Claude Code का उपयोग करके अकेले GTM टीम कैसे बनाएं

एक GTM टीम एक भेजने के ऑपरेशन की तरह दिखती है। इसका अधिकांश वास्तविक काम निर्णय होता है: कौन सी कंपनी इस सप्ताह एक संदेश के लायक है, क्या कहना है जो साबित करे कि आपने ध्यान दिया, किस नो-शो का पीछा करना है, और वास्तव में पाइपलाइन को क्या आगे बढ़ाया।

भेजना हमेशा सस्ता हिस्सा था। निर्णय वह चीज़ है जिसके लिए आपको एक टीम की आवश्यकता होती थी, और यह ठीक वही है जिसे एक व्यक्ति प्लस Claude Code अब शुरू से अंत तक चला सकता है।

तो हेडकाउंट में सोचना बंद करें और नौकरियों में सोचना शुरू करें।

एक GTM टीम उनकी एक सूची है, और अधिकांश एक ही आकार की होती हैं: डेटा का ढेर पढ़ना, निर्णय लेना, कुछ लिखना, फॉलो-अप करना, और याद रखना कि क्या हुआ।

हर नौकरी को एक एजेंट से जोड़ें, उन्हें एक साझा मेमोरी दें, और उन्हें एक शेड्यूल पर रखें। लोगों को एक UX मिलता है, सॉफ्टवेयर को एक API मिलता है, एक एजेंट को एक कमांड लाइन मिलती है, इसलिए पूरी टीम सुबह आठ बजे एक क्रॉन लाइन से चलती है। हर सुबह यह रिपोर्ट करती है, और आपका काम संचालन के बजाय संपादन में बदल जाता है।

नीचे बिल्ड है, सीट दर सीट, उस प्रॉम्प्ट के साथ जिसे मैं प्रत्येक के लिए Claude Code में पेस्ट करता हूँ।

रोस्टर: पाँच सीटें

तय करें कि कौन संदेश के लायक है

आउटबाउंड का कठिन हिस्सा कभी भेजना नहीं था। यह उसके सामने का निर्णय था: बाजार की हर कंपनी में से, इस सप्ताह कौन सी संपर्क करने लायक है, और आप क्या कहते हैं जो साबित करे कि आपने ध्यान दिया।

वह निर्णय पहली सीट है।

यह चार प्रकार की हलचल देखता है, वे चार जो एक दशक के बाजार डेटा सूची को संकुचित करते रहते हैं:

• कोई भूमिका खुलती है, या फिर से पोस्ट की जाती है।
• कोई कंपनी किसी प्रतियोगी से जुड़ती है, या आपके द्वारा हल की जाने वाली समस्या के बारे में पोस्ट करती है।
• कोई कंपनी लॉन्च करती है, विस्तार करती है, या अपना स्टैक बदलती है।
• किसी राउंड या अधिग्रहण के माध्यम से पैसा चलता है।

यह प्रत्येक को इस आधार पर स्कोर करता है कि वास्तव में कौन फिट बैठता है और आप उस खाते के बारे में पहले से क्या जानते हैं, फिर ट्रिगर से ही ड्राफ्ट तैयार करता है।

यह जो नियम कभी नहीं तोड़ता वह है उस चीज़ को उद्धृत करना जो हिली। "देखा आपने Head of RevOps की भूमिका फिर से पोस्ट की है, इस तिमाही में दूसरी ऑप्स हायरिंग।" कभी "नमस्ते {{firstName}}" नहीं। यदि संदेश पिछले महीने भी बिना बदलाव के जा सकता था, तो ट्रिगर को छोड़ दिया गया और खाता प्रतीक्षा करता है।

1Write team/prospector.py: run(memory, source, delivery, icp, sequences, weights, offline, dry_run).
2Sense new signals into the four buckets (job, social, company, funding) and write them to the shared
3memory. Cluster by account. For each account, judge it against the ICP and the full history with
4prompts/judge.md (Claude, temperature 0), falling back to a weighted-bucket heuristic that skips weak,
5off-ICP signals. For the ones that clear the bar, draft from the strongest trigger with prompts/draft.md,
6hand the draft to delivery (dry-run by default), and record the touch. Return ranked standup lines.

हर कॉल से पहले उसका ब्रीफ तैयार करें

पहली कॉल से पहले, कोई व्यक्ति बीस मिनट एक वन-पेजर बनाने में बिताता था: यह कंपनी क्या है, क्या हिला, आपने उन्हें पहले क्या भेजा है, आखिरी थ्रेड कहाँ ठंडा पड़ गया।

उसे दूसरे एजेंट को सौंप दें।

यह हर बुक की गई कॉल के लिए उसी मेमोरी से ब्रीफ लिखता है जिसमें प्रॉस्पेक्टर लिखता है। जब तक कॉल शुरू होती है तब तक पेज पहले से मौजूद होता है, उस ट्रिगर के साथ जो उन्हें लाया, इतिहास, और वह एक चीज़ जिस पर खुलना लायक है।

कोई भी रात 11 बजे सुबह 9 बजे की कॉल की तैयारी नहीं करता, और कोई भी बिना तैयारी के अंदर नहीं जाता।

1Write team/researcher.py: run(memory, calendar, icp, offline).
2For each call on today's calendar, pull the account's full history from the shared memory and write a
3one-page brief with prompts/brief.md: what moved, what we already sent and how it landed, and the single
4best thing to open the call on. Ground every line in the history, never invent. Fall back to a plain
5template built from the latest signal when there is no API key. Return one standup line per call.

सीक्वेंस को पीछा करने दें

एक सिग्नल शुरुआती लाइन है। सीक्वेंस वह है जो कन्वर्ट करता है, और यह वह हिस्सा है जिसमें लोग सबसे बुरे होते हैं, क्योंकि फॉलो-अप एक इंसान के फॉलो-अप करने की याद रखने पर निर्भर करता है। हम भूल जाते हैं, हम झिझकते हैं, हम एक बार करते हैं और बंद कर देते हैं।

इसलिए भेजना और पीछा करना Overloop AI में सीक्वेंस के रूप में चलता है जो अपने आप फायर करते हैं जब एजेंट उन्हें हैंड ऑफ कर देता है। एजेंट तय करता है कि किसे और पहला टच लिखता है। Overloop बाकी को एक शेड्यूल पर, ईमेल और LinkedIn दोनों पर ले जाता है, ताकि कैडेंस कभी किसी की याददाश्त पर न टिके या न मरे।

1Write team/sequencer.py: run(memory, delivery, sequences, offline, dry_run, min_age_days, max_age_days).
2Ask the shared memory for accounts whose last touch is a few days old and that have no reply or meeting
3on the books. Draft a light follow-up that adds one genuinely new angle, send it into the follow_up
4sequence, and record the touch. Leave fresh touches alone by honoring the min-age window. Return one
5standup line per account.

नो-शो को वापस जीतें

नो-शो एक योग्य लीड है जो एक कैलेंडर विरोध से टकरा गया। वे एक कारण से पाइपलाइन से बाहर लीक होते हैं: मैन्युअल रिकवरी कभी नहीं होती।

इसलिए वही इंजन हर मिस के लिए एक रिकवरी सीक्वेंस चलाता है। एक सप्ताह में चार टच, दो चैनल, उनमें से किसी में कोई दोष नहीं:

• मिस के एक घंटे बाद: एक टू-क्लिक रीबुक लिंक।
• अगले दिन: LinkedIn पर वही ऑफर।
• तीसरे दिन: उनके उद्योग से जुड़ी एक उपयोगी चीज़, कोई अनुरोध नहीं।
• सातवें दिन: एक सादा अंतिम कॉल।

यह फॉलो-अप से भावना निकाल देता है, और यह लगभग एक तिहाई नो-शो को वापस लाता है जो पहले बस गायब हो जाते थे। किसी को एक भी भेजने की याद रखने की ज़रूरत नहीं है।

1Write team/recoverer.py: run(memory, calendar, delivery, sequences, offline, dry_run).
2For each recent no-show from the calendar, enrol it into the no_show_recovery sequence defined in
3config/sequences.yaml (four touches over a week, two channels, no blame in any step), record the touch,
4and return a standup line. The cadence lives in config, not in code.

साप्ताहिक रिपोर्ट को स्वयं ट्यून करने दें

हर शुक्रवार को कोई व्यक्ति रेट्रो को इकट्ठा करता था: क्या भेजा गया, क्या बुक हुआ, क्या अटका है, पाइपलाइन कहाँ खड़ी है। आखिरी एजेंट इसे उसी मेमोरी से बनाता है, हर हफ्ते, बिना पूछे।

फिर यह वह काम करता है जो एक मानव रिपोर्ट कभी नहीं करती।

यह अपने स्वयं के नाटकों को ग्रेड करता है: सिग्नल जो मीटिंग्स बुक करते रहते हैं उन्हें अधिक वजन मिलता है, कॉपी जो विफल होती रहती है उसे काट दिया जाता है। अगले महीने की शॉर्टलिस्ट उसी से ऑर्डर की जाती है जिस पर बाजार ने वास्तव में प्रतिक्रिया दी, न कि आपने जनवरी में अनुमान लगाया था कि क्या मायने रखता है। रिपोर्ट पिछले सप्ताह का रिकॉर्ड बनकर रुक जाती है और वह चीज़ बन जाती है जो अगले को ट्यून करती है।

1Write team/reporter.py: run(memory, weights, days, offline).
2Read the week's stats from the shared memory. Lead with the meeting count. Re-weight the four signal
3buckets by win rate, counting a meeting more than a reply, with a floor so no bucket ever drops to zero.
4Return the standup lines and the new weights for the next run. prompts/report.md writes the prose
5version when a key is set.

दो प्रॉम्प्ट जो हर सुबह चलते हैं

उपरोक्त प्रत्येक बिल्ड प्रॉम्प्ट एक बार चलता है। ये दो हर खाते पर, हर दिन चलते हैं, इसलिए ये वे हैं जिन्हें रखना और ट्यून करना है। निर्णय और आवाज यहाँ रहती है, सादे फाइलों में, कोड में दबी नहीं।

प्रॉस्पेक्टर इस पर निर्णय करता है:

1ROLE  You are the prospector's judgment layer. For one account, decide whether a buying signal is worth
2acting on right now, and how.
3INPUT  { icp, new_signals: [{bucket, summary}], history, days_since_last_touch }
4SCORING  80-100 strong ICP fit and a high-intent signal (funding, or two clustered); 50-79 good fit,
5one solid signal; 20-49 weak fit or a lone low-intent signal; 0-19 off-ICP or noise
6RULES  Under 7 days since the last touch, prefer nurture or skip, never first_touch. If the signal is
7weak or off-ICP, score it low and skip; saying no is part of the job. why_now must quote the actual
8trigger, in words a rep could say to the buyer.
9OUTPUT (JSON only)  { "score": 0-100, "why_now": "...", "play": "first_touch|follow_up|nurture|skip", "rationale": "..." }

और यह इस पर लिखता है:

1ROLE  You write the opening message. The signal is the reason you are reaching out, and the message has
2to prove you noticed it.
3INPUT  { trigger, bucket, why_now, play, guardrails: {goal, must, never} }
4RULES  Open the first sentence on the trigger, never "Hi {{firstName}}". Connect the trigger to one
5problem you solve, in a single sentence. Close with one low-friction ask. Plain sentences, mixed length,
6no fake urgency, no em dashes, no buzzwords. If the message could have gone out unchanged last month, you
7skipped the trigger; start over.
8OUTPUT (JSON only)  { "subject": "6-9 words", "body": "3-5 sentences" }

पाँच एजेंटों को एक टीम क्या बनाता है

पाँच एजेंट, एक साझा मेमोरी

पाँच स्क्रिप्ट जो प्रत्येक अपने स्वयं के नोट्स रखती हैं, एक टीम नहीं हैं। उन्हें एक टीम में बदलने वाली चीज़ एक एकल साझा मेमोरी है: प्रति खाता एक रिकॉर्ड जिसे हर सीट पढ़ती और लिखती है।

प्रॉस्पेक्टर सोमवार को एक टच लॉग करता है। सीक्वेंसर इसे गुरुवार को पढ़ता है, कोई उत्तर नहीं देखता, और अगला कदम भेजता है। रिपोर्टर शुक्रवार को इसे गिनता है और बकेट को फिर से वेट करता है। एक ही रिकॉर्ड, सत्य का एक स्रोत। उस स्टोर को पहले बनाएं, इसके मेथड नामों को स्थिर रखें, और हर सीट अनुमान लगाने के बजाय उस पर झुकती है।

एक व्यक्ति इसे कैसे चलाता है

सुबह का स्टैंडअप

आप इसे संचालित नहीं करते। आप इसे संपादित करते हैं, जो एक छोटा और बहुत अलग काम है।

टीम आपके जागने से पहले क्रॉन पर चलती है। जब तक आप बैठते हैं तब तक स्टैंडअप Slack में इंतज़ार कर रहा होता है: आज किससे संपर्क करना है और क्यों, आपके कैलेंडर पर हर कॉल के लिए एक ब्रीफ, जिन नो-शो का पीछा किया जा रहा है, पिछले हफ्ते के नंबर जो वास्तव में बुक हुआ उसके अनुसार फिर से वेट किए गए। दो मिनट: स्वीकृत करें, संपादित करें, या मारें।

बनाने के लिए कोई सूची नहीं, अनुमान लगाने के लिए कोई सब्जेक्ट लाइन नहीं, किसे कॉल करना है इस पर कोई सोमवार की मीटिंग नहीं। पूरी टीम टोकन में लगभग $400 प्रति माह में चलती है, विभाग की संपूर्ण परिचालन लागत। जो बचता है वह संपादकीय है: टीम आपके सामने जो रखती है उसके बारे में स्वाद होना, और उसमें से अधिकांश को ना कहना।

जहाँ मनुष्य अभी भी जीतते हैं

जहाँ मनुष्य रहते हैं

यह गो-टू-मार्केट का पूरा हिस्सा नहीं चलाता, और जिन हिस्सों को यह छोड़ता है वे सबसे महत्वपूर्ण हैं। एजेंट तय करते हैं कि किससे संपर्क करना है और पहली पंक्ति लिखते हैं। वे क्लोज़ नहीं करते, और वे वह रिश्ता नहीं बनाते जो एक खरीदार को एक साल बाद आपको चुनने पर मजबूर करता है, जब बजट अंततः आता है।

जब कोई उत्तर वास्तविक प्रश्न, झिझक, या एक शांत "हमें नहीं लगता यह हमारे लिए है" के साथ वापस आता है, तो वह एक मानवीय बातचीत है, और इसे एक ही रहना चाहिए। सिस्टम आपको कमरे में लाने में बहुत अच्छा है। एक बार जब आप अंदर हों तो इसके पास कहने को कुछ नहीं है।

इसलिए जिन लोगों को आप मेहनत पर खर्च करते थे, वे वहाँ जाते हैं जहाँ वे हमेशा अधिक मूल्यवान थे: कॉल, विश्वास, क्लोज़। टीम उन घंटों को वापस खरीदती है जो यह तय करने में गायब हो जाते थे कि कौन कॉल के योग्य है, और उन्हें उन बातचीतों पर खर्च करती है जो डील तय करती हैं।

टीम लें

मैंने पूरी चीज़ को एक रेपो में पैकेज किया है जिसे आप क्लोन और रन कर सकते हैं: पाँच सीटें, वह साझा मेमोरी जिस पर वे चलते हैं, वे प्रॉम्प्ट जो निर्णय और आवाज रखते हैं, और वह स्टैंडअप जो उन्हें एक साथ बांधता है।

1gtm-team/
2  team/     prospector · researcher · sequencer · recoverer · reporter
3  core/     memory · models · adapters · llm
4  prompts/  judge · draft · brief · report
5  config/   icp · sequences · signals · team
6  run.py    the morning standup

यह एक काम करने वाला बिल्ड है, न कि वह आंतरिक स्टैक जिसे हम Sortlist पर चलाते हैं। प्रॉस्पेक्टर सीट पिछली ड्रॉप का gtm-brain है। यह उसके चारों ओर की टीम है।

TEAM कमेंट करें और मैं इसे भेज दूंगा। फॉलो करना न भूलें ताकि DM जा सके।

यदि आप चाहते हैं कि यह आपके लिए चले न कि आप इसे स्वयं वायर करें, तो वह MAX है: वही विचार जिसमें सीम छिपी हुई हैं। एक एजेंट जिससे आप बात करते हैं जो सिग्नल देखता है, ईमेल और LinkedIn पर सीक्वेंस चलाता है, और आपको स्टैंडअप सौंपता है, जो दस वर्षों के खरीदार-विक्रेता मैचिंग डेटा द्वारा समर्थित है जिसे आप सार्वजनिक API से नहीं खींच सकते। विज़िट करें: yourmax.ai