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Agent Skill · 研究检索

lcrm-deal-closer(lcrm 交易更接近)

lcrm-deal-closer 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

lcrm-deal-closer 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为权限未标注;许可证信息还不明确,第三方扫描有提醒项,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 50,488。

总安装 612周安装 26GitHub Stars 公开资料未说明下载 214核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
unknown

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:lcrm-deal-closer(lcrm 交易更接近)
来源仓库:https://github.com/r-earth-or/lcrm_skills
仓库路径:skills/lcrm-deal-closer
安装命令:
npx skills add https://github.com/r-earth-or/lcrm_skills --skill lcrm-deal-closer
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 npx skills 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/r-earth-or/lcrm_skills --skill lcrm-deal-closer

这个 Skill 是做什么的

研究检索类 Skill 主要解决「找资料、核对事实、把来源整理清楚」的问题,通常会让助手先检索再总结。

用于查找、检索和筛选相关信息。lcrm-deal-closer 属于研究检索类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。适合根据关键词或任务场景快速定位候选结果。可辅助内容调研、资料收集和线索整理工作。安装前建议确认是否支持联网及文件读写权限。注意维护状态,避免依赖已弃用的接口或服务。

来源仓库内路径:skills/lcrm-deal-closer

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 npx skills add https://github.com/r-earth-or/lcrm_skills --skill lcrm-deal-close…;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    权限没有明确标注,第一次使用时只给一个无关紧要的任务,观察它到底读了哪些文件和网络。

常见问题

6 条

lcrm-deal-closer 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/r-earth-or/lcrm_skills --skill lcrm-deal-closer。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

lcrm-deal-closer 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

lcrm-deal-closer 需要什么权限?

权限级别没有明确标注。第一次使用时建议只给无关紧要的任务,观察它实际读写了哪些内容。

lcrm-deal-closer 是免费的吗?

公开资料没有标注明确许可证,收费和商用限制都无法确认。正式使用前请到来源仓库核对授权说明。

lcrm-deal-closer 用的人多吗?

公开数据是累计安装 612 次,近一周安装 26 次,下载 214 次。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

lcrm-deal-closer 安全吗?

第三方扫描有提醒项,说明存在需要人工确认的行为。安装前请打开源码看清它读了什么、联网到哪里。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 同时适配 4 种工具,换客户端不用重新找替代品。

先想清楚的地方

  • 许可证没有明确标注,能不能商用、能不能再分发都不确定。
  • 第三方扫描存在提醒项或未通过项,需要人工逐条确认。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 Codex,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理研究检索类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 需要明确授权才能用到公司项目里的场景。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

研究检索类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
find-skills

寻找技能 · Codex、Claude

31,199,81316,486操作浏览器MIT有提醒
self-improving-agent

自我改进 Agent · OpenClaw

16,464,0023,396接触敏感数据MIT-0通过
soultrace

灵魂追踪 · Codex、Claude

7,588,94412需要联网未明确有提醒
self-improving

自我完善 · OpenClaw

6,829,2841,046需要联网MIT-0通过
microsoft-foundry

微软代工厂 · Codex、Claude

6,614,144764调用外部服务未明确有提醒
lcrm-deal-closer

lcrm 交易更接近 · 本页

612—权限未标注未明确有提醒

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

销售打单助手

目标

针对已在跟进的客户,结合 CRM 跟进记录,判断产品匹配路径,输出可执行的打单方案。

知识库引用

加载以下文档(相对于本 skill 目录):

  • 产品体系总纲:knowledge/claude.md
  • 售前数字员工产品说明:knowledge/数字员工/售前数字员工产品说明书.md
  • Langtum 平台介绍:knowledge/langtum/什么是langtum.md
  • Langtum 平台架构:knowledge/langtum/Langtum平台架构.md
  • Langtum 使用场景:knowledge/langtum/Langtum使用场景.md

依赖

  • lcrm-search skill:获取客户商务记录(跟进历史)

工作流

步骤1:获取客户信息

主动询问用户:

  1. 客户名称是什么?
  2. 已了解的需求或场景是什么?
  3. 是否有跟进记录需要参考?

如需参考跟进记录,调用 lcrm-search skill 获取该客户的商务记录:

  • 脚本:node scripts/search.mjs customer-business-records --customer-id "<customerId>"
  • 如不知道 customerId,先用:node scripts/search.mjs customers --company-name "<客户名>" --limit 5

步骤2:判断产品匹配路径

客户特征推荐路径
SKU复杂/招投标频繁/B2B/直销团队售前数字员工打单策略
不符合上述画像,但有AI需求或业务流程优化需求Langtum 平台打单策略

步骤3:输出打单策略

售前数字员工路径

基于5大核心能力 + 客户场景,输出:

输出项内容
匹配度评级高/中/低 + 匹配点分析(产品特征/销售模式/行业)
核心切入点最多3个,按优先级排序,每个含话术
异议应对针对客户可能提出的3个主要异议
下一步动作明确的1-2个推进动作

5大核心能力参考:

  • ① 深度知识摄入与精准问答 → 适用:SKU多、销售记不住参数
  • ② 咨询式需求引导 → 适用:需求模糊、依赖老法师经验
  • ③ 确定性逻辑推理与计算 → 适用:兼容性校验、配错成本高
  • ④ 强合规与标书生成 → 适用:招投标频繁、写标书耗时
  • ⑤ 方案与报价闭环 → 适用:配置清单复杂、跨部门核对
Langtum 平台路径

基于客户业务痛点,输出:

输出项内容
核心痛点客户业务流程中的低效环节
平台能力匹配Chatbot/Multi-Agent/工作流/知识库/插件体系
定制场景建议具体用哪个模块解决哪个问题
切入话术开场白 + 价值主张
下一步动作明确的1-2个推进动作

输出风格要求

  • 结构化:用表格、列表,禁止大段文字
  • 直接说结论:核心观点前置
  • 说人话:避免AI术语,用客户业务语言
  • 量化价值:每个价值点都要有数字
  • 可执行:给出明确的下一步动作

平台分布

Codex

33.98%
按下载量换算73

Claude

32.76%
按下载量换算70

Cursor

17.22%
按下载量换算37

Gemini CLI

8.66%
按下载量换算19

安全审计

Gen Agent Trust Hub

可疑

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

权限未标注

当前来源未能明确判断权限范围,默认进入异常复核队列。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。来源安全扫描存在提醒或未通过项,安装前请自行复核。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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