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История Исходник

会议纪要 & 行动计划

会议日期：2026-02-13
主题：Lead Discovery 系统 MVP 闭环优化
目标：打通"输入信息 → 用户画像 → 是否值得挖掘 → 深度调研 → 生成触达邮件"的完整小闭环

一、会议核心结论

体验目标：用户输入一个名字/邮箱，马上就能看到——这个客户是什么画像、什么类型、下一步该不该挖掘、挖掘之后能看到什么信息、最终生成一封可发送的首次触达邮件。

二、需要做的事项（按优先级排序）

🔴 P0 — 用户画像快速定位

项目 说明
当前状态 已有 screenManual(companyName, email) 手动筛查入口，可输入公司名+邮箱进行快速筛选，返回客户类型、价值评级、画像分类
需要优化 ① 输入更轻量化：只需一个邮箱或公司名即可触发（目前需要同时填公司名+邮箱）
② 画像结果更直观：第一眼就能看到画像类型（如"医疗分销商"/"OEM品牌商"等）、价值评级（S/A/B/C）、是否值得深入挖掘的明确建议
③ 响应速度优化：确保"10秒出结果"的体验
验收标准 输入一个邮箱地址 → 立即返回：画像类型 + 价值评级 + "是否值得深入挖掘"的明确结论

🔴 P0 — 线索唯一性识别 & 去重关联

项目 说明
当前问题 每次筛选都会 id: 'l-' + Date.now() 创建全新线索，同一客户多次筛选会产生多条独立记录，无法关联
需要实现 ① 建立唯一性识别机制：以邮箱域名（公司维度）或邮箱地址（联系人维度）作为去重键
② 创建线索前先查重：如果已存在同域名/同邮箱的线索，弹出提示"该客户已存在调查记录"，展示历史信息
③ 关联历史记录：同一客户的多次分析结果应该能串联查看，形成客户档案时间线
验收标准 再次分析已调查过的客户时 → 系统提示"已有记录" → 可查看历史画像和分析结果 → 支持更新而非重复创建

🟡 P1 — "是否值得深入挖掘"决策支持

项目 说明
当前状态 快速筛选后有 valueGrade（S/A/B/C）和 recommendedAction，但缺少明确的"挖掘/不挖掘"决策引导
需要优化 ① 在画像结果卡片上增加醒目的决策标签：如 "🟢 强烈建议深入挖掘" / "🟡 可选择性挖掘" / "🔴 建议归档"
② 给出决策依据摘要（如："该客户需求明确、规模大、认证匹配"）
③ 一键触发深度调研按钮
验收标准 画像结果中有明确的挖掘建议 + 依据说明 + 一键进入深度调研的入口

🟡 P1 — 深度调研后生成首次触达邮件

项目 说明
当前状态 深度调研组件 DeepResearchPackageComponent 已有 suggestedScript（建议话术），但不是基于真实邮件模板生成的
需要实现 ① 分析现有邮件数据中的首次打招呼邮件：从 mock-data.service.ts 中的6封样本邮件和业务真实数据中，提取首次触达邮件的格式和模板特征
② 基于产品信息 + 客户画像生成个性化邮件：
  - 根据客户画像类型（分销商/品牌商/政府采购等）选择对应话术风格
  - 根据匹配的产品信息填充具体产品推荐
  - 根据价值评级调整邮件紧迫度和行动号召
③ 邮件可编辑、可预览、可复制
验收标准 深度调研完成后 → 自动生成一封符合外贸首次触达规范的英文邮件 → 内容包含产品推荐、公司优势、行动号召 → 可编辑后一键复制

三、完整闭环流程（优化后）

导入邮件
       │
       ▼
┌─────────────────────┐
│  ① 快速画像           │  → 画像类型 + 价值评级
│     唯一性查重         │  → 已存在？展示历史记录
└──────────┬──────────┘
           │
           ▼
┌─────────────────────┐
│  ② 挖掘决策           │  → 🟢建议挖掘 / 🟡可选 / 🔴归档
│     决策依据说明        │  → 需求明确度、规模、匹配度
└──────────┬──────────┘
           │ (用户点击"深入挖掘")
           ▼
┌─────────────────────┐
│  ③ 深度调研           │  → 公司详情、产品匹配、认证核查
│     信息入库关联        │  → 更新客户档案，关联历史线索
└──────────┬──────────┘
           │
           ▼
┌─────────────────────┐
│  ④ 生成触达邮件        │  → 基于画像+产品的个性化邮件
│     可编辑/可复制       │  → 参考真实邮件模板格式
└─────────────────────┘

四、具体开发任务拆解

Task 1：输入简化 & 画像快速输出

  • 支持仅输入邮箱即可触发筛查（从邮箱域名反推公司信息）
  • 画像结果卡片重新设计，突出：画像类型图标+名称、价值评级徽章、核心指标（规模/匹配度/可信度）
  • 加载动画优化，体现"AI分析中"的感知

Task 2：线索去重 & 唯一性关联

  • 在 Lead 模型中增加唯一标识字段（如 domainKey、emailKey）
  • QuickScreenService.createLeadFromScreen() 中增加查重逻辑
  • 查重命中时的 UI 提示（弹窗/卡片提示"该客户已有 X 条历史记录"）
  • 历史记录查看入口（跳转到已有线索详情）

Task 3：挖掘决策标签

  • ScreenResultCard 组件增加决策标签（基于 valueGrade 映射）
  • 增加决策依据摘要文案（基于 scores 五维评分生成）
  • "深入挖掘"按钮直接跳转深度调研

Task 4：首次触达邮件生成

  • 分析样本邮件，提炼首次触达邮件模板（分画像类型）
  • 在 DeepResearchPackageComponent 或新建服务中实现邮件生成逻辑
  • 邮件编辑器 UI（预览/编辑/复制三种模式）
  • 根据画像类型 + 匹配产品 + 客户信息动态填充邮件内容

五、当前代码现状参考

模块 文件 现状
数据模型 models/lead.model.ts ✅ Lead、QuickScreenResult、Email 等接口已定义完善
快速筛查服务 services/quick-screen.service.ts ✅ screenManual() 已实现，但无去重逻辑
Dashboard 页面 pages/dashboard/ ✅ 手动录入表单已有，但需简化输入
筛选结果卡片 components/screen-result-card/ ✅ 已有，需增加决策标签
深度调研组件 components/deep-research-package/ ✅ 已有框架，suggestedScript 需改为邮件模板
线索详情页 pages/lead-detail/ ✅ 已有报价方案生成，可参考其模板逻辑
Mock 数据 services/mock-data.service.ts ✅ 6封样本邮件可用于分析邮件模板

六、预期成果

完成以上优化后，演示流程将是：

  1. 输入：业务员输入 alex@wildgear.de
  2. 10秒后：系统显示"WildGear GmbH | 🏷️ OEM品牌商 | ⭐ A级-3天内跟进 | 🟢 建议深入挖掘"
  3. 查重提示：如果之前分析过，显示"该客户已有1条历史记录，上次分析于2天前"
  4. 点击深入挖掘：3分钟后出详细报告（公司背景、产品匹配、认证核查）
  5. 自动生成邮件：一封个性化的英文首次触达邮件，包含推荐产品、公司优势、会议邀约
  6. 一键复制：业务员复制邮件内容，粘贴到邮箱发送

这就是一个完整的"小闭环"。