LeadRadar AI销售线索评分与个性化开发信平台

技术信息

语言技术
Python、postgres、Docker、JavaScript系统类型
Web行业分类
人工智能、企业服务

作品详情

行业场景

面向 B2B 销售、跨境电商和企业增长团队的线索筛选场景，用于解决名单来源杂乱、销售不知道先跟进谁、人工判断标准不一致，以及开发信缺少针对性的问题。系统把客户画像、批量导入、AI 评分、排序和个性化触达内容整合为可执行的销售行动清单。

功能介绍

支持使用自然语言描述理想客户画像 ICP，无需拆成复杂筛选器；线索可通过中英文表头 CSV 批量导入或手工添加；每条线索输出 0-100 分、A/B/C 分档、评分理由、命中与未命中要点，并按契合度排序；可针对单条公司生成引用其行业、规模和备注特征的中英文首封开发信；评分与生成失败均记录原因，支持批量评分、修改、删除、统计看板和 CSV 导出。

项目实现

负责需求分析、ICP 与线索数据模型、Claude 结构化评分契约、演示规则引擎、批量导入校验、评分排序、个性化开发信生成、失败状态管理、统计看板、REST API、测试和 Docker 部署。采用 Python、FastAPI、SQLAlchemy、Pydantic 与原生 JavaScript，AI 模式与规则模式共用 ScoreResult 输出结构，切换模型不影响接口和前端；失败直接落库，避免出现“空分数但不知道是否处理过”的不确定状态。使用 Codex、Claude Code 等 Vibe Coding 工具提升开发速度、代码审查、测试覆盖和交付质量。