公开数据工作流
B2B 潜在客户与公司信息增强
从一个 LinkedIn slug 出发，研究一家公司或已知人物——个人资料、近期帖子、职位、帖子评论以及开放网络背景。
利用公开的公司、招聘和个人资料信号进行客户规划的 B2B 团队。
用 ChatGPT、Claude Code 或其他客户端？ 查看接入步骤
难点何在
公开信号散落在各个平台。
B2B 销售与招聘 agent 需要可靠的公开背景信息，而不必为此购买大额的供应商订阅。UnifAPI 以单一契约提供 32 个 LinkedIn 操作，从人员与公司搜索，到个人资料、工作经历、帖子、职位和广告资料库，并以 URL slug 作为路径键。
客户研究简报
招聘与公司帖子信号
可能的采购方或影响者角色
附带来源证据的触达切入角度
运行提示词
用一个具体任务启动 Agent
替换其中的市场、品牌、竞争对手或创作者集合，让 Agent 仅在需要在线公开数据证据时才调用 UnifAPI MCP。
基于公开的 LinkedIn 和社交信号研究这个目标客户。总结公司的优先事项、招聘信号、近期帖子、可能的采购决策小组，以及触达切入角度。
工作流
从公开记录到决策简报
1
解析客户
agent 从公司 slug、个人资料 URL、域名或客户名称出发，选择范围最精准的公开数据调用。
2
收集 B2B 信号
LinkedIn 的公司、招聘、帖子和个人资料记录可以通过同一个数据外壳与其他公开社交来源关联起来。
3
撰写客户计划
最终简报提供证据、客户假设、建议的发掘性问题，以及后续检索。
下一步
先作为 Skill 运行，再通过 HTTP 产品化。
当有人需要一份 Agent 可直接使用的简报时，使用相关的 Skill。
当工作流进入生产代码阶段时，使用 API 目录。
让每一次公开数据调用都关联到来源 URL、请求 id 与计费记录。