TL;DR: Sie können GTM in Claude Code ausführen, indem Sie die Arbeit in eine Board-Aufgabe pro Phase unterteilen: ICP-Filter, eine Regeldatei, Qualifizierung, Personensuche, E-Mail-Recherche und -Verifizierung, Signale sowie Outreach. Ein Agent übernimmt jede Datenaufgabe mit Treg als Datenebene. Eine Person ist für die Regeldatei verantwortlich und gibt jeden Einleitungssatz frei, bevor irgendetwas versendet wird.
GTM in Claude Code auszuführen, klingt nach einem einzigen langen Prompt: „Finde mir 50 passende Accounts und schreibe den Einkäufer an.“ Für eine Demo funktioniert das. Es scheitert jedoch in der Woche, in der einem Finder das Kontingent ausgeht oder niemand mehr sagen kann, wer eine E-Mail freigegeben hat.
Tregs GTM-Engineering-Playbook deckt den datenbezogenen Teil ab: 16 Kapitel vom ICP bis zum Rollout, basierend auf sechs erfassten Durchläufen, 502 protokollierten Aufrufen und 5,03 $ nutzungsabhängigen Kosten. Jede Zahl hier ist ein von Treg selbst aufgezeichnetes Ergebnis, das noch nicht unabhängig reproduziert wurde – testen Sie es daher an Ihren eigenen Datensätzen.
Die andere Hälfte ist Koordination: ein Verantwortlicher für den Abbruch, eine Person für den Outreach, Zeilenzahlen pro Phase. Eine einzelne Sitzung kann das nicht leisten. Dieser Beitrag zeigt, wie sich das Playbook als Aufgaben in Sharkly strukturieren lässt – mit Agenten, die jede Phase in Claude Code oder Codex ausführen, und einem Menschen an den beiden Kontrollpunkten, die das Playbook vorsieht.
Warum GTM in Claude Code ein Board braucht – und keine Einzelsitzung
Eine lange Agentensitzung verschleiert drei Fehler, die man sich bei der GTM-Arbeit nicht leisten kann.
- Kosten ohne Kontrollpunkt. Kostenpflichtige Anreicherung von Zeilen, die eigentlich hätten verworfen werden müssen.
- Lautloses Scheitern. Treg listet auf, was in den eigenen Durchläufen kaputtging, ohne sie zu stoppen: ein Finder ohne Kapazität, ein Buying-Group-Endpunkt ohne Kapazität, 3 Accounts mit Rate-Limits und ein Parser-Fehler, der einen erneuten Durchlauf für 1,08 $ erforderte.
- Keine Verantwortung für den Versand. Die Outreach-Regel des Playbooks ist unmissverständlich: „Nichts wird versendet, was nicht von einem Menschen gelesen wurde.“
Jedes davon ist ein Teamproblem, das durch klare Zuständigkeiten, Statusmeldungen und Protokolle pro Phase gelöst wird. Es ist das Modell der menschlichen Verantwortung für Agentenarbeit, angewendet auf eine Lead-Liste.
Der Stack: Wo welcher Teil läuft
Drei Schichten mit jeweils einer Aufgabe.
| Ebene | Tool | Aufgabe |
|---|---|---|
| Execution | Claude Code or Codex | Führt die Prompts aus, liest die Regeldatei, schreibt CSVs |
| Data | Treg | Unternehmens- und Personensuche, Anreicherung, E-Mail-Recherche und -Verifizierung, Einstellungs- und Finanzierungssignale, Abrechnung pro Aufruf |
| Coordination | Sharkly | Eine Aufgabe pro Phase, ein Zugewiesener pro Aufgabe, Review-Status und das Ausführungsprotokoll |
Richten Sie Treg einmalig auf dem Computer ein, auf dem Ihre Agenten laufen. Aus Tregs Setup-Datei:
# install the CLI and the treg skill for every agent it detects
curl -fsSL https://treg.to/install.sh | sh
# browser sign-in (GitHub, Google, or an emailed code)
treg login
# headless Computer: pass a token instead of a browser
curl -fsSL https://treg.to/install.sh | sh -s -- --token "$TREG_TOKEN"
Oder fügen Sie eine einzige Zeile in den Agenten ein: set up treg - https://treg.to/llms.txt. Laut Treg erhalten neue verifizierte Konten einmalig 1,00 $ Startguthaben; Aufrufe werden zum Originaltarif des Anbieters ohne Aufschlag abgerechnet, und erfolglose Abfragen kosten 0,00 $.
Die GTM-Pipeline als Board-Aufgaben
Hier ist das Playbook, abgebildet als Aufgaben. Die dritte Spalte zeigt Tregs protokollierten Durchlauf für die jeweilige Phase.
| Aufgabe (Playbook-Kapitel) | Zugewiesener | Tregs protokollierter Durchlauf |
|---|---|---|
| ICP als Filter + kostenlose Zählung (1–2) | Agent | CompanyEnrich, B2B+SaaS, 51–200 Mitarbeiter, USA: 10.403; finanziert ab 2024: 1.357 |
| Regeldatei (3) | Person | Menschlicher Kontrollpunkt: Schwellenwerte, Ausschlüsse, Budgetgrenzen, Abbruchberechtigung |
| Lookalikes (4) | Agent | 71 Kandidaten für 0,006 $; 8 von 71 bestanden den 50%-ICP-Check |
| Qualifizieren vor dem Bezahlen (5) | Agent | 50 Unternehmen: 27 bestanden, 21 verworfen; 2,33 $ gesamt, 0,12 $ pro zustellbarem Lead |
| Personen nach Rolle (6) | Agent | „Marketing“ bei 8 Accounts: 20 Personen, 0,00 $ (Kontaktdaten sind der kostenpflichtige Schritt) |
| E-Mail-Waterfall + Verifizierung (7–8) | Agent | 60 Personen: 32 zustellbar, 16 riskant, 4 unbekannt, 8 ungültig, 0,65 $ |
| Signale (9–10) | Agent | 27 Accounts: 16 hatten offene GTM-Stellen innerhalb von 60 Tagen, 1,35 $ |
| Outreach (11–12) | Agent entwirft, Person gibt frei | 4 von 19 nachrichtenbasierten Einleitungssätzen als ordentlich oder besser bewertet |
| Tagging, Metriken, Rollout (14–16) | Agent + Person | Zeilenzahlen pro Phase, Speicherung der Rohdaten, Ausgabenlimit pro Durchlauf |
Wie formuliert man ein ICP, nach dem ein Agent filtern kann?
Unterteilen Sie es in Filter und Prüfungen. Filter sind Felder, nach denen ein Anbieter suchen kann: Land, Mitarbeiterzahl, Kategorie, Finanzierung. Prüfungen sind qualitative Bewertungen pro Zeile, und sie laufen vor jedem kostenpflichtigen Schritt.
Die Aufgabenbeschreibung kann Tregs Prompt enthalten: „Verwende treg, um das ICP in icp.md in Filter für zwei Anbieter zur Unternehmenssuche umzuwandeln. Nutze ausschließlich deren kostenlose Zähl-Endpunkte.“ Die Akzeptanzkriterien stammen aus dem Playbook: Es wird keine Liste gekauft, bevor zwei kostenlose Zählungen grob übereinstimmen und zehn Stichprobenzeilen passend aussehen.
Warum braucht die Regeldatei einen menschlichen Verantwortlichen?
Der Schwellenwert verändert die Liste. In Tregs Durchlauf bestanden bei einem ICP-Schwellenwert von 50 % 27 von 48 Unternehmen; bei 60 % wären es nur 14 gewesen. Das ist eine geschäftliche Entscheidung – daher liegt die Aufgabe, diese Datei zu erstellen, bei einem Menschen.
Hinterlegen Sie die Regeln dort, wo jede Phase darauf zugreifen kann. Ein Sharkly-Skill bündelt wiederverwendbare Anweisungen für die Agentenarbeit. So wird die Regeldatei zu einem einzigen Skill, der mit jedem GTM-Agenten verknüpft ist, anstatt als Textbaustein in neun verschiedene Prompts kopiert zu werden.
# gtm-rules.md (owner: the person who can stop the run)
icp_threshold: 0.50
max_spend_per_run_usd: 3.00
drop_if: [no_usable_domain, headcount_outside_51_200]
send_only: verifier_verdict == "deliverable"
stop_owner: "growth lead"
every_stage_reports: [rows_in, rows_out, metered_cost]
Phasen 3 bis 7: Qualifizieren vor dem Bezahlen
Das sind die kostengünstigen Datenaufgaben, die zuerst ausgeführt werden. Verknüpfen Sie sie mit der Relation blocks / is blocked by, damit die Qualifizierung abgeschlossen ist, bevor die Personensuche beginnt. Die Reihenfolge ist für die Kosten entscheidend: Treg qualifizierte 50 Unternehmen für 2,33 $ und schätzte die Kosten für die Anreicherung aller 48 Unternehmen mit einer nutzbaren Domain auf 4,12 $.
Zwei Playbook-Regeln werden zu Akzeptanzkriterien. Lookalikes durchlaufen denselben Größenfilter und ICP-Check wie jede andere Zeile. Ausschließlich verifizierte, zustellbare Adressen gelangen in die Sequenz: In Tregs Untersuchung mit 60 Personen lieferte der Finder 60 Adressen, von denen der Verifizierer 32 freigab.
Jede Datenaufgabe endet mit einem Kommentar des Agenten: Zeilen eingegangen, Zeilen ausgegeben, Tregs abgerechnete Kosten. Zusammen mit dem Ausführungsprotokoll dient dies als Beleg für die jeweilige Phase.
Wie behält ein Mensch die Kontrolle über den Sende-Button?
In der Outreach-Aufgabe recherchiert der Agent und erstellt Entwürfe – und stoppt dann. In Tregs Durchlauf wurden nur 4 von 19 nachrichtenbasierten Einleitungssätzen als ordentlich oder besser bewertet. Der Agent setzt die Aufgabe daher auf den Status waiting for human review, woraufhin der Prüfer den Entwurf genehmigt, anpasst oder neu verfasst. Dieses Muster haben wir bereits in Human-in-the-Loop bei Coding-Agenten beschrieben; es lässt sich unverändert auf E-Mails übertragen.
Wie Sharkly die Regeln des Playbooks durchsetzt
- Eine Aufgabe pro Phase verleiht jeder Stufe einen Status, einen Zuständigen (Agent, Crew oder Person) und Akzeptanzkriterien.
- Review-Status steuern die Aufmerksamkeit. Ein Agent kann eine Aufgabe im Status „waiting for human reply“ oder „waiting for human review“ belassen; diese Signale landen direkt im Posteingang der zuständigen Person.
- Das Ausführungsprotokoll zeigt Beginn und Ende eines Durchlaufs, dessen Tool-Aufrufe, Runtime-Events und Fehlerdetails – genau das Audit-Protokoll, das das Rollout-Kapitel fordert.
- Übergeordnete Aufgaben fassen das Gesamtergebnis zusammen. „Q4 Marketing-Buyer-Liste“ ist die übergeordnete Aufgabe; die neun Phasen sind Teilaufgaben.
Wenn Sie die neun Aufgaben nicht manuell anlegen und zuweisen möchten, kann ein Crew-Leader die übergeordnete Aufgabe aufteilen und die Phasen delegieren, wie in Sharkly Crews beschrieben. Sharkly ist kostenlos nutzbar, und die Modellnutzung läuft über den Claude-Code- oder Codex-Tarif, der bereits mit Ihrer Runtime verknüpft ist.
Signale: Kein Quell-Link, kein Signal
Die Signale-Aufgabe erfordert die strengsten Akzeptanzkriterien. Treg identifizierte 16 von 27 Accounts mit offenen GTM-Stellen in den letzten 60 Tagen, doch 355 von 675 zurückgegebenen Stellenausschreibungen waren bereits geschlossen.
Bei Stellenwechseln sieht es noch schlechter aus. In Tregs Untersuchung von 148 Personen, die eine neue Stelle angekündigt hatten, erkannten Kontaktdatenbanken den neuen Arbeitgeber im Schnitt in 68 % der Fälle nicht. Ein Live-Abruf der Profile fand zwar nur 49 der 148 Personen, lag dafür aber bei 47 von ihnen richtig. Es gilt weiterhin die Regel des Playbooks: Kein Quell-Link, kein Outreach.
Tregs Test bezüglich Neueinstellungen vor einer Finanzierungsrunde lieferte keine klare Abgrenzung der Gruppen. Prüfen Sie jedes Timing-Signal daher erst anhand Ihrer eigenen Erfolge und Misserfolge, bevor Sie es gewichten.
Was Tregs Zahlen aussagen – und was nicht
Treg veröffentlicht auf seiner Personensuche-Seite zwei Vergleiche, die einen genauen Blick wert sind.
- Kosten pro korrekter E-Mail: Bei 100 Leads im Oktober 2026 berichtet Treg von 92 korrekten geschäftlichen E-Mail-Adressen für 0,58 $ pro 100 korrekten Treffern, verglichen mit 84 Adressen für 3,77 $ bei Clay.
- Genauigkeit der Agenten: Bei den B2B-Prospecting-Aufgaben der 119 Aufgaben umfassenden People Search Bench von LessieAI erreicht Claude Code allein laut Treg 43 % und Claude Code mit Treg 78,2 % – mit einer fertigen Liste in 1,4 statt 2,8 Minuten.
Hierbei handelt es sich um vom Anbieter selbst durchgeführte Tests zu den damaligen Listenpreisen, und Treg merkt an, dass ein Unterschied von wenigen Zeilen einem Gleichstand entspricht. Nutzen Sie diese Zahlen als Anhaltspunkt dafür, was Sie mit 50 eigenen Datensätzen testen möchten.
Rollout wie bei Software
Die Regel des letzten Kapitels: Nichts läuft autonom, bevor es nicht im Shadow-Modus erprobt wurde. Auf einem Board entspricht das drei Phasen.
- Shadow. Agenten führen alle Datenaufgaben aus; die Outreach-Aufgabe bleibt im Review-Status und nichts wird versendet.
- Kleines Segment. Eine Zielgruppe, eine Woche. Überwachen Sie die Zeilenzahlen und die Kosten pro zustellbarem Lead anhand der Regeldatei.
- Autonomie für Daten, niemals für den Versand. Datenaufgaben laufen zeitgesteuert über eine Automation. Der Versand bleibt eine menschliche Entscheidung.
Wie Sie mehrere Durchläufe gleichzeitig überwachen, erfahren Sie in So überwachen Sie parallel laufende Coding-Agenten.
Mit einer einzigen Phase beginnen
GTM in Claude Code funktioniert, wenn jede Phase überschaubar, budgetiert und mit klaren Zuständigkeiten versehen ist – und das Board festlegt, wer den Durchlauf stoppt und wer den Versand freigibt. Fangen Sie klein an: Erstellen Sie die ICP-Aufgabe und die Regeldatei-Aufgabe in Sharkly, führen Sie die kostenlose Zählung durch und schalten Sie erst danach die kostenpflichtigen Phasen frei.
FAQ
Was ist GTM-Engineering?
Tregs Playbook definiert es als das Konzipieren, Aufbauen und Verwalten von Systemen, die eine Go-to-Market-Strategie in wiederholbare Workflows überführen: Account-Targeting, Lead-Anreicherung, Scoring, Signal-Monitoring, Recherche und Inbound-Routing – stets mit menschlicher Prüfung, bevor Outbound-Nachrichten versendet werden.
Wie viel kostet Treg pro Lead?
In Tregs eigenem Durchlauf am 23. September 2026 kosteten qualifizierte Leads 0,12 $ pro zustellbarem Lead und 2,33 $ für die gesamte Liste. Aufrufe werden nach tatsächlicher Nutzung abgerechnet, und erfolglose Abfragen kosten 0,00 $.
Sollte ein KI-Agent Kaltakquise-E-Mails ohne Prüfung versenden?
Nein. Tregs Playbook schreibt vor, dass nichts versendet wird, was nicht von einem Menschen gelesen wurde – und im Testlauf schnitten nur 4 von 19 vom Agenten recherchierten Einleitungssätzen mit ordentlich oder besser ab.
Wo werden die Regeln für einen GTM-Agenten hinterlegt?
In einer Regeldatei mit numerischen Schwellenwerten, expliziten Ausschlusskriterien, einer Budgetobergrenze und einer namentlich benannten Person, die für den Abbruch zuständig ist. In Sharkly können Sie diese als Skill bündeln, sodass jeder Agent dieselben Regeln liest.
Funktioniert das auch mit Codex statt Claude Code?
Ja. Tregs Setup deckt Claude Code, Codex und Cursor ab, und ein Sharkly-Agent kann vom selben Board aus auf beiden Runtimes ausgeführt werden. Das grundlegende Setup finden Sie unter KI-Taskmanager: Agentenarbeit zuweisen, nachverfolgen und prüfen.