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prospect

Full ICP-to-leads pipeline. Describe your ideal customer in plain English and get a ranked table of enriched decision-maker leads with emails and phone numbers.

⚡ 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 prospect.zip https://jpskill.com/download/22658.zip && unzip -o prospect.zip && rm prospect.zip
🪟 Windows (PowerShell) 
$d = "$env:USERPROFILE\.claude\skills"; ni -Force -ItemType Directory $d | Out-Null; iwr https://jpskill.com/download/22658.zip -OutFile "$d\prospect.zip"; Expand-Archive "$d\prospect.zip" -DestinationPath $d -Force; ri "$d\prospect.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 prospect.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 → prospect 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
⬇ .zip でダウンロード(推奨) ⬇ .skill 形式(上級者用) 元のソース ↗

⚠️ 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
1

📖 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。

プロスペクト

ICP（理想的な顧客プロファイル）の説明から、ランク付けされ、情報が充実したリードリストを一度に作成します。ユーザーは「$ARGUMENTS」を介して理想的な顧客を記述します。

例

  • /apollo:prospect VP of Engineering at Series B+ SaaS companies in the US, 200-1000 employees
  • /apollo:prospect heads of marketing at e-commerce companies in Europe
  • /apollo:prospect CTOs at fintech startups, 50-500 employees, New York
  • /apollo:prospect procurement managers at manufacturing companies with 1000+ employees
  • /apollo:prospect SDR leaders at companies using Salesforce and Outreach

ステップ1 — ICPの解析

「$ARGUMENTS」の自然言語記述から構造化されたフィルターを抽出します。

企業フィルター:

  • 業界/業種キーワード → q_organization_keyword_tags
  • 従業員数範囲 → organization_num_employees_ranges
  • 企業所在地 → organization_locations
  • 特定のドメイン → q_organization_domains_list

人物フィルター:

  • 役職 → person_titles
  • 役職レベル → person_seniorities
  • 人物所在地 → person_locations

ICPが曖昧な場合は、続行する前に1〜2の明確化の質問をしてください。最低でも、役職/役割と業界または企業規模が必要です。

ステップ2 — 企業の検索

企業フィルターを使用してmcp__claude_ai_Apollo_MCP__apollo_mixed_companies_searchを使用します。

  • 業界/業種にはq_organization_keyword_tags
  • 規模にはorganization_num_employees_ranges
  • 地域にはorganization_locations
  • per_pageを25に設定します。

ステップ3 — 上位企業の情報充実

上位10件の結果のドメインを使用してmcp__claude_ai_Apollo_MCP__apollo_organizations_bulk_enrichを使用します。これにより、企業のランク付けに役立つ収益、資金調達、従業員数、企業属性データが明らかになります。

ステップ4 — 意思決定者の発見

以下を使用してmcp__claude_ai_Apollo_MCP__apollo_mixed_people_api_searchを使用します。

  • ICPからのperson_titlesとperson_seniorities
  • 充実した企業ドメインにスコープされたq_organization_domains_list
  • per_pageを25に設定します。

ステップ5 — 上位リードの情報充実

クレジット警告: 続行する前に、消費されるクレジット数をユーザーに正確に伝えてください。

mcp__claude_ai_Apollo_MCP__apollo_people_bulk_matchを使用して、1回の呼び出しで最大10件のリードを以下の情報で充実させます。

  • 各人物のfirst_name、last_name、domain
  • reveal_personal_emailsをtrueに設定します。

リードが10件を超える場合は、複数の呼び出しにバッチ処理します。

ステップ6 — リードテーブルの提示

結果をランク付けされたテーブルで表示します。

一致するリード: [ICP概要]

# 名前 役職 会社 従業員数 収益 メール 電話 ICP適合度

ICP適合度のスコアリング:

  • Strong — 役職、役職レベル、企業規模、業界がすべて一致
  • Good — 4つの基準のうち3つが一致
  • Partial — 4つの基準のうち2つが一致

概要: X社のYリードが見つかりました。Zクレジットが消費されました。

ステップ7 — 次のアクションの提案

ユーザーに尋ねます。

  1. すべてApolloに保存 — 各リードに対してrun_dedupe: trueを設定し、mcp__claude_ai_Apollo_MCP__apollo_contacts_createを介して一括で連絡先を作成します。
  2. シーケンスにロード — どのシーケンスか尋ね、これらの連絡先に対してシーケンスロードフローを実行します。
  3. 企業を深掘り — リストから任意の企業に対して/apollo:company-intelを実行します。
  4. 検索の絞り込み — フィルターを調整して再実行します。
  5. エクスポート — リードをCSV形式のテーブルとしてフォーマットし、簡単にコピー＆ペーストできるようにします。
📜 原文 SKILL.md(Claudeが読む英語/中国語)を展開

Prospect

Go from an ICP description to a ranked, enriched lead list in one shot. The user describes their ideal customer via "$ARGUMENTS".

Examples

  • /apollo:prospect VP of Engineering at Series B+ SaaS companies in the US, 200-1000 employees
  • /apollo:prospect heads of marketing at e-commerce companies in Europe
  • /apollo:prospect CTOs at fintech startups, 50-500 employees, New York
  • /apollo:prospect procurement managers at manufacturing companies with 1000+ employees
  • /apollo:prospect SDR leaders at companies using Salesforce and Outreach

Step 1 — Parse the ICP

Extract structured filters from the natural language description in "$ARGUMENTS":

Company filters:

  • Industry/vertical keywords → q_organization_keyword_tags
  • Employee count ranges → organization_num_employees_ranges
  • Company locations → organization_locations
  • Specific domains → q_organization_domains_list

Person filters:

  • Job titles → person_titles
  • Seniority levels → person_seniorities
  • Person locations → person_locations

If the ICP is vague, ask 1-2 clarifying questions before proceeding. At minimum, you need a title/role and an industry or company size.

Step 2 — Search for Companies

Use mcp__claude_ai_Apollo_MCP__apollo_mixed_companies_search with the company filters:

  • q_organization_keyword_tags for industry/vertical
  • organization_num_employees_ranges for size
  • organization_locations for geography
  • Set per_page to 25

Step 3 — Enrich Top Companies

Use mcp__claude_ai_Apollo_MCP__apollo_organizations_bulk_enrich with the domains from the top 10 results. This reveals revenue, funding, headcount, and firmographic data to help rank companies.

Step 4 — Find Decision Makers

Use mcp__claude_ai_Apollo_MCP__apollo_mixed_people_api_search with:

  • person_titles and person_seniorities from the ICP
  • q_organization_domains_list scoped to the enriched company domains
  • per_page set to 25

Step 5 — Enrich Top Leads

Credit warning: Tell the user exactly how many credits will be consumed before proceeding.

Use mcp__claude_ai_Apollo_MCP__apollo_people_bulk_match to enrich up to 10 leads per call with:

  • first_name, last_name, domain for each person
  • reveal_personal_emails set to true

If more than 10 leads, batch into multiple calls.

Step 6 — Present the Lead Table

Show results in a ranked table:

Leads matching: [ICP Summary]

# Name Title Company Employees Revenue Email Phone ICP Fit

ICP Fit scoring:

  • Strong — title, seniority, company size, and industry all match
  • Good — 3 of 4 criteria match
  • Partial — 2 of 4 criteria match

Summary: Found X leads across Y companies. Z credits consumed.

Step 7 — Offer Next Actions

Ask the user:

  1. Save all to Apollo — Bulk-create contacts via mcp__claude_ai_Apollo_MCP__apollo_contacts_create with run_dedupe: true for each lead
  2. Load into a sequence — Ask which sequence and run the sequence-load flow for these contacts
  3. Deep-dive a company — Run /apollo:company-intel on any company from the list
  4. Refine the search — Adjust filters and re-run
  5. Export — Format leads as a CSV-style table for easy copy-paste