sales-account-intelligence

tarafından tavily-ai

Build sales-ready account intelligence for companies, prospects, customers, partners, and target buyers. Use when the user asks for sales prep, account brief,…

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 tarafından daha fazla skill

research
tavily-ai
Herhangi bir konuda otomatik kaynak toplama, analiz ve alıntılarla kapsamlı araştırma. Açık alıntılarla çoklu kaynak web araştırması yapar; karşılaştırmalar, güncel olaylar, pazar analizi ve detaylı raporlar için idealdir. Üç model seçeneği sunar: hedefli tek konulu araştırma için mini (~30 sn), kapsamlı çok açılı analiz için pro (~60-120 sn) ve API tabanlı karmaşıklık algılama için auto. Tavily MCP sunucusu üzerinden OAuth ile kimlik doğrulama yapar ve otomatik tarayıcı tabanlı giriş ile...
official
search
tavily-ai
LLM için optimize edilmiş sonuçlar, alaka düzeyi puanlaması ve esnek filtreleme ile web araması. Yapılandırılabilir gecikme ve alaka düzeyi dengeleriyle dört arama derinliği modunu (ultra hızlı, hızlı, temel, gelişmiş) destekler. Alan filtresi, zaman aralığı kısıtlamaları, tarih aralıkları, ülke önceliklendirmesi ve ham içerik çıkarma içerir. Başlık, URL, içerik parçacığı ve alaka düzeyi puanı ile sonuçlar döndürür; isteğe bağlı görsel sonuçları ve faviconlar. Tavily MCP sunucusu veya API anahtarı yapılandırması aracılığıyla
official
tavily-best-practices
tavily-ai
We need to translate the given English text into Turkish, preserving the name "tavily-best-practices" but not including it unless it appears in the source. The source text does not include the name, so we just translate the description. We must preserve product names, protocol names, URLs, numbers, technical terms. No extra commentary. The text: "Web search API for LLMs with real-time data access, content extraction, site crawling, and AI-powered research. Five core methods: search() for web results, extract() for URL content, crawl() for site-wide extraction, map() for URL discovery, and research() for end-to-end AI synthesis Supports Python and JavaScript SDKs with async clients for parallel queries and configurable search depth (ultra-fast/fast/basic/advanced) Crawl method accepts semantic instructions to focus extraction on..." Translate to Turkish. Note: "LLMs" should remain as is. "API" remains. Method names like search(), extract(), etc. remain. "SDKs" remains. "async clients" - maybe "asenk
official
tavily-cli
tavily-ai
Web araması, içerik çıkarma, site tarama ve Tavily CLI üzerinden derin araştırma. Arama, çıkarma, URL keşfi, toplu tarama ve alıntılarla çoklu kaynak araştırmasını kapsayan beş komut modu. Tüm komutlar, yapılandırılmış, aracı tabanlı iş akışları için JSON çıktısı ve dosyaya kaydetmeyi destekler. İhtiyaçlarınıza göre basit aramadan çıkarma, haritalama, tarama ve kapsamlı araştırmaya yönlendiren bir yükseltme deseni. tavily-cli kurulumu ve tvly login ile API anahtarı kimlik doğrulaması gerektirir.
official
tavily-crawl
tavily-ai
Çok sayfalı web sitesi tarayıcısı, anlamsal filtreleme ve markdown dışa aktarma ile. Derinlik ve genişlik kontrolü ile tüm site bölümlerini tarayın; sonuçları odaklamak için yol regex'i, alan adı veya doğal dil talimatlarıyla filtreleyin Her sayfayı --output-dir aracılığıyla yerel markdown dosyaları olarak kaydedin veya aracı işleme için yapılandırılmış JSON döndürün Sonuçları LLM'lere beslerken bağlam şişmesini önlemek için parça çıkarma ile anlamsal talimatlar kullanın; çevrimdışı dokümantasyon indirmeleri için tam sayfa çıkarma kullanın Destekler...
official
tavily-dynamic-search
tavily-ai
Web'de arama yap, sonuçları filtrele ve içerik çıkar, böylece ham arama verileri asla bağlam pencerene girmez. Yalnızca düzenlenmiş print() çıktın geri döner.
official
tavily-extract
tavily-ai
20 URL'ye kadar temiz markdown veya metin çıkarır; JavaScript işleme ve sorgu odaklı parçalama desteği sunar. JavaScript ile oluşturulmuş sayfaları, yapılandırılabilir çıkarma derinliğiyle (basit sayfalar için temel, dinamik SPA'lar ve tablolar için gelişmiş) işler. Tam sayfalar yerine yalnızca ilgili içerik parçalarını döndürmek için sorgu odaklı çıkarmayı destekler. Varsayılan olarak LLM için optimize edilmiş markdown döndürür; düz metin biçimi ve yapılandırılmış JSON çıktısı seçenekleri sunar. Tek bir çağrıda 20 URL'ye kadar işler;...
official
tavily-map
tavily-ai
Web sitelerinde içerik çıkarmadan hızlı URL keşfi, büyük sitelerde belirli sayfaları bulmak için idealdir. Yapılandırılabilir derinlik ve genişlik, regex yol filtrelemesi ve anlamsal filtreleme için doğal dil talimatları ile bir alandaki tüm URL'lerin yapılandırılmış listelerini döndürür. Derinlik kontrolünü (1–5 seviye), sayfa başına genişlik sınırlarını, harici bağlantı ekleme/hariç tutma ve regex desenleri aracılığıyla alan filtrelemesini destekler. Bir iş akışında 1. adım olarak tasarlanmıştır: doğru sayfayı bulmak için haritalayın, ardından çıkarma veya...
official