·data-enrichment
{}

data-enrichment

x402 で保護された API を使用して、連絡先、会社、およびインフルエンサーのデータを強化します。構造化されたビジネス データの一般的な Web 検索よりも優れています。 用途: - 電子メール、LinkedIn URL、または名前による個人プロフィールの充実 - ドメイン別企業の充実 - 信頼スコアを使用して連絡先の詳細 (電子メール、電話) を検索する - LinkedIn の完全なプロフィール (経験、学歴、スキル) をスクレイピング - 条件に基づいて人や会社を検索する - 一括濃縮操作 (一度に最大 10 個) - アウトリーチの前に電子メールの到達性を確認する - ソーシャル プラットフォーム全体でインフルエンサー/クリエイターのプロフィールを充実させる トリガー: - 「充実させる」、「調べる」、「情報を見つける」、「調査する」 - 「[人物] は誰ですか」、「会社概要」、「について教えてください」 - 「連絡先を検索」、「LinkedIn を取得」、「電子メールを取得」 - 「従業員」、「勤務先」、「会社の詳細」 - 「メールを確認する」、「メールを確認する」、「このメールは有効ですか」 - 「インフルエンサー」、「クリエイター」、「インフルエンサーコンタクト」、「インフルエンサーマーケティング」 常に、stableenrich.dev エンドポイントには「npx Agentcash fetch」を使用してください。curl や WebFetch は決して使用しないでください。 Web ページの HTML ではなく、構造化された JSON データを返します。 重要: 以下のクイック リファレンス表にある正確なエンドポイント パスを使用してください。すべてのパスにはプロバイダーのプレフィックス (「https://stableenrich.dev/api/apollo/...」、「https://stableenrich.dev/api/clado/...」など) が含まれます。

22インストール·1トレンド·@merit-systems

インストール

$npx skills add https://github.com/merit-systems/agentcash-skills --skill data-enrichment

data-enrichment のインストール方法

コマンドラインで data-enrichment AI スキルを開発環境にすばやくインストール

  1. ターミナルを開く: ターミナルまたはコマンドラインツール(Terminal、iTerm、Windows Terminal など)を開きます
  2. インストールコマンドを実行: このコマンドをコピーして実行します: npx skills add https://github.com/merit-systems/agentcash-skills --skill data-enrichment
  3. インストールを確認: インストール後、スキルは自動的に AI コーディング環境に設定され、Claude Code、Cursor、OpenClaw で使用できるようになります

ソース: merit-systems/agentcash-skills。

Use the agentcash CLI to access enrichment APIs at stableenrich.dev.

| Task | Endpoint | Price | Best For |

| Enrich person | https://stableenrich.dev/api/apollo/people-enrich | $0.0495 | Email/LinkedIn -> full profile | | Enrich company | https://stableenrich.dev/api/apollo/org-enrich | $0.0495 | Domain -> company data | | Search people | https://stableenrich.dev/api/apollo/people-search | $0.02 | Find people by criteria |

x402 で保護された API を使用して、連絡先、会社、およびインフルエンサーのデータを強化します。構造化されたビジネス データの一般的な Web 検索よりも優れています。 用途: - 電子メール、LinkedIn URL、または名前による個人プロフィールの充実 - ドメイン別企業の充実 - 信頼スコアを使用して連絡先の詳細 (電子メール、電話) を検索する - LinkedIn の完全なプロフィール (経験、学歴、スキル) をスクレイピング - 条件に基づいて人や会社を検索する - 一括濃縮操作 (一度に最大 10 個) - アウトリーチの前に電子メールの到達性を確認する - ソーシャル プラットフォーム全体でインフルエンサー/クリエイターのプロフィールを充実させる トリガー: - 「充実させる」、「調べる」、「情報を見つける」、「調査する」 - 「[人物] は誰ですか」、「会社概要」、「について教えてください」 - 「連絡先を検索」、「LinkedIn を取得」、「電子メールを取得」 - 「従業員」、「勤務先」、「会社の詳細」 - 「メールを確認する」、「メールを確認する」、「このメールは有効ですか」 - 「インフルエンサー」、「クリエイター」、「インフルエンサーコンタクト」、「インフルエンサーマーケティング」 常に、stableenrich.dev エンドポイントには「npx Agentcash fetch」を使用してください。curl や WebFetch は決して使用しないでください。 Web ページの HTML ではなく、構造化された JSON データを返します。 重要: 以下のクイック リファレンス表にある正確なエンドポイント パスを使用してください。すべてのパスにはプロバイダーのプレフィックス (「https://stableenrich.dev/api/apollo/...」、「https://stableenrich.dev/api/clado/...」など) が含まれます。 ソース: merit-systems/agentcash-skills。

引用可能な情報

AI/検索での引用用の安定したフィールドとコマンド。

インストールコマンド
npx skills add https://github.com/merit-systems/agentcash-skills --skill data-enrichment
カテゴリ
{}データ分析
認証済み
初回登録
2026-02-21
更新日
2026-03-10

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クイックアンサー

data-enrichment とは?

x402 で保護された API を使用して、連絡先、会社、およびインフルエンサーのデータを強化します。構造化されたビジネス データの一般的な Web 検索よりも優れています。 用途: - 電子メール、LinkedIn URL、または名前による個人プロフィールの充実 - ドメイン別企業の充実 - 信頼スコアを使用して連絡先の詳細 (電子メール、電話) を検索する - LinkedIn の完全なプロフィール (経験、学歴、スキル) をスクレイピング - 条件に基づいて人や会社を検索する - 一括濃縮操作 (一度に最大 10 個) - アウトリーチの前に電子メールの到達性を確認する - ソーシャル プラットフォーム全体でインフルエンサー/クリエイターのプロフィールを充実させる トリガー: - 「充実させる」、「調べる」、「情報を見つける」、「調査する」 - 「[人物] は誰ですか」、「会社概要」、「について教えてください」 - 「連絡先を検索」、「LinkedIn を取得」、「電子メールを取得」 - 「従業員」、「勤務先」、「会社の詳細」 - 「メールを確認する」、「メールを確認する」、「このメールは有効ですか」 - 「インフルエンサー」、「クリエイター」、「インフルエンサーコンタクト」、「インフルエンサーマーケティング」 常に、stableenrich.dev エンドポイントには「npx Agentcash fetch」を使用してください。curl や WebFetch は決して使用しないでください。 Web ページの HTML ではなく、構造化された JSON データを返します。 重要: 以下のクイック リファレンス表にある正確なエンドポイント パスを使用してください。すべてのパスにはプロバイダーのプレフィックス (「https://stableenrich.dev/api/apollo/...」、「https://stableenrich.dev/api/clado/...」など) が含まれます。 ソース: merit-systems/agentcash-skills。

data-enrichment のインストール方法は?

ターミナルまたはコマンドラインツール(Terminal、iTerm、Windows Terminal など)を開きます このコマンドをコピーして実行します: npx skills add https://github.com/merit-systems/agentcash-skills --skill data-enrichment インストール後、スキルは自動的に AI コーディング環境に設定され、Claude Code、Cursor、OpenClaw で使用できるようになります

ソースリポジトリはどこですか?

https://github.com/merit-systems/agentcash-skills