LinkedIn リード — アドバイザリーボード

LinkedIn ネットワークから潜在的なアドバイザーを検索し、貴社の専門知識のギャップと段階に基づいてランク付けします。

手順

ステップ 1: 情報を集める

必要なすべての情報をユーザーに確認します。$ARGUMENTS に詳細が記載されている場合はそれを使用し、不足している部分だけを質問します:

1. 対象者の名前 — 出力フォルダとして使用する短いラベル (例: "eduardo"、"aum")
2. LinkedIn URL — スクレイピング対象のコネクションページまたは検索結果ページの URL
3. スクレイピングタイプ — "connections"(自分のコネクションリスト)または "search"(検索結果ページ)
4. 埋める予定のギャップは? — アドバイザリーボードに必要な専門知識または経験は何ですか? 例:
   • 「エンタープライズセールスリーダーシップ — $50M+ ARR のセールス組織を構築・統率した人物」
   • 「AI/ML の技術的深さ — 一流ラボで発表した研究者または元 ML リード」
   • 「規制およびコンプライアンス — フィンテックまたはヘルステック分野のコンプライアンス経験者」
5. 企業の段階に関するコンテキスト — アドバイザーの適合性を評価するための貴社の簡単な説明 (例: "Series A AI セキュリティスタートアップ"、"Pre-seed 開発ツール企業")。これにより、現在の段階に適したアドバイザーと、後期段階向けのアドバイザーを区別できます。

ステップ 2: 既存データを確認する

スクレイプ済みデータを検索します:

${CLAUDE_SKILL_DIR}/../../output/<person>/meta.json

データが存在する場合、ユーザーに通知します:

「[person] の既存データが見つかりました — [date] に [url] から [count] 件のプロフィールをスクレイピング済みです。このデータを使用しますか、それとも再スクレイピングしますか?」

データが存在しない場合は、スクレイピングに進みます。

ステップ 3: スクレイピング(必要な場合)

スクレイパーを実行する前に、期待値を設定します:

[person] の [コネクション/検索結果] のスクレイピングを開始します

• Chromium ブラウザウィンドウが開きます(これは想定通りです)
• 一般的なスクレイピング時間: コネクション数によって異なります 10 〜 15 分 (1 回限り — 異なる分析を実行するために再スクレイピングする必要はありません)
• ターミナルで進行状況をリアルタイムで確認できます

スクレイプスキルを実行します:

/linkedin:scrape <person> <type> <url>

完了するまで待ちます。

ステップ 3.5: スクレイプ後レポート

スクレイピングが完了した後、${CLAUDE_SKILL_DIR}/../../output/<person>/progress.json を読み込み、以下を表示します:

スクレイピング完了: [duration] で [count] 件のプロフィール ([rate] プロフィール/分) アドバイザー分析を開始しています...

ステップ 4: 分析

ユーザーのギャップと段階コンテキストから条件文字列を作成し、アドバイザーモードで分析スキルを実行します:

/linkedin:analyze <person> <gaps + stage context as criteria> advisors

ステップ 5: サマリー

分析が完了した後、最終的なまとめを提供します:

アドバイザー検索完了

• スクレイピング: [duration] で [count] 件のプロフィール
• 分析: [agent_count] エージェント、約 [tokens]K トークン、[duration]
• 総経過時間: 約 [total]
• 結果: [tier1_count] Tier 1 / [tier2_count] Tier 2 / [tier3_count] Tier 3

その後:

• トップ 5 のアドバイザー候補と各候補が有価値である理由
• ランク付けされた完全なリストのファイル場所
• ユーザーが結果を WhatsApp、メール、または CSV で共有したい場合の形式変更を提案