把 CRM / 预约工具 / 官网表单 3 来源的线索合并去重，让 Codex 做自动评分，再推回 CRM 触发跟进。
开场气氛：Day 9 进入"销售落地"主题。Day 7-8 我们处理 SEO 与内容，今天回到销售漏斗——把外面进来的线索（lead）转成可执行的销售动作。
定调：今天的关键判断不是"AI 能不能评分"，是"评分模型怎么落到你自己的 CRM（客户关系管理系统）里"。出海团队大部分卡在数据散在 3-4 个工具里，没人有时间合并。
键盘提示：→ 下一页，N 备注，F 全屏。
讲解要点：4 个目标按"概念 → 数据收集 → 自动同步 → 全链路验证"递进。提醒学员今天的产物是能跑的工具，不是 PPT 概念。
互动：可以先问"你们公司线索现在在几个工具里？"——大部分人会答 3-5 个（CRM + 表单 + 日历 + 邮件 + LinkedIn），制造"我也卡在合并这一步"的代入感。
意味着：你不缺线索，缺的是把线索按优先级排出来的人——而这件事 Codex 一个工具就能干完。
讲解：79% 这个数字来自 Marketo + Forrester 共识——大部分线索死在"销售不知道它存在"。5× 是 Lead Response 经典研究（James Oldroyd, MIT 2007，至今仍被引用）。
类比：就像快递不投递不是因为没货，是因为快递员不知道地址。AI lead scoring 就是给每条线索贴一张"优先级地址"。
今天聚焦前 3 类——这是 SaaS / 出海 B2B 团队覆盖率最高、API 最成熟的来源。
讲解：6 类来源不是要全做，是让学员对"自己的线索池在哪"心里有数。3 类聚焦原因：(1) CRM 是 SaaS 出海事实标准，(2) 预约工具 邮件订阅最容易自动化，(3) 官网表单是意向最强的来源——能主动填表的都是热的。
互动：可以问"你们 3 类来源覆盖率怎么样？"——根据团队规模分流，30 人以下基本就 1-2 类，大企业才有完整 6 类。
SaaS / 电商 / 金融 = 25 分。教育 / 制造 / 医疗 = 15 分。其他 = 5 分。
→ 用公司邮箱域名反查行业（Clearbit / enrich）。
1000+ 员工 = 25。100-1000 = 20。10-100 = 12。1-10 = 5。
→ LinkedIn employee count，CRM enrich 自带。
邮件提到具体业务 + 12 分，提到价格 + 8 分，提到Demo / 试用 + 5 分。
→ Codex 用关键词 + LLM 做语义判定。
"price" / "demo" / "urgent" / "buy" 出现 1 次 +6，3 次以上封顶 25 分。
→ 正则匹配 + 词频统计，最便宜的一维。
讲解：4 维不是拍脑袋设计的，是 B2B SaaS 行业 lead scoring 的事实标准（参考 CRM Predictive Lead Scoring 官方文档）。强调等权重 baseline——很多团队栽在"上来就调权重"，连数据都不够支撑调整。
避坑：行业匹配里如果你的 ICP（理想客户画像）不是 SaaS，这一维的分配要改。让学员根据自己产品调维度 1 的分配规则。
讲解：这个 prompt 是对着 Codex CLI 直接喂的，不是 ChatGPT 那种聊天。强调最后两段"要求"——这是把"概念 demo"变成"能跑的生产工具"的关键。
逐条解读：(1) 去重用邮箱是因为它是唯一标识，电话有格式差异，姓名有大小写；(2) hot/warm/cold 三档来自 CRM Lifecycle Stage 官方推荐；(3) 周报是给老板看的，不是给销售看。
讲解核心：Prompt 的结构就是输出代码的结构。让 Codex 生成生产级代码，prompt 自己就要是生产级 spec（规格说明）。
金句：你给 Codex 写"模糊"，它就写"占位符"；你给它写"具体"，它就写"代码"。
→ 5 分钟响应窗口
→ 教育 → 转 hot
→ 不主动跟进
讲解：3 档背后是销售时间预算。Hot 给 80% 时间，Warm 自动化交给邮件，Cold 几乎 0 投入。这才是 lead scoring 的本质——把人最贵的资源（销售时间）分配到 ROI 最高的地方。
金句：你不是在评分线索，你在给销售的注意力做预算。
data/raw/每个来源独立模块，独立失败不影响其他data/merged.csv同一人多来源时合并字段，保留最早 first_touch 时间data/scored.csv每条记录带 breakdown，方便人工审查讲解：7 步看起来多，跑通后是一行命令 让 Codex 每周自动跑一次。强调"每步独立可测"——这是能维护的代码核心。
定时：定时 / 定时自动运行 schedule / Vercel 定时 都行。每天凌晨 4 点跑一次 score + push，周一早 8 点跑 report。
讲解：周报不是数据 dump，是带洞察的——总览 + 来源对比 + TOP 10 + 3 条 actionable insight。最后 3 条是 Codex 自己根据数据生成的，prompt 里加一句"附上 3 条洞察"就行。
给老板看：老板看周报只关心"这周比上周好了吗？什么动作能让下周更好？"——前 2 段答前者，洞察段答后者。
15 维评分模型听起来牛，实际跑不通也调不动——每个维度都要数据 + 阈值 + 监控。
→ 4 维 baseline，3 个月后再加。
跑 3 个月有真实转化数据后，必须重训权重。继续等权就是浪费数据。
→ 看哪一维和成单相关性最高，加权。
销售从经验判断"这个 30 分的其实是大单"——工具必须支持手动标 hot 并记录原因。
→ AI 是辅助，不是裁判。
3 个月后行业关键词变了（比如"AI agent"火了），不更新词库 → 分数失真。
→ 月度 review 关键词命中率。
讲解：4 个误区里误区 3 最容易踩。销售直觉是有价值的训练数据——他们 override 的记录，半年后可以反向训练模型。
给学员看：让 Codex 在 评分这步 加一个 manual_override 字段，标 hot 时记录"override_by + reason"——3 个月后这个表就是金矿。
讲师准备了 50 条脱敏线索 CSV（混合 3 来源）
用 Codex 把今天的 prompt 跑一遍，
最终在 CRM Free 上看到 hot / warm / cold 标签
讲解：CSV 用脱敏 / 合成数据，所有 email 都是 example.com 域名 + 假姓名 + 假公司。所有学员用同一份数据可以对比结果。
时间分配：(1) 注册 CRM Free + 拿 API key：10 分钟。(2) Codex 喂 prompt：5 分钟。(3) 跑通调试：40 分钟。(4) 看 CRM 标签 + 周报：15 分钟。(5) Q&A：20 分钟。
day09_leads.csv · 50 条脱敏数据mkdir ~/lead-scoring && cd ~/lead-scoringcodex 然后把 SLIDE 7 的完整 prompt 喂进去让 Codex 跑一次：给线索打分并同步周报这步 --week current → 输出 Markdown讲解：8 步顺序不能跳。常见卡点：(1) CRM scope 选少了——必须勾 contacts.read + write + tickets.read；(2) Codex 第一次跑会问"是否创建 venv"——选 yes；(3) push 之前先 dry-run 看输出。
讲师在场支持：转一圈，看谁卡在哪。常见是密钥填错——把报错贴给 Codex 让它帮你看。
讲解：5 类报错覆盖练习里 90% 的卡点。让学员养成"报错 → 粘 Codex"的反射，不要自己看 stack trace 钻牛角尖。
金句：调试不是脑力活，是把上下文喂回去让 Codex 自己修。
跑通 CRM 后，让 Codex 加一层抽象 → 切换 CRM 只改一个环境变量。
跑完这一段，你团队明年换 CRM 时省下的工作量足够回本整个训练营。
讲解：这一段是选学。会架构的学员当场跑，不会的留作业。强调"抽象接口"是工程师思维，不是销售思维——学员可能第一次接触这个概念，要慢慢讲。
类比：就像家里电源插座，欧标 / 美标 / 国标接头不同，但电视机不用换——CRMClient 接口就是那个插座。
讲解：4 个方案没有"最好"——按团队成熟度选。零基础先本地 定时 跑 1 周，确认数据没问题再上 定时自动运行。
避坑：定时自动运行 上 secrets 要用 environment-level，不要用 repo-level——重启 / 转移仓库时不丢。
consent_check()，没有 consent 记录的 email 不进 nurturing 序列——分进 pool 但不主动联系。罚款一次能花掉一年广告预算。
讲解：合规这一页要严肃讲。GDPR 单次罚款上限 €2000 万或全球营收 4%——出海公司一次踩雷可能直接关停。
给学员安心：CRM 自带 GDPR 字段（Legal Basis for processing），用它默认值就行——不用自己造合规体系。Codex prompt 里加一句"严格遵守 GDPR 字段，没 consent 的不入序列"即可。
echo $密钥 能输出cat data/scored.csv | head 看到分数 + breakdowncat reports/week_21.md讲解：4 项验收里第 3 项最关键——眼见为实。让学员主动截图 CRM Contacts 列表发群里，制造"我做出来了"的胜利感。
不到 4 项怎么办：不要批评，问"卡在哪一步？"——大部分是 API scope 或者 CSV 列名问题，10 分钟内能解。
小结口吻：3 个 takeaway 不重复细节，点核心判断。"销售注意力预算"是金句，重复一次。
作业设计：让学员拿真实数据跑——只有真实数据才能暴露模型的盲点。"TOP 10 不一致"是最好的调优信号。
不用写代码——把下面这段话（按需替换尖括号里的内容）发给 Codex 就行：
| 文件 | 来源 | 条数 | 邮箱列名 | 公司列名 |
|---|---|---|---|---|
| crm_export.csv | CRM 沉淀 | 20 | Company Name | |
| calendar_bookings.csv | 预约工具 | 9 | attendee_email | company |
| website_form.csv | 官网表单 | 21 | work_email | organization |
数据均为合成脱敏（邮箱统一 @example.com），围绕虚构品牌 Auratē，可放心演示。
讲师：让学员当场把这段提示词发给 Codex；卡住就把报错原样贴回去让 Codex 修。重点是『描述要什么』，不是写代码。