact words that matter (an objection, a pain phrase, a named rival, a date).stop, angry or bounce from an unknown address gets a suppression-only row holding just its key_hash, the reason and the date (outcomes-ledger § Suppression without personal data); keeping the raw address needs the marketer's yes. The matched rows' sequence_id tells which pack the replies belong to.replied, meeting, not-a-fit, unsubscribed, do-not-contact, bounced — and recontact_after for timing. stop, angry and bounce are permanent suppressions.results-working.md (Quote needed: for research-audience · <phrase, segment, date> · return to: outreach/<D>-<slug>/results-working.md), with no name or email. Unnamed referrals → Find needed: lines there too.Writes: the ledger through the outcomes-ledger skill (../outcomes-ledger/SKILL.md) (entity: person, statuses only from the replies the marketer gave — never inferred), and the category counts.
Rules: never mark anyone contacted or replied on inference; never draft a pitch to a stop or angry reply; no names, emails or reply text in the brand brain — counts and anonymised phrases only.
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Meta広告を始める前にブランド情報を調べ、予算や広告表現に関わる不明点だけを質問して準備を整えます。確認事項と仮定を記録し、ブランド情報とキャンペーン概要を作成します。
広告文や画像内の表現を配信先と商品カテゴリのルールに照らして確認し、直せる箇所を修正しながら、法務や人の判断が必要なリスクを広告ごとに整理します。