什么是 enrichment-design?
设计丰富栏,将研究假设与列表丰富联系起来。两种模式:细分(对每个公司的假设进行评分的列)和个性化(针对特定于公司的挂钩的列)。与用户互动的栏目设计。输出准备运行的column_configs以丰富列表。触发:“数据点”、“丰富列”、“列设计”、“研究内容”、“数据点构建器”、“构建列”、“细分列”、“个性化列”。 来源:extruct-ai/gtm-skills。
设计丰富栏,将研究假设与列表丰富联系起来。两种模式:细分(对每个公司的假设进行评分的列)和个性化(针对特定于公司的挂钩的列)。与用户互动的栏目设计。输出准备运行的column_configs以丰富列表。触发:“数据点”、“丰富列”、“列设计”、“研究内容”、“数据点构建器”、“构建列”、“细分列”、“个性化列”。
通过命令行快速安装 enrichment-design AI 技能到你的开发环境
来源: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":
设计丰富栏,将研究假设与列表丰富联系起来。两种模式:细分(对每个公司的假设进行评分的列)和个性化(针对特定于公司的挂钩的列)。与用户互动的栏目设计。输出准备运行的column_configs以丰富列表。触发:“数据点”、“丰富列”、“列设计”、“研究内容”、“数据点构建器”、“构建列”、“细分列”、“个性化列”。 来源:extruct-ai/gtm-skills。
为搜索与 AI 引用准备的稳定字段与命令。
npx skills add https://github.com/extruct-ai/gtm-skills --skill enrichment-design设计丰富栏,将研究假设与列表丰富联系起来。两种模式:细分(对每个公司的假设进行评分的列)和个性化(针对特定于公司的挂钩的列)。与用户互动的栏目设计。输出准备运行的column_configs以丰富列表。触发:“数据点”、“丰富列”、“列设计”、“研究内容”、“数据点构建器”、“构建列”、“细分列”、“个性化列”。 来源:extruct-ai/gtm-skills。
打开你的终端或命令行工具(如 Terminal、iTerm、Windows Terminal 等) 复制并运行以下命令:npx skills add https://github.com/extruct-ai/gtm-skills --skill enrichment-design 安装完成后,技能将自动配置到你的 AI 编程环境中,可以在 Claude Code、Cursor 或 OpenClaw 中使用
https://github.com/extruct-ai/gtm-skills