如何利用 Claude Code 建立一個你能獨自運作的 GTM 團隊

一個 GTM 團隊看起來像是一個發送操作。它大部分真正的工作是判斷：哪家公司值得本週發送訊息、要說什麼才能證明你注意到了、哪個未出席者要追蹤、什麼東西真正推動了管道。

發送一直是最便宜的部分。判斷力是你過去需要一個團隊才能做的事情，而這正是現在一個人加上 Claude Code 就可以從頭到尾執行的。

所以，停止用員工人數來思考，開始用工作任務來思考。

一個 GTM 團隊就是這些任務的清單，而且大部分形狀都一樣：讀一堆資料、做出判斷、寫點東西、跟進、然後記住發生了什麼。

把每個工作任務分配給一個 Agent，給它們一個共享的記憶，然後把它們排程。人類獲得 UX，軟體獲得 API，Agent 獲得命令列，所以整個團隊從早上八點的一行 cron 指令開始運作。每天早上它會回報，而你的工作變成了編輯而非操作。

以下是這個建置，一個座位一個座位，附上我貼到 Claude Code 裡給每個座位的提示。

名單：五個座位

決定誰值得發送訊息

開發客戶最難的部分從來不是發送訊息，而是它背後的判斷力：在市場上所有的公司中，哪一家本週值得聯絡，以及你要說什麼來證明你注意到了。

這個判斷力就是第一個座位。

它關注四種動態，這是十年市場數據不斷縮小名單後得出的四種：

• 一個職缺開放，或被重新刊登。
• 一家公司與競爭對手互動，或發布關於你解決的問題的內容。
• 一家公司推出新產品、擴張或更換技術堆疊。
• 資金透過一輪融資或收購而流動。

它會根據誰真正符合條件以及你對該客戶已知的所有資訊來評分，然後從觸發事件本身起草訊息。

它從不違反的規則是引用觸發事件。 「看到你重新刊登了 Head of RevOps 職位，這是本季第二位營運招聘。」永遠不要用「Hi {{firstName}}」。如果這則訊息上個月也可以原封不動地發出去，那就代表觸發事件被跳過了，該客戶繼續等待。

1Write team/prospector.py: run(memory, source, delivery, icp, sequences, weights, offline, dry_run)。
2將新訊號感應到四個分類（職缺、社群、公司、資金）中，並寫入共享記憶體。按客戶分組。針對每個客戶，根據 ICP 和完整歷史記錄（使用 prompts/judge.md，Claude，temperature 0）進行評判，如果訊號微弱或不符合 ICP，則回退到加權分類啟發式規則並跳過。對於通過門檻的，從最強的觸發事件（使用 prompts/draft.md）起草訊息，將草稿交給 delivery（預設為 dry-run），並記錄接觸情況。回傳排序後的站會摘要。

在每次通話前準備簡報

在第一次通話前，以往有人會花二十分鐘建立一份一頁簡報：這家公司是什麼、發生了什麼觸發事件、你已經發送了什麼、上一次對話在哪裡中斷。

把這件事交給第二個 Agent。

它會根據勘探者寫入的同一個記憶體，為每次預約好的通話撰寫簡報。通話開始時，頁面已經準備好了，包含帶來客戶的觸發事件、歷史記錄，以及一個值得開場的重點。

沒有人需要在晚上 11 點為早上 9 點的通話做準備，也沒有人會毫無準備地進入通話。

1Write team/researcher.py: run(memory, calendar, icp, offline)。
2對於今天日曆上的每次通話，從共享記憶體中拉取該客戶的完整歷史記錄，並使用 prompts/brief.md 撰寫一頁簡報：觸發事件是什麼、我們已經發送了什麼以及反應如何、以及一個最能開場的重點。每一句話都要有歷史依據，絕不虛構。當沒有 API 金鑰時，回退到基於最新訊息的簡單模板。每次通話回傳一行站會摘要。

讓序列自動追蹤

訊號是起跑線。序列是轉化的關鍵，而這也是人們最不擅長的部分，因為跟進取決於人類是否記得要跟進。我們會忘記、猶豫、做一次就停止。

因此，發送和追蹤在 Overloop AI 中以序列的形式運行，當 Agent 移交後就會自動觸發。Agent 決定對象並撰寫第一次接觸。Overloop 按照排程處理剩下的部分，跨電子郵件和 LinkedIn，所以節奏從不依賴任何人的記憶。

1Write team/sequencer.py: run(memory, delivery, sequences, offline, dry_run, min_age_days, max_age_days)。
2向共享記憶體查詢最後一次接觸在幾天前、且沒有回覆或預約會議的客戶。起草一個輕量的跟進，加入一個真正的新角度，將其發送到 follow_up 序列中，並記錄接觸。尊重最小天數視窗，不要打擾剛接觸過的客戶。每個客戶回傳一行站會摘要。

贏回未出席者

未出席者是遇到行程衝突的合格潛在客戶。他們因為一個原因而從管道中流失：手動挽回從未發生。

所以同樣的引擎會針對每次錯過執行挽回序列。一週內四次接觸，兩個管道，任何一步都不帶指責：

• 錯過後一小時：一個兩次點擊即可重新預約的連結。
• 第二天：在 LinkedIn 上發出同樣的邀請。
• 第三天：一件與他們行業相關的有用內容，不要求任何回報。
• 第七天：簡單的最後召喚。

這消除了跟進中的情緒因素，並能挽回大約三分之一原本會消失的未出席者。沒有人需要記得發送其中任何一則訊息。

1Write team/recoverer.py: run(memory, calendar, delivery, sequences, offline, dry_run)。
2對於日曆上每個最近的未出席者，將其納入 config/sequences.yaml 中定義的 no_show_recovery 序列（一週內四次接觸，兩個管道，任何一步都不帶指責），記錄接觸，並回傳一行站會摘要。節奏存在設定檔中，而非程式碼中。

讓每週報告自動調整

以往每個星期五，有人會彙整回顧：發送了什麼、預約了什麼、卡住了什麼、管道狀況如何。最後一個 Agent 會從同一個記憶體中自動建立這份報告，每週一次，無需提醒。

然後它會做一件人類報告從不做的事。

它會為自己的策略打分：持續帶來會議預約的訊號獲得更多權重，一直失敗的文案則被削減。下個月的優先名單會根據市場實際反應來排序，而不是根據你在一月時猜測的重要程度。報告不再只是上週的記錄，而是調整下週的工具。

1Write team/reporter.py: run(memory, weights, days, offline)。
2從共享記憶體讀取本週的統計資料。以會議數量開頭。根據勝率重新調整四個訊號分類的權重，會議比回覆權重更高，並設定最低權重，確保沒有任何分類會降到零。回傳站會摘要行和新權重供下次運行使用。當設定金鑰時，prompts/report.md 會撰寫散文版本。

每天早上運行的兩個提示

以上每個建置提示只運行一次。這兩個提示則每天對每個客戶運行，因此它們是需要保留和調整的關鍵。判斷力和語氣存在這裡，在純文字檔案中，而不是埋在程式碼裡。

勘探者根據這個來判斷：

1角色  你是勘探者的判斷層。針對一個客戶，決定一個購買訊號是否值得現在採取行動，以及如何行動。
2輸入  { icp, new_signals: [{bucket, summary}], history, days_since_last_touch }
3評分  80-100：強大的 ICP 契合度和高意圖訊號（資金，或兩個聚集的訊號）；50-79：良好契合度，一個可靠的訊號；20-49：弱契合度或單一的低意圖訊號；0-19：不符合 ICP 或雜訊
4規則  距離上次接觸不到 7 天，優先選擇培養或跳過，永遠不要初次接觸。如果訊號微弱或不符合 ICP，給低分並跳過；說不也是工作的一部分。why_now 必須引用實際的觸發事件，用業務代表可以對買家說的話。
5輸出（僅 JSON）{ "score": 0-100, "why_now": "...", "play": "first_touch|follow_up|nurture|skip", "rationale": "..." }

然後根據這個來撰寫：

1角色  你撰寫開場訊息。訊號是你聯繫的原因，訊息必須證明你注意到了它。
2輸入  { trigger, bucket, why_now, play, guardrails: {goal, must, never} }
3規則  第一句話以觸發事件開頭，永遠不要用「Hi {{firstName}}」。用一句話將觸發事件與你解決的一個問題連結起來。以一個低摩擦的要求結尾。使用樸實的句子，長短不一，不要虛假的急迫感，不要 em dash，不要流行語。如果這則訊息上個月也可以原封不動地發出去，代表你跳過了觸發事件；重新開始。
4輸出（僅 JSON）{ "subject": "6-9 個詞", "body": "3-5 個句子" }

是什麼讓五個 Agent 成為一個團隊

五個 Agent，一個共享記憶體

五個各自記錄筆記的腳本不是一個團隊。把它們變成團隊的關鍵是一個共享的記憶體：每個客戶一條記錄，每個座位都可以讀取和寫入。

勘探者在星期一記錄一次接觸。排序器在星期四讀取它，看到沒有回覆，然後發送下一步。報告者在星期五計算它並重新調整分類權重。同一條記錄，一個事實來源。先建立這個儲存庫，保持其方法名稱穩定，然後每個座位都依賴它，而不是猜測。

一個人如何運作它

早晨站會

你不是在操作它，而是在編輯它，這是一個較小且非常不同的工作。

團隊在你醒來之前透過 cron 運行。當你坐下來時，站會已經在 Slack 中等著：今天要聯繫誰以及為什麼、日曆上每次通話的簡報、正在追蹤的未出席者、上週根據實際預約重新加權的數字。兩分鐘：批准、編輯或刪除。

沒有需要建立的清單，沒有需要猜測的主旨行，沒有星期一關於要打電話給誰的會議。整個團隊每月運行成本約 400 美元的代幣，這是整個部門的全部營運成本。剩下的是編輯工作：對團隊放在你面前的內容有品味，並拒絕大部分內容。

人類仍然勝出的地方

人類留下的地方

這並非運行整個市場開發流程，它跳過的部分正是最重要的部分。Agent 決定聯繫誰並撰寫第一行文字。 它們不負責成交，也不建立讓買家在一年後預算最終到位時選擇你的關係。

當回覆中出現一個真正的問題、猶豫、或低聲的「我們不確定這是否適合我們」時，那是人類的對話，應該保持為人類對話。這個系統非常擅長讓你進入房間。一旦你進去了，它就無話可說了。

所以，你原本會花在苦差事上的人，會去到他們一直更有價值的地方：通話、信任、成交。這個團隊買回了那些曾經浪費在決定誰值得一通電話上的時間，並把它們花在決定交易的對話上。

帶走這個團隊

我把整個東西打包成一個你可以複製並運行的儲存庫：五個座位、它們運行的共享記憶體、承載判斷力和語氣的提示、以及將它們串聯起來的站會。

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

這是一個可運行的建置，不是我們在 Sortlist 內部運行的技術堆疊。勘探者座位是上一次發布中的 gtm-brain。這是圍繞它的團隊。

留言 TEAM，我會把它發給你。 請追蹤我，這樣私訊才能送達。

如果你希望它為你運行，而不是自己設定，那就是 MAX：同樣的概念，但隱藏了接縫。一個你可以與之對話的 Agent，它監控訊號、跨電子郵件和 LinkedIn 運行序列、並向你提交站會，背後有十年的買賣雙方匹配數據，這些數據你無法從公開 API 獲取。造訪：yourmax.ai