sales-account-intelligence

द्वारा tavily-ai

कंपनियों, संभावित ग्राहकों, ग्राहकों, भागीदारों और लक्षित खरीदारों के लिए सेल्स-तैयार अकाउंट इंटेलिजेंस तैयार करें। तब उपयोग करें जब उपयोगकर्ता सेल्स तैयारी, अकाउंट ब्रीफ,… के बारे में पूछे।

npx skills add https://github.com/tavily-ai/use-case-skills --skill sales-account-intelligence

Sales Account Intelligence

Workflow

Use search and extract to produce fast, useful sales account context with cited sources; use map or crawl only when a known company site needs scoped navigation. Keep this skill focused on research planning, query construction, source selection, and sales-ready synthesis; execution mechanics should come from companion endpoint skills.

Treat the guidance below as base guidance; adapt it to the user's request when appropriate.

  • Define the account, audience, sales motion, geography, and meeting or outreach goal.
  • Split research into short subqueries under 400 characters: company overview, recent news, products, customers, leadership, funding/financials, hiring, partnerships, pain points, and relevant initiatives.
  • Use search for discovery, then filter by source quality before extracting.
  • Extract the strongest sources: official website, newsroom, product pages, customer stories, investor/press pages, credible news, job postings, and relevant executive profiles.
  • Use site navigation when the company site is large and useful pages are hard to find.
  • Collect scoped site sections only when the user needs broad coverage of customers, case studies, news, products, solutions, or careers.

Research Budget

  • Start with a small focused search set: account overview, recent triggers, product/initiative context, and buyer/pain-point evidence.
  • Extract only the strongest sources before drafting the brief.
  • Add more searches only for named gaps that block the brief, such as missing trigger events or missing official product context.
  • Do not use map until search finds the company domain and there is a specific buried page type to locate.
  • Do not use crawl for first-pass account prep unless the user explicitly asks for a site scan.

Capability Guidance

  • Use search for most account briefs, meeting prep, outreach research, and trigger-event checks.
  • Use extract on selected official pages, newsroom posts, customer stories, credible news, job postings, and executive profiles.
  • Use map when the company domain is known but important pages are buried.
  • Use crawl for account site scans only after narrowing to sections that support the sales goal.
  • Use research only when the user asks for a deep strategic account report.

Query And Source Guidance

  • Include company name, aliases, product names, executive names, industry terms, geography, and the sales motion in separate subqueries.
  • For trigger events, use explicit recency language and search for funding, hiring, partnerships, launches, expansion, regulation, incidents, and leadership changes.
  • Prioritize official company pages, newsroom posts, customer stories, product pages, investor or press pages, credible news, job postings, and relevant executive profiles.
  • Treat LinkedIn-style profile snippets, unsourced lists, and old syndicated pages as lower confidence.
  • Report failed or inaccessible sources when they affect trigger events, official pages, customer evidence, or buyer context.

Output Template

Use this markdown structure and keep it practical:

# Account Brief: <company>

## Account Snapshot
- What they do:
- Size/market/geography:
- Relevant products or business lines:

## Trigger Events
- <event>: <why it matters> ([source](URL))

## Business Priorities And Likely Pain Points
- Priority:
- Evidence:
- Sales relevance:

## Buyer And Executive Context
- Person/team:
- Relevant context:
- Confidence:

## Outreach Angles
- Angle:
- Supporting evidence:
- Discovery question:

## Source Gaps
- <missing or uncertain item>

Keep claims practical. Do not invent budget, intent, internal priorities, or buyer names when sources do not support them.

tavily-ai की और Skills

research
tavily-ai
किसी भी विषय पर व्यापक शोध, जिसमें स्वचालित स्रोत संग्रह, विश्लेषण और उद्धरण शामिल हैं। स्पष्ट उद्धरणों के साथ बहु-स्रोत वेब शोध करता है, जो तुलना, समसामयिक घटनाओं, बाजार विश्लेषण और विस्तृत रिपोर्ट के लिए आदर्श है। तीन मॉडल विकल्प प्रदान करता है: लक्षित एकल-विषय शोध के लिए मिनी (~30 सेकंड), व्यापक बहु-कोण विश्लेषण के लिए प्रो (~60-120 सेकंड), और API-संचालित जटिलता पहचान के लिए ऑटो। Tavily MCP सर्वर के माध्य
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search
tavily-ai
We need to translate the given English text into Hindi, preserving product names, protocol names, URLs, numbers, technical terms. The name "search" is to be preserved only if it appears in the source text. The source text does not contain the word "search" as a standalone name? Actually it says "Web search" at the beginning. The instruction says "Name to preserve: search" but also "Do not include the name unless it appears in the source text." So "search" appears in "Web search" - but that's part of the phrase. I think we should preserve the word "search" as is? The instruction says "preserve product names, protocol names, URLs, numbers, and technical terms." "search" might be considered a technical term? But it's a common word. However, the instruction specifically says "Name to preserve: search" meaning we should not translate the word "search" if it appears. In the source text, "Web search" - the word "search" is there. So we should keep "search" as is.
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tavily-best-practices
tavily-ai
We need to translate the given English text to Hindi. The text describes a web search API for LLMs with various features. We must preserve product names, protocol names, URLs, numbers, technical terms. The name "tavily-best-practices" is not in the text, so we don't include it. We translate only the text inside <text>. No extra commentary, labels, etc. Let's translate: "Web search API for LLMs with real-time data access, content extraction, site crawling, and AI-powered research." -> "LLMs के लिए वेब सर्च API जिसमें रीयल-टाइम डेटा एक्सेस, कंटेंट एक्सट्रैक्शन, साइट क्रॉलिंग और AI-संचालित शोध शामिल है।" "Five core methods: search() for web results, extract() for URL content, crawl() for site-wide extraction, map() for URL discovery, and research() for end
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tavily-cli
tavily-ai
वेब खोज, सामग्री निष्कर्षण, साइट क्रॉलिंग, और Tavily CLI के माध्यम से गहन शोध। पाँच कमांड मोड: खोज, निष्कर्षण, URL खोज, बल्क क्रॉलिंग, और उद्धरणों के साथ बहु-स्रोत शोध। सभी कमांड संरचित, एजेंटिक वर्कफ़्लो के लिए JSON आउटपुट और फ़ाइल सहेजने का समर्थन करते हैं। एस्केलेशन पैटर्न आपको आपकी आवश्यकताओं के अनुसार सरल खोज से निष्कर्षण, मैपिंग, क्रॉलिंग से लेकर व्यापक शोध
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tavily-crawl
tavily-ai
बहु-पृष्ठ वेबसाइट क्रॉलर जिसमें सिमैंटिक फ़िल्टरिंग और मार्कडाउन निर्यात है। गहराई और चौड़ाई नियंत्रण के साथ पूरे साइट अनुभागों को क्रॉल करें; पथ रेगेक्स, डोमेन या प्राकृतिक भाषा निर्देशों द्वारा फ़िल्टर करें ताकि परिणामों को केंद्रित किया जा सके। प्रत्येक पृष्ठ को --output-dir के माध्यम से स्थानीय मार्कडाउन फ़ाइलों के रूप में सहेजें, या एजेंटिक प्रोसेसिंग के लिए संरचित JSON लौटाएँ
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tavily-dynamic-search
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वेब खोजें, परिणामों को फ़िल्टर करें, और सामग्री निकालें ताकि कच्चा खोज डेटा कभी आपके कॉन्टेक्स्ट विंडो में प्रवेश न करे। केवल आपका क्यूरेटेड print() आउटपुट वापस आता है।
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tavily-extract
tavily-ai
20 URL तक से स्वच्छ मार्कडाउन या टेक्स्ट निकालें, जिसमें जावास्क्रिप्ट रेंडरिंग और क्वेरी-केंद्रित चंकिंग सहायता हो। जावास्क्रिप्ट-रेंडर किए गए पृष्ठों को कॉन्फ़िगरेबल निष्कर्षण गहराई (सरल पृष्ठों के लिए बेसिक, डायनामिक SPA और तालिकाओं के लिए एडवांस्ड) के साथ संभालता है। केवल प्रासंगिक सामग्री चंक लौटाने के लिए क्वेरी-केंद्रित निष्कर्षण का समर्थन करता है, पूरे पृष्ठों के बजाय। डिफ़
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वेबसाइटों पर सामग्री निकाले बिना तेज़ URL खोज, बड़ी साइटों पर विशिष्ट पृष्ठ खोजने के लिए आदर्श। किसी डोमेन पर सभी URL की संरचित सूचियाँ लौटाता है, जिसमें कॉन्फ़िगरेबल गहराई और चौड़ाई, regex पथ फ़िल्टरिंग, और सिमैंटिक फ़िल्टरिंग के लिए प्राकृतिक भाषा निर्देश शामिल हैं। गहराई नियंत्रण (1–5 स्तर), प्रति पृष्ठ चौड़ाई सीमा, बाहरी लिंक शामिल/बहिष्करण, और regex पैटर्न के माध्यम से डोमेन फ़िल
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