一组具有代表性的 B2B 线索发现情境,展示 AI 如何从典型业务交流中识别值得人工核实的销售机会。
XX 项目空投组队,脚本我们出——撸毛群里,怎么认出那个真付钱的工作室
做空投脚本、批量钱包和反女巫咨询的团队,怎样从 Telegram 撸毛群里的求购帖中分辨真工作室、同行套信息和骗子,并把消息整理成可核实的记录。
以下是一个典型场景演示,用于说明产品的判断逻辑,不代表真实客户案例、客户证言、合同、收入结果或转化数据。
01场景描述
02Signal 判断
03可信度与优先级
04人工下一步
判断时关注的线索
- 求购消息提到具体空投项目、批量钱包数量和执行时间
- 发言者讨论独立 IP、浏览器指纹或反女巫要求
- 服务团队仍需人工核实账号、需求细节、验收标准和付款安排
如果你不知道“撸毛”是什么,先花十秒:加密项目为了推广,会给早期用户免费发代币(这叫空投)。很多人注册几百上千个钱包,批量去交互项目,赌自己能中签,这就是撸毛。 靠这个赚钱的工作室和个人,整个圈子都泡在 Telegram 里——项目信息、测试网教程、组队、买脚本,全部在群和频道里发生。
一个撸毛配套服务群,深夜的消息长这样:
“XX 项目要发空投了,求批量交互脚本,能做到 500 个钱包的来” “代撸 XX 测试网,有设备,价格私聊” “出 1000 个干净钱包,IP 独立,带指纹,要的速度” “反女巫咨询,不想被一锅端,有没有懂哥”
如果你是一个做撸毛配套服务的团队——卖脚本、卖干净钱包、做反女巫咨询——这些消息每一句都像生意。但在这个圈子里,“像生意”和“是生意”之间隔着这个行业最高的骗子密度:卖脚本的十个里八个收了钱拉黑,卖钱包的可能连你钱包的私钥都留了一份。
这篇文章用一个合成场景,讲一个撸毛配套服务团队,怎么把一条模糊的“求脚本”消息,一步步变成一单真实的生意。你会看到:工具负责把消息整理成可核实的记录,判断、联系、成交,永远在人这边。
NOTICE:本文中的消息与团队均为合成场景,用于演示判断逻辑,不代表真实客户案例、客户证言、合同、收入结果或转化数据。
第一步:先分清这个圈子里谁在说话
撸毛群的构成,比游戏搬砖群更极端——群里 95% 的人不是你的客户,是同行、是脚本贩子、是骗子。
把一条“求脚本”消息拆开,通常来自这三种人:
| 说话的人 | 目的是什么 | 一眼特征 |
|---|---|---|
| 真工作室 | 项目要发空投,赶着批量交互 | 带具体项目名、钱包数量、反女巫要求 |
| 同行套信息 | 探你脚本能力、摸行情 | 只问“能做到多少钱包”,不给项目信息 |
| 骗子 | 骗脚本源码、骗定金 | 催着“先打款”“加私聊”,回避验收标准 |
为什么这一行信号识别特别难?因为撸毛的时效窗口极短——一个项目从公布到空投可能就几周,工作室错过窗口就白搭。所以真需求的消息往往很急,而“急”恰好也是骗子的惯用话术。越急的消息,越要核实,而不是越快成交。
另外这行有个其他行业没有的坑:私钥安全。 “卖干净钱包”的可能是真生意,也可能是钓鱼——真正的信号是“敢不敢走平台交割、钱包能不能当场验”,而不是“价格多低”。
这一步对应到工作里,是先想清楚盯哪些群——撸毛项目群、空投信息频道、工作室互助群各是什么属性,哪些值得开监控。可以看:27 个群,先盯三个——问题不在关键词不够多,在还没选好一个具体问题和三个高相关群。
第二步:定义“什么算值得接的需求”
这个团队卖脚本,不是见单就接。他们先用自己的业务语言定义清楚:群里出现哪些说法,代表一个真实的批量交互需求?
他们定义的事件叫“空投批量交互需求”,判断线索是:
- 提到具体项目名(“XX 项目”——不点名的需求基本是套信息)
- 提到钱包数量(“500 个”“1000 个”——数量就是预算,散户要 3 个钱包的不用接)
- 提到反女巫要求(“IP 独立”“要指纹”“怕被一锅端”——这是懂行的工作室,也是高客单价的信号)
- 提到时间线(“项目要发空投了”“这周要跑完”——有时效压力的是真需求)
而常见的假信号,直接列为排除项:只问“能做到多少钱包”不给项目信息、催着先打款再说、进群就发求购帖、从不参与讨论的号。
在 TOP Prospect 里,这一步对应提取规则:每个规则定义一类事件、关联关键词和事件类型。关键词负责把相关消息捞出来,AI 再判断“这句话背后有没有一个真要跑空投的工作室”——而不是只靠“脚本”“空投”硬匹配,因为这两个词,骗子比客户喊得更勤。
第三步:一条消息进来,先别急着回
回到开头那条:
“XX 项目要发空投了,求批量交互脚本,能做到 500 个钱包的来”
团队的工作台上,这条消息被整理成一条线索记录:
| 字段 | 内容 |
|---|---|
| 业务分类 | 空投批量交互需求(商机类) |
| 原文 | (完整消息原文,一字不差) |
| 来源 | XX 撸毛互助群 · 发言者 ID |
| 时间 | 2026-08-03 23:41(UTC+8) |
| AI 分数 | 按基础分、信号强度、重要程度、关键词数量、时效、重复提及次数等因子计算,给出 0-100 的排序分和“高优先级/重要/一般”分级 |
| 判断依据 | 命中“空投/脚本/500个钱包”;语义判断为工作室批量交互需求,非套信息或钓鱼 |
| 状态 | 新线索 |
注意两件事:
第一,分数只是排序用的。 这条排在高优先级,是因为“具体项目名 + 数量 + 时间线”三个特征都齐——它回答的是“先看这条”,不是“这条一定是真的”。分数不能代替事实判断,永远回到原文核实。
第二,证据必须能复核。 记录里保留了原文、来源群、发言者、时间戳和判断依据——任何一个刚接手的人都能顺着链接跳回原消息,独立判断“当时为什么认为这是真的”。这才是“线索”和“一条 AI 结论”的区别:前者经得起追问,后者经不起。
深入阅读:转发给销售前,先说清这条群消息从哪里来——四段来源记录怎么保留原话、语境、时间路径和处理过程。
第四步:人工核实,问对问题
这一步是人和工具的分工边界:工具把消息整理好,判断和联系由人来做。
团队的负责人打开这条线索,先做了三件事核实,而不是直接私聊报价:
- 看这个发言者的账号——进群多久、历史发言。如果是个进群两天、只发求购帖的新号,先打三个问号;如果是个在群里活跃、偶尔讨论空投的老号,可信度高很多。
- 核对“500 个钱包”是不是真话——追问他项目名、钱包有没有现成的、是不是自己跑过测试网。懂行的会直接回答细节,骗子的回答永远是“你先报价”。
- 看时间线——“要发空投了”是这周还是下月?时间压力是真是假,聊两句就清楚了。
核实完,才去私聊。开场用的是记录里的原文和上下文:
“看到您在 XX 群求批量交互脚本,要 500 个钱包的量。我们做过 XX 项目的批量交互,500 个钱包带随机延迟、独立指纹,反女巫这关过过。想先确认下您这边钱包和设备的情况?”
这句话的结构是:从哪看到(信源)→ 对方的原话(500 个钱包)→ 我的相关性(做过同类项目 + 反女巫经验)→ 低姿态动作(先确认情况,不是先报价)。 真工作室会顺着聊技术细节;骗子大概率会绕开问题,催你“先给个打包价”“先看下脚本功能”——这时候你就已经验证出来了。
想深入理解“群消息不能直接等于线索”这层,可以继续看:同一条消息,在三个系统里长三副面孔——从原文、候选记录到 CRM 备注,看一条消息怎样保留证据与责任。
第五步:状态流转,别让线索悬着
对方回话了:是真工作室,手上有 400 个现成钱包,项目这周末快照,急着跑完交互。
团队把线索状态从“待跟进”更新为“已跟进”,并在记录里补上核实结果:真实需求、400 个钱包、快照时间本周末、决策人是工作室负责人、还在对比两三家。
两天后结果分岔,但无论哪条路,记录都有去处:
- 成交了:状态更新为“已转化”,记下客户名称、脚本量、合作方式。
- 选了别家:状态标为“无效”并记原因(对方找了更便宜的脚本贩子)——这条原因不会白记,它会被回流去优化后续动作。
在 TOP Prospect 里,状态是团队在系统里手动更新的:新线索 → 待跟进 → 已跟进 → 已转化(终态),或标为无效(可恢复)。产品不读取私聊、不知道你们有没有成交,它只记录团队标的状态。 谁跟进、怎么谈,永远是人的决定。
深入阅读:四十六条,一条都没人认领——不是没人看见,是没人写下第一个判断。
第六步:定期复盘,把骗子特征记进规则
跑了一个月,这个团队做了一次复盘,用的都是自己的核实记录:
- 捞到的求购帖里,多少最后真成交了、多少是套信息或钓鱼——哪些词该加进排除规则
- 哪个群的求购帖质量最高——下个月优先盯这个群
- 骗子有没有共性——比如“进群两天发求购帖”“从不回群消息只催私聊”“回避验收标准”,这些特征记下来,以后同类消息直接降权
在 TOP Prospect 里,这一步对应反馈:把人工核实的结果(有效/无效/误判)回流到提取规则和群的质量评估里,让下个月的噪音更少、信号更准。它不是一次配置终生使用的东西——用得越久,规则越贴合撸毛这个圈子的真实情况。
回到深夜那条求脚本消息
撸毛群的每一条消息都像生意,但真能把生意做成的团队,赢在不是“刷群刷得快”,而是三件事:
- 在正确的群里盯(先分清哪个群值得监控,而不是群越多越好)
- 把消息变成能核实的记录(原文、来源、时间、判断依据六样齐全)
- 人工核实问对问题(先确认需求再报价,分数只排序不代替判断)
工具负责把模糊的群聊整理成可核实、可排序、可跟进的记录;剩下的判断、联系、成交,永远在人这边。深夜那条“XX 项目空投组队,脚本我们出”,到底是真工作室还是骗子套信息,答案不在消息本身,在核实的过程里。
延伸阅读
完整方法论:
相关行业案例:
TOP Prospect 从用户已加入的 Telegram 群中持续采集消息,按你的业务语言定义事件、结合关键词与语义判断、保留可复核的原文证据,把模糊的群聊消息整理成可核实、可排序、可跟进的记录。AI 判断用于整理与排序,最终是否联系由团队决定。