skill
صياغة الرسائل الاستقطابية
إنشاء رسائل توعية مخصصة باستخدام إشارات Common Room. يتم التفعيل عند طلب "صياغة توعية لـ [الشخص]" أو "كتابة بريد إلكتروني لـ [الاسم]" أو "تكوين رسالة لـ [جهة اتصال]" أو أي طلب صياغة توعية آخر.
نبذة
# الرسائل الاستقطابية الشخصية
إنشاء ثلاث صيغ استقطابية شخصية — بريد إلكتروني، نص مكالمة، ورسالة LinkedIn — مستندة إلى إشارات Common Room لشركة أو جهة اتصال محددة.
## عملية الاستقطاب
### الخطوة 1: البحث عن الهدف
استخدم أدوات Common Room MCP للبحث واسترجاع البيانات عن الهدف (الشركة و/أو جهة اتصال محددة). اجمع: - نشاط المنتج الحديث والإشارات الدالة على الاهتمام - نشاط المجتمع (المشاركات والأسئلة والتفاعلات) - إشارات النية من جهات خارجية (إعلانات وظائف وأخبار وتمويل) - سجل العلاقات (الاتصالات السابقة والاجتماعات وفتح رسائل البريد الإلكتروني)
إذا حدد المستخدم شخصا معينا، أجر بحثا على مستوى جهة الاتصال. إذا تم تقديم الشركة فقط، حدد أفضل جهة اتصال للاستهداف بناء على المسمى الوظيفي والتفاعل والدور.
### الخطوة 2: البحث على الويب للخطافات الخارجية (إذا كانت إشارات CR ضعيفة)
إذا أعادت CR إشارات قوية (نشاط حديث وتفاعل واستخدام منتج)، يجب أن تقود هذه الإشارات التخصيص — تخط البحث على الويب. إذا كانت إشارات CR ضعيفة أو كان للمتوقع قليل من النشاط في CR، أجر بحثا على الويب عن خطافات خارجية:
**ما يجب البحث عنه:** - `"[اسم الشركة]" تمويل أو استحواذ أو إطلاق أو إعلان` — خلال آخر 30 يوما - `"[الاسم الكامل لجهة الاتصال]" "[اسم الشركة]"` — ابحث عن مقالات حديثة ومقابلات ومشاركات LinkedIn أو محادثات في المؤتمرات
**فضل الخطافات الخارجية التي تتمتع بـ:** - حداثة عالية (أقل من أسبوعين) — المتوقع يفكر فيها على الأرجح الآن - ظهور علني — يعلم أنك كان بإمكانك رؤيتها - إشارات التغيير — نمو أو دور جديد أو منتج جديد أو سوق جديد
إذا طلب المستخدم بشكل صريح البحث على الويب أو الخطافات الخارجية، أجره بغض النظر عن غنى إشارات CR.
### الخطوة 3: إثراء Spark (إذا كان متاحا)
إذا كان Spark متاحا، أجر إثراء على جهة الاتصال المستهدفة للحصول على تصنيف الشخصية وخلفية الحساب وإشارات التأثير. استخدم هذا لمعايرة النبرة وزاوية الرسالة.
### الخطوة 4: تحديد أفضل الخطافات
من بيانات الإشارات، حدد أقوى 1–3 خطافات تخصيص. رتب حسب: 1. **الحداثة** — حدثت في آخر 7–14 يوما 2. **التحديد** — إجراء ملموس قاموا به، وليس اتجاه عام 3. **الملاءمة** — يتصل مباشرة بقيمة يقدمها منتجك
خطافات جيدة: طرح سؤال في المجتمع حول X، تعيين 5 مهندسين للتو، بدأ الاستخدام مؤخرا [ميزة]، الشركة جمعت للتو Series B، نهاية النسخة التجريبية قاربت، تغيير البطل الوظائف للتو.
خطافات سيئة: "لاحظت أنك عميل" أو اتجاهات صناعية عامة.
### الخطوة 5: إنشاء جميع الصيغ الثلاث
استخدم أقوى الخطافات لكتابة جميع الصيغ الثلاث. لكل صيغة قيود واتفاقيات مختلفة — اتبع الإرشادات الخاصة بالصيغة في `references/outreach-formats-guide.md`.
أنتج دائما الثلاثة جميعا، موسومة بوضوح.
عند توفر سياق شركتك (انظر `references/my-company-context.md`)، استند إلى جسر القيمة والملعب في منتجك المحدد وموقعك.
### الخطوة 6: شرح اختياراتك
بعد المسودات الثلاث، أدرج ملاحظة موجزة (جملتان إلى 4 جمل) تشرح: - الإشارات المستخدمة وسبب اختيارها - أي افتراضات تم إجراؤها (على سبيل المثال، هدف مكالمة مستنتج) - زوايا بديلة إذا لم تنجح الخطافة الأساسية
## صيغة المخرجات
``` ## الرسائل الاستقطابية لـ [الاسم / الشركة]
### 📧 البريد الإلكتروني
**الموضوع:** [سطر الموضوع]
[نص البريد الإلكتروني — 3–5 جمل]
---
### 📞 نص المكالمة
**الافتتاح:** [سطر الافتتاح — محادثة، جملة واحدة إلى جملتان]
**جسر القيمة:** [السبب الذي تتصل لأجله ولماذا الآن — 2–3 جمل مرتبطة بإشارة]
**الطلب:** [طلب واحد منخفض الاحتكاك — على سبيل المثال، مكالمة 15 دقيقة، سؤال محدد]
---
### 💼 رسالة LinkedIn
[أقل من 300 حرف. دافئة وشخصية وبلا ملعب.]
---
### ملاحظات الإشارات [2–4 جمل: الإشارات المستخدمة والسبب والزوايا البديلة] ```
## عند ندرة بيانات الإشارات
إذا أعادت Common Room بيانات قليلة عن الهدف (على سبيل المثال، الاسم والمسمى الوظيفي والعلامات فقط — لا نشاط، لا نقاط، لا Spark):
1. **لا تصيغ الرسائل الاستقطابية من العدم.** الرسائل الاستقطابية المستندة إلى إشارات مختلقة أسوأ من عدم وجود رسائل. 2. **أجر بحثا على الويب أولا** — يصبح هذا مصدر التخصيص الأساسي. ابحث عن أخبار حديثة ومشاركات LinkedIn ومحادثات في المؤتمرات والإعلانات الشركية. 3. **إذا أعاد بحث الويب أيضا قليلا**، قدم ما لديك بصراحة واطلب السياق من المستخدم:
``` ## الرسائل الاستقطابية لـ [الاسم / الشركة] — بيانات محدودة
**ما وجدته:** [البيانات الحقيقية فقط من CR وبحث الويب]
**ليس لدي إشارات كافية لصيغ رسائل استقطابية شخصية حتى الآن.** لكتابة شيء قوي، سأحتاج: - إشارات نشاط أو تفاعل حديثة - السياق الذي لديك من محادثات سابقة - سبب محدد للتواصل الآن
هل يمكنك مشاركة أي من المذكور أعلاه؟ ```
## معايير الجودة
- يجب أن تشير كل رسالة إلى شيء محدد — الرسائل الاستقطابية العامة ليست مخرجات مقبولة - طابق النبرة مع السياق: دافئة ومحادثات للإشارات الداخلية/المجتمعية؛ أكثر رسمية للرسائل الاستقطابية الباردة/التنفيذية - يجب أن تكون رسالة LinkedIn أقل من 300 حرف — لا استثناءات - يجب أن يكون نص المكالمة قابلا للنطق بشكل طبيعي — اقرأه عقليا بصوت مسموع للتحقق من الإيقاع - **لا تختلق إشارات أبدا** — استشهد فقط بالبيانات الحقيقية
التثبيت
شغل هذا الأمر
git clone https://github.com/anthropics/knowledge-work-plugins && cp -r knowledge-work-plugins/partner-built/common-room/skills/compose-outreach ~/.claude/skills/يعمل مع
خطوات التثبيت
استنسخ المستودع وانسخ مجلد `partner-built/common-room/skills/compose-outreach` إلى دليل مهارات Claude لديك. متوافق مع Claude Code و Cursor و Codex وأي وكيل متوافق مع Agent Skills.
أصول ذات صلة
مختارات أخرى في المبيعات وإدارة العملاء.
يبني خطة حساب استراتيجية تغطي اصحاب المصلحة والاهداف والمخاطر والاجراءات التالية.
اطار منظم لادارة مكالمة اكتشاف فعالة.
تواصل مخصص للحسابات في خطر — تعاطف وتذكير بالقيمة وعرض إنقاذ.
يبني ردودا هادئة ومنظمة على اعتراضات البيع الشائعة عبر الاقرار واعادة التاطير والدليل.
يولد مجموعة أسئلة مخصصة لمكالمة الاكتشاف تكشف الألم والميزانية وآلية اتخاذ القرار.
يبني حالة عائد بسيطة لتبرير الشراء للمشتري.
افحص قبل التثبيت
شغل أي مصدر عبر فحوصاتنا - الظهور في الذكاء الاصطناعي والأمان والأداء واكتشاف التقنيات.
فحص أمني تلقائي للموقع
الأمان
محلل سرعة الصفحة
الأداء
اختبار جودة المحتوى العربي بالذكاء الاصطناعي
جودة المحتوى
مختبر وكلاء الذكاء الاصطناعي
اختبار الذكاء الاصطناعي
كاشف منصة الموقع
الترحيل
تدقيق الظهور في محركات الذكاء الاصطناعي
الظهور في الذكاء الاصطناعي
مولد ملف llms.txt
الظهور في الذكاء الاصطناعي
مقياس سهولة القراءة بالعربية
جودة المحتوى
منشئ البيانات المنظمة
الظهور في الذكاء الاصطناعي
حاسبة تكاليف الذكاء الاصطناعي
اختبار الذكاء الاصطناعي
محلل العناوين العربية
جودة المحتوى