·enrichment-design
{}

enrichment-design

Concevoir des colonnes d'enrichissement qui relient les hypothèses de recherche à l'enrichissement des listes. Deux modes : segmentation (colonnes qui évaluent l'adéquation des hypothèses par entreprise) et personnalisation (colonnes pour les crochets spécifiques à l'entreprise). Conception de colonnes interactive avec l'utilisateur. Produit des column_configs prêts à l'emploi pour l'enrichissement de la liste. Déclencheurs sur : "points de données", "colonnes d'enrichissement", "conception de colonnes", "ce qu'il faut rechercher", "générateur de points de données", "construire des colonnes", "colonnes de segmentation", "colonnes de personnalisation".

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Installation

$npx skills add https://github.com/extruct-ai/gtm-skills --skill enrichment-design

Comment installer enrichment-design

Installez rapidement le skill IA enrichment-design dans votre environnement de développement via la ligne de commande

  1. Ouvrir le Terminal: Ouvrez votre terminal ou outil de ligne de commande (Terminal, iTerm, Windows Terminal, etc.)
  2. Exécuter la commande d'installation: Copiez et exécutez cette commande : npx skills add https://github.com/extruct-ai/gtm-skills --skill enrichment-design
  3. Vérifier l'installation: Une fois installé, le skill sera automatiquement configuré dans votre environnement de programmation IA et prêt à être utilisé dans Claude Code, Cursor ou OpenClaw

Source : extruct-ai/gtm-skills.

Bridge the gap between research hypotheses and table enrichment. Define WHAT to research about each company before running enrichment.

Goal: Design columns that score or confirm hypothesis fit per company.

Example: If hypothesis is "Database blind spot — 80-90% of targets invisible to standard tools":

Concevoir des colonnes d'enrichissement qui relient les hypothèses de recherche à l'enrichissement des listes. Deux modes : segmentation (colonnes qui évaluent l'adéquation des hypothèses par entreprise) et personnalisation (colonnes pour les crochets spécifiques à l'entreprise). Conception de colonnes interactive avec l'utilisateur. Produit des column_configs prêts à l'emploi pour l'enrichissement de la liste. Déclencheurs sur : "points de données", "colonnes d'enrichissement", "conception de colonnes", "ce qu'il faut rechercher", "générateur de points de données", "construire des colonnes", "colonnes de segmentation", "colonnes de personnalisation". Source : extruct-ai/gtm-skills.

Faits (prêts à citer)

Champs et commandes stables pour les citations IA/recherche.

Commande d'installation
npx skills add https://github.com/extruct-ai/gtm-skills --skill enrichment-design
Catégorie
{}Analyse de Données
Vérifié
Première apparition
2026-03-10
Mis à jour
2026-03-10

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Réponses rapides

Qu'est-ce que enrichment-design ?

Concevoir des colonnes d'enrichissement qui relient les hypothèses de recherche à l'enrichissement des listes. Deux modes : segmentation (colonnes qui évaluent l'adéquation des hypothèses par entreprise) et personnalisation (colonnes pour les crochets spécifiques à l'entreprise). Conception de colonnes interactive avec l'utilisateur. Produit des column_configs prêts à l'emploi pour l'enrichissement de la liste. Déclencheurs sur : "points de données", "colonnes d'enrichissement", "conception de colonnes", "ce qu'il faut rechercher", "générateur de points de données", "construire des colonnes", "colonnes de segmentation", "colonnes de personnalisation". Source : extruct-ai/gtm-skills.

Comment installer enrichment-design ?

Ouvrez votre terminal ou outil de ligne de commande (Terminal, iTerm, Windows Terminal, etc.) Copiez et exécutez cette commande : npx skills add https://github.com/extruct-ai/gtm-skills --skill enrichment-design Une fois installé, le skill sera automatiquement configuré dans votre environnement de programmation IA et prêt à être utilisé dans Claude Code, Cursor ou OpenClaw

Où se trouve le dépôt source ?

https://github.com/extruct-ai/gtm-skills

Détails

Catégorie
{}Analyse de Données
Source
skills.sh
Première apparition
2026-03-10