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💬 コミュニケーション コミュニティ

compose-outreach

Generate personalized outreach messages using Common Room signals. Triggers on 'draft outreach to [person]', 'write an email to [name]', 'compose a message for [contact]', or any outreach drafting request.

⚡ おすすめ: コマンド1行でインストール(60秒)

下記のコマンドをコピーしてターミナル(Mac/Linux)または PowerShell(Windows)に貼り付けてください。 ダウンロード → 解凍 → 配置まで全自動。

🍎 Mac / 🐧 Linux
mkdir -p ~/.claude/skills && cd ~/.claude/skills && curl -L -o compose-outreach.zip https://jpskill.com/download/22665.zip && unzip -o compose-outreach.zip && rm compose-outreach.zip
🪟 Windows (PowerShell)
$d = "$env:USERPROFILE\.claude\skills"; ni -Force -ItemType Directory $d | Out-Null; iwr https://jpskill.com/download/22665.zip -OutFile "$d\compose-outreach.zip"; Expand-Archive "$d\compose-outreach.zip" -DestinationPath $d -Force; ri "$d\compose-outreach.zip"

完了後、Claude Code を再起動 → 普通に「動画プロンプト作って」のように話しかけるだけで自動発動します。

💾 手動でダウンロードしたい(コマンドが難しい人向け)
  1. 1. 下の青いボタンを押して compose-outreach.zip をダウンロード
  2. 2. ZIPファイルをダブルクリックで解凍 → compose-outreach フォルダができる
  3. 3. そのフォルダを C:\Users\あなたの名前\.claude\skills\(Win)または ~/.claude/skills/(Mac)へ移動
  4. 4. Claude Code を再起動

⚠️ ダウンロード・利用は自己責任でお願いします。当サイトは内容・動作・安全性について責任を負いません。

🎯 このSkillでできること

下記の説明文を読むと、このSkillがあなたに何をしてくれるかが分かります。Claudeにこの分野の依頼をすると、自動で発動します。

📦 インストール方法 (3ステップ)

  1. 1. 上の「ダウンロード」ボタンを押して .skill ファイルを取得
  2. 2. ファイル名の拡張子を .skill から .zip に変えて展開(macは自動展開可)
  3. 3. 展開してできたフォルダを、ホームフォルダの .claude/skills/ に置く
    • · macOS / Linux: ~/.claude/skills/
    • · Windows: %USERPROFILE%\.claude\skills\

Claude Code を再起動すれば完了。「このSkillを使って…」と話しかけなくても、関連する依頼で自動的に呼び出されます。

詳しい使い方ガイドを見る →
最終更新
2026-05-18
取得日時
2026-05-18
同梱ファイル
2

📖 Skill本文(日本語訳)

※ 原文(英語/中国語)を Gemini で日本語化したものです。Claude 自身は原文を読みます。誤訳がある場合は原文をご確認ください。

Compose Outreach

Common Roomのシグナルに基づき、特定の企業または連絡先向けにパーソナライズされた3つのアウトリーチ形式(メール、電話スクリプト、LinkedInメッセージ)を生成します。

アウトリーチプロセス

ステップ1:ターゲットを調べる

Common Room MCPツールを使用して、ターゲット(企業および/または特定の連絡先)のデータを見つけて取得します。以下を抽出します。

  • 最近の製品活動とエンゲージメントシグナル
  • コミュニティ活動(投稿、質問、リアクション)
  • サードパーティのインテントシグナル(求人情報、ニュース、資金調達)
  • 関係履歴(以前の連絡、会議、メール開封)

ユーザーが人物を指定した場合は、連絡先レベルの調査を実行します。企業のみが指定された場合は、役職、エンゲージメント、役割に基づいて最適なターゲット連絡先を特定します。

ステップ2:外部フックのウェブ検索(CRシグナルが薄い場合)

CRが強力なシグナル(最近の活動、エンゲージメント、製品使用状況)を返した場合、それらがパーソナライゼーションを推進するはずです。ウェブ検索はスキップしてください。CRシグナルが薄い場合、または見込み客のCR活動が少ない場合は、外部フックのウェブ検索を実行します。

検索する内容:

  • "[company name]" funding OR acquisition OR launch OR announcement — 過去30日間
  • "[contact full name]" "[company name]" — 最近の記事、インタビュー、LinkedIn投稿、会議での講演を探す

以下の外部フックを優先します。

  • 非常に最近(2週間以内) — 見込み客がまだ考えている可能性が高い
  • 公開されている — あなたが見たことを彼らが知っている
  • 変化を示す — 成長、新しい役割、新しい製品、新しい市場

ユーザーが明示的にウェブ検索または外部フックを要求した場合は、CRシグナルの豊富さに関係なく実行します。

ステップ3:Sparkエンリッチメント(利用可能な場合)

Sparkが利用可能な場合は、ターゲット連絡先に対してエンリッチメントを実行し、ペルソナ分類、背景、影響力シグナルを取得します。これを使用して、トーンとメッセージの角度を調整します。

ステップ4:最適なフックを特定する

シグナルデータから、最も強力なパーソナライゼーションフックを1〜3つ特定します。以下の順にランク付けします。

  1. 最近性 — 過去7〜14日以内に発生したこと
  2. 具体性 — 一般的な傾向ではなく、彼らがとった具体的な行動
  3. 関連性 — あなたの製品が提供する価値に直接つながるもの

良いフック:コミュニティでXについて質問を投稿した、5人のエンジニアを雇ったばかり、最近[機能]を使い始めた、会社がシリーズBの資金調達を行ったばかり、トライアルの期限が近づいている、チャンピオンが転職した。

悪いフック:「お客様であることに気づきました」や一般的な業界トレンド。

ステップ5:3つの形式すべてを生成する

最も強力なフックを使用して、3つの形式すべてを作成します。各形式には異なる制約と慣習があります。references/outreach-formats-guide.mdの形式固有のガイドラインに従ってください。

常に3つすべてを生成し、明確にラベル付けしてください。

ユーザーの会社コンテキストが利用可能な場合(references/my-company-context.mdを参照)、ユーザーの特定の製品とポジショニングに基づいて、価値の橋渡しとピッチを構築します。

ステップ6:選択を注釈付けする

3つのドラフトの後、以下の内容を説明する短いメモ(2〜4文)を含めます。

  • どのシグナルが使用され、なぜ選択されたのか
  • 行われた仮定(例:推測される電話の目的)
  • 主要なフックが響かなかった場合の代替アングル

出力形式

## [名前 / 会社]向けアウトリーチ

### 📧 メール

**件名:** [件名]

[メール本文 — 3〜5文]

---

### 📞 電話スクリプト

**オープニング:**
[オープニングライン — 会話形式、1〜2文]

**価値の橋渡し:**
[電話をかけた理由と今かける理由 — シグナルに結びついた2〜3文]

**依頼:**
[単一の、摩擦の少ない依頼 — 例:15分間の電話、特定の質問]

---

### 💼 LinkedInメッセージ

[300文字以内。温かく、個人的で、ピッチなし。]

---

### シグナルノート
[2〜4文:どのシグナルが使用され、その理由、および代替アングル]

シグナルデータが少ない場合

Common Roomがターゲットに関する最小限のデータ(例:名前、役職、タグのみ — 活動なし、スコアなし、Sparkなし)しか返さない場合:

  1. 何もないところからアウトリーチを作成しないでください。 捏造されたシグナルに基づいたアウトリーチは、アウトリーチがないよりも悪いです。
  2. まずウェブ検索を実行してください — これが主要なパーソナライゼーションソースになります。最近のニュース、LinkedIn投稿、会議での講演、会社の発表を探します。
  3. ウェブ検索でもほとんど何も見つからない場合は、正直に現状を提示し、ユーザーにコンテキストを尋ねます。
## [名前 / 会社]向けアウトリーチ — データが限られています

**見つかったもの:**
[CRとウェブ検索からの実際のデータのみ]

**パーソナライズされたアウトリーチを作成するのに十分なシグナルがまだありません。** 強力なものを作成するには、以下が必要です。
- 最近の活動またはエンゲージメントシグナル
- 以前の会話から得られたコンテキスト
- 今すぐ連絡する具体的な理由

上記のいずれかを共有していただけますか?

品質基準

  • すべてのメッセージは何か特定のものを参照する必要があります — 一般的なアウトリーチは許容される出力ではありません
  • トーンをコンテキストに合わせる:インバウンド/コミュニティシグナルには温かく会話的、コールド/エグゼクティブアウトリーチにはよりフォーマルに
  • LinkedInメッセージは300文字以内である必要があります — 例外はありません
  • 電話スクリプトは自然に話せるものでなければなりません — リズムを確認するために心の中で声に出して読んでください
  • シグナルを捏造しないでください — Common Roomまたはウェブ検索から取得したデータのみを参照してください

参照ファイル

  • references/outreach-formats-guide.md — 各チャネルの詳細なフォーマットルール、例、トーンガイドライン
📜 原文 SKILL.md(Claudeが読む英語/中国語)を展開

Compose Outreach

Generate three personalized outreach formats — email, call script, and LinkedIn message — grounded in Common Room signals for a specific company or contact.

Outreach Process

Step 1: Look Up the Target

Use Common Room MCP tools to find and retrieve data for the target (company and/or specific contact). Pull:

  • Recent product activity and engagement signals
  • Community activity (posts, questions, reactions)
  • 3rd-party intent signals (job postings, news, funding)
  • Relationship history (prior contact, meetings, email opens)

If the user specified a person, run contact-level research. If only a company was given, identify the best contact to target based on title, engagement, and role.

Step 2: Web Search for External Hooks (If CR Signals Are Thin)

If CR returned strong signals (recent activity, engagement, product usage), those should drive personalization — skip web search. If CR signals are thin or the prospect has little CR activity, run a web search for external hooks:

What to search:

  • "[company name]" funding OR acquisition OR launch OR announcement — last 30 days
  • "[contact full name]" "[company name]" — look for recent articles, interviews, LinkedIn posts, or conference talks

Prioritize external hooks that are:

  • Very recent (< 2 weeks) — the prospect is likely still thinking about it
  • Publicly visible — they know you could have seen it
  • Change-signaling — growth, new role, new product, new market

If the user explicitly asks for web search or external hooks, run it regardless of CR signal richness.

Step 3: Spark Enrichment (If Available)

If Spark is available, run enrichment on the target contact to get persona classification, background, and influence signals. Use this to calibrate tone and message angle.

Step 4: Identify the Best Hooks

From the signal data, identify the 1–3 strongest personalization hooks. Rank by:

  1. Recency — happened in the last 7–14 days
  2. Specificity — a concrete action they took, not a general trend
  3. Relevance — connects directly to a value your product delivers

Good hooks: posted a question in the community about X, just hired 5 engineers, recently started using [feature], company just raised Series B, trial nearing expiration, champion just changed jobs.

Bad hooks: "I noticed you're a customer" or generic industry trends.

Step 5: Generate All Three Formats

Use the strongest hooks to write all three formats. Each format has different constraints and conventions — follow the format-specific guidelines in references/outreach-formats-guide.md.

Always produce all three, clearly labeled.

When the user's company context is available (see references/my-company-context.md), ground the value bridge and pitch in the user's specific product and positioning.

Step 6: Annotate Your Choices

After the three drafts, include a brief note (2–4 sentences) explaining:

  • Which signals were used and why they were chosen
  • Any assumptions made (e.g., inferred call objective)
  • Alternative angles if the primary hook doesn't land

Output Format

## Outreach for [Name / Company]

### 📧 Email

**Subject:** [Subject line]

[Email body — 3–5 sentences]

---

### 📞 Call Script

**Opening:**
[Opening line — conversational, 1–2 sentences]

**Value Bridge:**
[Why you're calling and why now — 2–3 sentences tied to a signal]

**Ask:**
[Single, low-friction ask — e.g., 15-minute call, specific question]

---

### 💼 LinkedIn Message

[Under 300 characters. Warm, personal, no pitch.]

---

### Signal Notes
[2–4 sentences: which signals were used, why, and any alternative angles]

When Signal Data Is Sparse

If Common Room returns minimal data on the target (e.g., just name, title, tags — no activity, no scores, no Spark):

  1. Do not draft outreach from thin air. Outreach grounded in fabricated signals is worse than no outreach.
  2. Run web search first — this becomes your primary personalization source. Look for recent news, LinkedIn posts, conference talks, company announcements.
  3. If web search also returns little, present what you have honestly and ask the user for context:
## Outreach for [Name / Company] — Limited Data

**What I found:**
[Only the real data from CR and web search]

**I don't have enough signal to draft personalized outreach yet.** To write something strong, I'd need:
- Recent activity or engagement signals
- Context you have from prior conversations
- A specific reason for reaching out now

Can you share any of the above?

Quality Standards

  • Every message must reference something specific — generic outreach is not acceptable output
  • Match tone to context: warm and conversational for inbound/community signals; more formal for cold/executive outreach
  • The LinkedIn message must be under 300 characters — no exceptions
  • The call script must be speakable naturally — read it aloud mentally to check rhythm
  • Never fabricate signals — only reference data retrieved from Common Room or web search

Reference Files

  • references/outreach-formats-guide.md — detailed format rules, examples, and tone guidelines for each channel

同梱ファイル

※ ZIPに含まれるファイル一覧。`SKILL.md` 本体に加え、参考資料・サンプル・スクリプトが入っている場合があります。