TL;DR: Um eine Lead-Liste mit KI-Agenten in Claude Code aufzubauen, teilen Sie die Arbeit in vier Board-Tasks auf: eine kostenlose Apollo-Personensuche über Firecrawl Alexandria, eine Vorqualifizierung anhand der bereits gelieferten Suchergebnisse, ein kostenpflichtiges People Data Labs-Enrichment nur für die qualifizierten Leads und ein manuelles Review vor der Kontaktaufnahme. Ein einziger Firecrawl-Key reicht für alle Provider, und jeder Task protokolliert die verbrauchten Credits.
Man kann eine Lead-Liste mit Agenten in einer einzigen, langen Claude-Code-Session erstellen. Sie bitten um „VPs of Engineering bei diesen zehn Unternehmen mit geschäftlicher E-Mail-Adresse“, und der Agent sucht, reichert die Daten an und liefert eine CSV-Datei zurück. Das böse Erwachen kommt mit der Rechnung: Der Agent hat Geld dafür ausgegeben, Personen anzureichern, die Sie schon allein wegen ihrer Positionsbezeichnung aussortiert hätten.
Firecrawl Alexandria macht es einfach, das „Cheap-first“-Prinzip konsequent umzusetzen. Es bündelt Hunderte von Datenanbietern hinter einem einzigen Firecrawl-API-Key – mit der klaren Regel, dass die Discovery kostenlos ist, während die Ausführung die beim jeweiligen Tool angegebenen Credits kostet. Dieser Beitrag zeigt, wie Sie diese Pipeline als Tasks auf Sharkly mit Claude Code oder Codex als Runtime abbilden, und schlüsselt die Credit-Kosten für jede Phase auf.
Was Firecrawl Alexandria einem Lead-List-Agenten bietet
Firecrawl Alexandria ist eine Bibliothek von Datenanbietern, die ein Agent über einen einzigen Firecrawl-Key abrufen kann. Die Alexandria-Seite listet 430 Provider und 2.461 Capabilities. Ein Agent ermittelt ein Tool kostenlos, prüft Eingabeparameter sowie Preise und führt es anschließend über denselben scrape-Endpunkt aus, den er auch für Webseiten nutzt.
Für Lead-Listen ist vor allem die Kategorie People entscheidend. Sie umfasst 12 Provider – darunter Apollo, People Data Labs, FullEnrich und Data Legion für das Enrichment sowie öffentliche Quellen wie Sanktionslisten und das NPI-Register. In diesem Beitrag nutzen wir zwei davon:
| Provider | Capability | Angegebener Preis | Aufgabe in der Pipeline |
|---|---|---|---|
| Apollo | people/search |
0 credits | Personen nach Jobtitel bei den Ziel-Domains finden |
| People Data Labs | person/enrich |
60 credits per call | Profildaten nur für qualifizierte Personen vervollständigen |
Apollos eigene Seite auf Alexandria listet einen integrierten Skill namens „Search-first prospect list“. Dessen Beschreibung bringt die gesamte Strategie auf den Punkt: Zuerst kostenlos suchen, nur diejenigen aufdecken, für die sich die Kosten lohnen, und anschließend verifizierte geschäftliche E-Mail-Adressen in aufsteigender Kostenreihenfolge ermitteln. Das unten gezeigte Board überträgt diesen Ansatz in vier Tasks mit klaren Zuständigkeiten.
Warum eine Lead-Liste Phasen braucht – und nicht nur einen einzigen Prompt
In einer einzigen Session bleibt die entscheidende Weichenstellung für die Kosten unsichtbar: Wer wird aussortiert, bevor der kostenpflichtige Aufruf erfolgt? Anhand der Firecrawl-Preise wird dieser Unterschied schnell deutlich.
Angenommen, Apollo liefert 40 Personen über Ihre zehn Domains hinweg. Alle 40 für jeweils 60 Credits anzureichern, kostet 2.400 Credits – mehr als das Doppelte des Free-Plans mit 1.000 monatlichen Credits. Wenn eine Qualifizierungsprüfung anhand der Jobtitel nur 12 Personen übrig lässt, schlägt das Enrichment mit lediglich 720 Credits zu Buche und bleibt voll im Rahmen des Free-Plans.
Diese Ausschlussregel ist eine geschäftliche Entscheidung. Jemand muss festlegen, ob ein „Head of Platform“ als potenzieller Käufer gilt. Geht das in einem Prompt unter, wird es von niemandem geprüft. Ist es hingegen als Task mit einem Assignee angelegt, gibt es einen Verantwortlichen, einen Status und eine nachvollziehbare Historie der Änderungen.
Lead-Listen mit Agenten aufbauen: die vier Tasks
Hier ist die Pipeline als Board-Tasks. Verknüpfen Sie sie mit blocks / is blocked by, damit jede Phase auf den vorherigen Schritt wartet.
| Task | Assignee | Firecrawl-Kosten | Erledigt, wenn |
|---|---|---|---|
| 1. ICP in Apollo-Filter umwandeln + Personensuche | Agent | 0 credits | Personenliste gespeichert, Zeilenanzahl gemeldet |
| 2. Qualifizierung anhand zurückgegebener Felder | Agent | 0 credits | Qualifizierte Leads und Ausschlussgründe gemeldet |
| 3. Qualifizierte Leads mit People Data Labs anreichern | Agent | 60 credits per call | Angereicherte Zeilen gemeldet, Credit-Verbrauch ausgewiesen |
| 4. Review vor Outreach | Person | 0 credits | Liste freigegeben, bearbeitet oder zurückgewiesen |
Schritt 1: Das ICP in eine kostenlose Apollo-Suche übersetzen
Im ersten Task wird Ihr ideales Kundenprofil (Ideal Customer Profile, ICP) in Eingabeparameter für Apollo umgewandelt. Die Capability akzeptiert person_titles, q_keywords, q_organization_domains_list, page und per_page bei maximal 100 Ergebnissen pro Seite. Im Apollo-Playground wird dieser Aufruf mit 0 Credits aufgeführt.
Auch die Discovery ist kostenlos. Wenn der Agent nicht weiß, welches Tool er nutzen soll, fragt er Alexandria mit sources: ["alexandria"] an. Die Dokumentation von Firecrawl weist darauf hin, dass das Hinzufügen von "web" zu den Quellen auch kostenpflichtige Webergebnisse liefert – beschränken Sie die Discovery daher ausschließlich auf Tools.
# Free tool discovery: tools only, no paid web results
curl https://api.firecrawl.dev/v2/search \
-H "Authorization: Bearer $FIRECRAWL_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"query": "find people by job title at a company", "sources": ["alexandria"], "limit": 3}'
# Apollo people search at the target domains (listed at 0 credits)
curl https://api.firecrawl.dev/v2/scrape \
-H "Authorization: Bearer $FIRECRAWL_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"alexandria": {
"provider": "apollo",
"capability": "people/search",
"options": {
"person_titles": ["VP of Engineering", "Head of Platform"],
"q_organization_domains_list": ["example-one.com", "example-two.com"],
"page": 1,
"per_page": 100
}
}
}'
Das Ergebnis wird unter alexandria[0].data abgelegt. Laut Firecrawl-Dokumentation sollte jedes Tool-Ergebnis vor der Weiterverarbeitung auf Fehler geprüft werden. Machen Sie dies zum festen Bestandteil der Akzeptanzkriterien: Der Task gilt erst dann als erledigt, wenn der Agent die Zeilenanzahl und aufgetretene Fehler protokolliert hat.
Schritt 2: Qualifizierung anhand bereits gelieferter Felder
Der Qualifizierungs-Task verursacht keinerlei Kosten. Er wertet die Suchergebnisse aus und filtert Zeilen anhand der bereits vorliegenden Daten heraus: unpassender Titel, falsches Unternehmen, doppelte Personen. Ganz ohne neue API-Aufrufe.
Hinterlegen Sie die Ausschlussregeln dort, wo jeder Agent darauf zugreifen kann. Ein Sharkly-Skill bündelt wiederverwendbare Anweisungen für die Agentenarbeit. So werden die Regeln zu einem zentralen Skill, der mit jedem Lead-List-Agenten verknüpft ist – wie in Skills in Sharkly beschrieben.
# lead-rules.md (owner: the person who approves the send)
keep_titles: ["VP of Engineering", "Head of Platform", "Director of Engineering"]
drop_if: [title_not_in_keep_titles, company_domain_not_in_list, duplicate_person]
max_enrich_calls_per_run: 15
pdl_min_likelihood: 6
every_task_reports: [rows_in, rows_out, credits_spent, errors]
Schritt 3: Nur qualifizierte Leads anreichern
Hier beginnt die kostenpflichtige Phase. People Data Labs person/enrich ist mit 60 Credits pro Aufruf gelistet. Als Mindesteingabe genügen eine pdl_id, eine email oder ein email_hash, ergänzt durch 18 optionale Felder. Lassen Sie den Agenten die vollständige Schnittstellenspezifikation vorab mit findTools abrufen, bevor er die Suchfelder den Enrichment-Eingaben zuordnet.
Die kostengünstigste Stellschraube ist min_likelihood. Der Wert liegt zwischen 1 und 10 und beträgt standardmäßig 2 – laut Firecrawl entspricht das einer Wahrscheinlichkeit von nur 10 bis 30 %, dass es sich um die richtige Person handelt. Ein höherer Schwellenwert verwandelt schwache Matches in einen 404-Fehler. Auf der Provider-Seite wird der Vorteil unmissverständlich erklärt: „Ein 404 ist hier kostenlos, ein falscher Datensatz hingegen nicht.“
// One enrich call per qualified person; client set up with $FIRECRAWL_API_KEY
const result = await firecrawl.scrape({
alexandria: {
provider: "people-data-labs",
capability: "person/enrich",
options: {
email: person.email, // or pdl_id / email_hash
min_likelihood: 6, // weak matches 404 instead of billing a wrong record
titlecase: true,
},
},
});
const record = result.alexandria[0];
if (record.error) report.errors.push(record.error);
Für People Data Labs gilt über Alexandria zudem ein Kontingent: 50.000 API-Aufrufe pro Jahr und Kundenorganisation, aufgeteilt auf Personen- und Unternehmens-Endpunkte. Wiederholungsversuche (Retries) zählen mit, und der Zähler wird am 1. Januar UTC zurückgesetzt. Ein weiterer guter Grund, die Enrichment-Aufrufe pro Durchlauf in den Regeldateien zu begrenzen.
Schlägt ein Aufruf mit THIRD_PARTY_DATA_TERMS_REQUIRED fehl, enthält die Antwort eine requiresAction.url. Ein Organisations-Admin muss die Bedingungen des Anbieters dort bestätigen, und laut Firecrawl-Dokumentation benötigen Agenten eine explizite Nutzerfreigabe, bevor sie Bedingungen akzeptieren dürfen. Behandeln Sie dies als Übergabe: Der Agent setzt den Task auf den Status „Waiting for human reply“.
Schritt 4: Manuelles Review vor der Kontaktaufnahme
Der letzte Task liegt in menschlicher Hand. Der Agent hängt die angereicherte Liste an und versetzt den Task in den Status waiting for human review. Die prüfende Person gleicht Stichproben mit öffentlichen Profilen ab, entfernt alle Kontakte, die nicht angeschrieben werden sollen, und erteilt die Freigabe.
Dies ist genau das Gate, das wir in Human-in-the-Loop-Coding-Agenten beschreiben: Die Liste liefert die Daten – jemanden tatsächlich zu kontaktieren, bleibt eine geschäftliche Entscheidung, die ein Mensch freigibt.
Die Credit-Abrechnung nach Phasen
Bei 10 Ziel-Domains, 40 gefundenen Personen und 12 qualifizierten Profilen ergibt sich anhand der Listenpreise folgende Abrechnung:
| Phase | Aufrufe | Credits |
|---|---|---|
| Tool-Discovery | 1 | 0 |
Apollo people/search |
1 | 0 |
| Qualifizierung | 0 | 0 |
People Data Labs person/enrich |
12 | 720 |
| Gesamt | 14 | 720 |
Die Umrechnung von Credits in Dollar hängt vom gewählten Tarif ab – genaues Nachrechnen lohnt sich also. Laut den Preisen von Firecrawl (bei monatlicher Abrechnung) kostet der Hobby-Plan 19 $ für 5.000 Credits, also 0,0038 $ pro Credit. 720 Credits entsprechen somit rund 2,74 $ des Tarifguthabens. Im Standard-Tarif für 99 $ gibt es 100.000 Credits bzw. 0,00099 $ pro Credit, wodurch derselbe Durchlauf bei etwa 0,71 $ liegt. Mit den 1.000 monatlichen Credits des Free-Plans ist der Durchlauf sogar für 0 $ vollständig abgedeckt.
Ohne den Qualifizierungs-Task würde derselbe Durchlauf 2.400 Credits verbrauchen: rund 9,12 $ im Hobby-Tarif und mehr, als der Free-Plan überhaupt beinhaltet. Der Qualifizierungs-Task ist der günstigste Posten auf der Rechnung und spart am meisten.
Wie Sharkly für Transparenz und Kontrolle in der Pipeline sorgt
Claude Code oder Codex übernimmt die Aufrufe – Sharkly steuert den gesamten Prozess darum herum.
- Tasks mit Assignees: Jede Phase verfügt über einen Status und eine zuständige Instanz – sei es ein Agent, eine Crew oder eine Person.
- Kein API-Key im Task-Text: Hinterlegen Sie
FIRECRAWL_API_KEYin den Environment Variables des Agenten unter „Computer & Runtime“. Der Schlüssel wird dann beim Starten des Agenten-Prozesses übergeben. Sharkly stuft diese Werte als Klartext-Einstellungen ein, die für Agent-Manager sichtbar sind, und nicht als Secret Storage – verwenden Sie daher einen Key mit gezielten Rechten für diesen Auftrag. - Review-Status: Ein Agent kann einen Task in den Status „Waiting for human reply“ oder „Human review“ versetzen; dieser erscheint daraufhin direkt im Posteingang der zuständigen Person.
- Das Run-Protokoll: Jeder Durchlauf dokumentiert Start- und Endzeitpunkt, Tool-Aufrufe sowie Fehlerdetails, sodass der Credit-Report jederzeit lückenlos nachvollziehbar ist.
Wenn Sie die vier Tasks nicht manuell anlegen möchten, kann ein Crew Leader einen übergeordneten Task automatisch in die jeweiligen Phasen aufteilen, wie in Sharkly Crews erläutert. Der Einstieg in Sharkly ist kostenlos; die Modellnutzung wird über den Claude-Code- oder Codex-Plan abgerechnet, der mit Ihrer Runtime verknüpft ist.
Automatisiert ausführen, Review manuell belassen
Sobald die vier Tasks eine Woche lang fehlerfrei laufen, können Sie die Tasks 1 bis 3 über eine Automatisierung steuern: Eine neue Domain-Liste stößt dann automatisch die kostenlose Suche und das begrenzte Enrichment an. Task 4 bleibt weiterhin manuell. Wie Sie mehrere dieser Durchläufe gleichzeitig im Blick behalten, erfahren Sie unter Coding-Agenten bei paralleler Ausführung überwachen.
Mit den kostenlosen Phasen starten
Bauen Sie Ihre Lead-Listen mit Agenten nach dem Prinzip des Apollo-Skills auf: kostenlos suchen, vorhandene Daten qualifizieren, nur für qualifizierte Treffer bezahlen und vor jeder Kontaktaufnahme einen Menschen gegenprüfen lassen. Beginnen Sie mit Task 1 und 2 in Sharkly – sie kosten 0 Credits und zeigen Ihnen exakt, welcher Aufwand in der kostenpflichtigen Phase anfallen würde.
FAQ
Was ist Firecrawl Alexandria?
Eine Bibliothek von Datenanbietern, die Agenten über einen einzigen Firecrawl-API-Key aufrufen können. Die Discovery ist kostenlos, und jedes Tool weist seinen eigenen Credit-Preis für die Ausführung aus. Firecrawl hat die Funktion am 22. September 2026 eingeführt.
Ist die Apollo-Personensuche über Firecrawl kostenlos?
Die Capability people/search von Apollo ist im Firecrawl-Playground mit 0 Credits aufgeführt. Das Aufdecken von Kontaktdaten ist ein separater, kostenpflichtiger Schritt – prüfen Sie daher vor der Ausführung den angegebenen Preis dieser Capability.
Wie viel kostet das People Data Labs-Enrichment auf Firecrawl?
person/enrich ist mit 60 Credits pro Aufruf angegeben. Das entspricht bei monatlicher Abrechnung etwa 0,23 $ im Hobby-Tarif und 0,06 $ im Standard-Tarif. Ein 404-Fehler durch einen erhöhten min_likelihood-Wert verursacht keine Kosten.
Funktioniert das auch mit Codex anstelle von Claude Code?
Ja. Firecrawl bietet ein CLI, SDKs und einen MCP-Server mit firecrawl_search, firecrawl_find_tools sowie firecrawl_scrape, und ein Sharkly-Agent kann auf beiden Runtimes ausgeführt werden. Das grundlegende Setup wird in KI-Task-Manager: Agentenarbeit zuweisen, verfolgen und überprüfen beschrieben.
Sollte ein Agent die Kontaktaufnahme eigenständig durchführen?
Nein. Schalten Sie vor das Versenden immer einen manuellen Review-Task. Die Aufgabe des Agenten endet bei der verifizierten Liste und dem Credit-Report.
