r/ClaudeAI 的一个帖子要求在西班牙招募约 50 名采购经理，且无需缴纳阿波罗席位税。这会沿着 Claude + Scavio 的 dorked 搜索循环遍历任何国家/地区的一次性潜在客户列表。
前置条件
- 克劳德/GPT API 密钥
- Scavio API 密钥
- （可选）用于电子邮件验证的 Hunter
操作指南
步骤 1: 用目标语言定义角色措辞
西班牙语：director de compras, jefe de aprovisionamientos。
JavaScript
const ROLES = ['director de compras', 'jefe de aprovisionamientos', 'responsable de compras']步骤 2: 跨 LinkedIn、注册表、新闻生成呆子
多个来源胜过一个来源。
Text
// site:linkedin.com/in "<role>" Spain
// site:linkedin.com/in "<role>" Madrid OR Barcelona
// site:axesor.es "<role>"
// site:expansion.com "<role>" 2026步骤 3: 运行 Scavio 搜索每个 dork
每个呆子 10-20 个结果就足够了。
POST https://api.scavio.dev/api/v1/search
x-api-key: <key>
Body: { "query": "site:linkedin.com/in director de compras Spain" }步骤 4: 将结果传递给 Claude/LLM 进行提取
将 {name, role, company, linkedin_url} 提取为 JSON。
Text
# LLM prompt:
# Extract every person mentioned with their role.
# Return JSON list of {name, role, company, linkedin_url, source}.
# Filter: role MUST match procurement intent in Spanish.步骤 5: 按名称+公司跨呆子进行重复数据删除
同一个人出现在多个来源中。
JavaScript
// Dedup: hash(name + company) as key步骤 6: （可选）通过 Hunter 或公司域 dork 验证电子邮件
站点：COMPANY.com 或 mailto 模式。
Text
// site:COMPANY.com NAME OR site:COMPANY.com mailto NAME
// Or Hunter API: GET https://api.hunter.io/v2/email-finder步骤 7: 导出为 CSV 以用于 Smartlead/Lemlist/手动外展
标准外展工具摄取。
// CSV: name,role,company,linkedin,email,sourcePython 示例
Python
# Total cost for 50-name list: ~150 Scavio calls × $0.0043 = $0.65 + LLM tokens ~$0.50 + Hunter ~$0.50 validation = under $2 per list.JavaScript 示例
JavaScript
// Same pattern in JS with fetch + LLM SDK.预期输出
JSON
50-name CSV of procurement managers at Spanish B2B firms with role + company + LinkedIn + (optional) validated email. Replaces a one-off Apollo seat. Reusable for any country/role by swapping ROLE wording and registry dorks.