lookalike-customer-finder — скилл для Claude Code: как установить
Находит похожие компании по списку текущих успешных клиентов. Скилл строит портрет аудитории, оценивает кандидатов по шкале до 100 баллов и формирует базу лидов.
npx skills add OneWave-AI/claude-skills --skill lookalike-customer-finder -a claude-codeЧто делает lookalike-customer-finder
Анализ начинается с ваших ключевых клиентов. Скилл просит список из 5–10 аккаунтов, если вы не передали их сразу. Затем он вычисляет общие черты по пяти параметрам из файла references/scoring-model.md и формирует портрет целевого клиента (ICP). Для поиска совпадений агент проверяет демографию бизнеса и индикаторы роста.
Каждая найденная компания получает оценку от 0 до 100 баллов. По результатам отбора скилл распределяет 100 целевых контактов по трём группам: топ-10 в первом эшелоне, следующие 40 во втором и ещё 50 в третьем. Итоговый отчёт оформляется по структуре references/output-template.md со стратегией и планом действий.
Для точного подбора исходный список клиентов лучше сразу передавать с сайтами. Это экономит лишний шаг диалога.
Какие задачи решает
- составить список похожих B2B-компаний по профилю текущих клиентов
- построить портрет целевого клиента на базе 5–10 успешных аккаунтов
- ранжировать потенциальных клиентов по шкале от 0 до 100 баллов
- разбить базу из 100 целевых компаний на три группы приоритета
Примеры запросов агенту
- Найди компании, похожие на наших ключевых клиентов: Stripe, Brex и Ramp
- Составь отчёт с профилем ICP и списком 100 целевых аккаунтов для нового рынка
- Оцени список потенциальных клиентов по модели lookalike-customer-finder
Как установить lookalike-customer-finder
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add OneWave-AI/claude-skills --skill lookalike-customer-finder -a claude-code2Вручную: положить файлы
~/.claude/skills/lookalike-customer-finder/SKILL.mdПапка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/lookalike-customer-finder/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add OneWave-AI/claude-skills --skill lookalike-customer-finder -a codex2Вручную: положить файлы
.agents/skills/lookalike-customer-finder/SKILL.mdДля всех проектов — ~/.agents/skills/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add OneWave-AI/claude-skills --skill lookalike-customer-finder -a cursor2Вручную: положить файлы
.cursor/skills/lookalike-customer-finder/SKILL.mdCursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/
1GitHub CLI
gh skill install OneWave-AI/claude-skills lookalike-customer-finder2Вручную: положить файлы
.github/skills/lookalike-customer-finder/SKILL.md1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add OneWave-AI/claude-skills --skill lookalike-customer-finder -a gemini-cli2Командой платформы
gemini skills install https://github.com/OneWave-AI/claude-skills --path lookalike-customer-finderВручную: положить файлы
.devin/skills/lookalike-customer-finder/SKILL.mdСтарый путь .windsurf/skills/ тоже читается
Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add OneWave-AI/claude-skills --skill lookalike-customer-finder -a opencodeClaude.ai
Упакуйте папку в zip и загрузите в Settings → Capabilities → Skills
По шагам, с командами для каждой платформы: Как установить скилл в Claude Code: пять способов
Вопросы о lookalike-customer-finder
Как установить lookalike-customer-finder в Claude Code?
Выполните команду npx skills add OneWave-AI/claude-skills --skill lookalike-customer-finder -a claude-code в терминале.
Сколько компаний скилл отбирает в итоговый список?
Скилл находит и ранжирует 100 компаний, разделяя их на три группы: топ-10 в первом эшелоне, 40 во втором и 50 в третьем.
Какие данные нужны для запуска анализа?
Нужно передать список из 5–10 лучших клиентов. Если не указать их сразу, агент попросит эти аккаунты перед началом расчёта.
Исходный текст
SKILL.md · MIT
--- name: lookalike-customer-finder description: Input your best customers and find 100+ companies that match the profile. Uses firmographic data, tech stack, growth signals, and similarity scoring to identify ideal prospects. Use when building target account lists or expanding to new markets. --- # Lookalike Customer Finder Analyze a company's best customers and find similar companies that match the same profile, producing a high-quality, ranked target account list. ## Contents - `references/scoring-model.md` - Profile dimensions, weighted scoring model, and score bands. - `references/output-template.md` - Full Markdown report structure (ICP, ranked lookalikes, market insights, targeting strategy, action plan). - `references/data-sources.md` - Recommended enrichment tools and data points to gather. - `references/examples.md` - Best practices, trigger phrases, and an example request. ## Workflow 1. Collect the best customers provided. If none are given, ask for the top 5-10 accounts. 2. Analyze common characteristics across them. See `references/scoring-model.md` for the five profile dimensions. 3. Build the Ideal Customer Profile (ICP) from those shared traits. 4. Search the market for companies matching the ICP. Pull firmographics, tech stack, growth signals, and contacts from the tools in `references/data-sources.md`. 5. Score each candidate 0-100 using the weighted scoring model in `references/scoring-model.md`. 6. Rank and tier the companies by score (Tier 1: top 10, Tier 2: next 40, Tier 3: next 50). 7. Produce the report following `references/output-template.md`, including market insights, a tiered targeting strategy, and a quick-start action plan. 8. Apply the best practices in `references/examples.md` throughout: favor quality over quantity, weight growth signals, and enrich contacts before recommending outreach.
© OneWave-AI · MIT · OneWave-AI/claude-skills
