En résumé : Vous pouvez exécuter vos opérations GTM dans Claude Code en découpant le travail en une tâche Kanban par étape : filtres ICP, fichier de règles, qualification, recherche de contacts, détection et vérification d'e-mails, signaux et prospection. Un agent prend en charge chaque tâche liée aux données avec Treg comme couche de données. Un humain est responsable du fichier de règles et valide chaque phrase d'accroche avant le moindre envoi.
Gérer son GTM dans Claude Code peut ressembler à un unique prompt fleuve : « trouve-moi 50 bons comptes et écris à l'acheteur ». Cela fait illusion en démo, mais tout s'effondre le jour où un outil de recherche atteint son quota ou que personne n'est capable d'identifier qui a validé un e-mail.
Le playbook d'ingénierie GTM de Treg couvre le volet données : 16 chapitres, de la définition de l'ICP au déploiement, fondés sur six exécutions documentées, 502 appels enregistrés et 5,03 $ facturés à l'usage. Chaque chiffre présenté ici est issu des propres tests de Treg, sans reproduction indépendante pour l'instant : testez-les donc sur vos propres données.
L'autre volet concerne la coordination : un responsable pour interrompre le flux, une personne dédiée à la prospection, un suivi du nombre de lignes à chaque étape. Une seule session ne peut pas gérer tout cela. Cet article vous explique comment structurer ce playbook sous forme de tâches dans Sharkly, avec des agents pilotant chaque étape dans Claude Code ou Codex, et une supervision humaine aux deux points de contrôle prévus par la méthode.
Pourquoi le GTM dans Claude Code nécessite un tableau, et non une session unique
Une longue session d'agent masque trois types d'échecs que les opérations GTM ne peuvent pas se permettre.
- Dépenses sans point de contrôle. Enrichissement payant de lignes qui auraient dû être écartées d'emblée.
- Pannes silencieuses. Treg énumère ce qui a dysfonctionné lors de ses propres exécutions sans pour autant interrompre le flux : un outil d'enrichissement à court de crédits, un endpoint de groupe d'acheteurs saturé, 3 comptes limités par leur quota (rate limit) et un bug de parsing ayant coûté 1,08 $ pour une réexécution.
- Absence de responsable pour l'envoi. La règle du playbook en matière de prospection est formelle : « aucun message n'est envoyé sans avoir été lu par un humain ».
Chacun de ces écueils relève du travail d'équipe et se résout par une responsabilisation claire, des statuts précis et un historique consigné à chaque étape. C'est le modèle de la responsabilité humaine du travail des agents appliqué à une liste de prospects.
La stack : où s'exécute chaque brique
Trois couches, chacune avec un rôle bien défini.
| Couche | Outil | Rôle |
|---|---|---|
| Exécution | Claude Code ou Codex | Exécute les prompts, lit le fichier de règles, génère les fichiers CSV |
| Données | Treg | Recherche d'entreprises et de profils, enrichissement, détection et vérification d'e-mails, signaux d'embauche et de levées de fonds, facturés à l'appel |
| Coordination | Sharkly | Une tâche par étape, un responsable par tâche, statuts de révision et journal d'exécution |
Configurez Treg une seule fois sur la machine (Computer) où tournent vos agents. D'après le fichier de configuration de Treg :
# 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"
Ou collez simplement cette ligne dans l'agent : set up treg - https://treg.to/llms.txt. Treg accorde 1,00 $ de crédit gratuit unique pour tout nouveau compte vérifié, facture les appels au tarif direct du fournisseur sans marge (0 % de majoration) et ne facture rien (0,00 $) en cas de résultat introuvable.
Le pipeline GTM sous forme de tâches Kanban
Voici le playbook traduit en tâches. La troisième colonne indique les résultats enregistrés par Treg pour chaque étape.
| Tâche (chapitre du playbook) | Responsable | Résultats enregistrés par Treg |
|---|---|---|
| ICP sous forme de filtres + comptage gratuit (1-2) | Agent | CompanyEnrich, B2B+SaaS, 51-200 salariés, États-Unis : 10 403 ; levée de fonds 2024+ : 1 357 |
| Fichier de règles (3) | Humain | Point de contrôle humain : seuils, critères d'exclusion, plafonds de dépenses, personnes habilitées à interrompre l'exécution |
| Profils similaires (Lookalikes) (4) | Agent | 71 candidats pour 0,006 $ ; 8 sur 71 ont passé le seuil de 50 % de conformité ICP |
| Qualifier avant de payer (5) | Agent | 50 entreprises : 27 retenues, 21 écartées ; 2,33 $ au total, 0,12 $ par prospect joignable |
| Contacts par fonction (6) | Agent | « marketing » sur 8 comptes : 20 personnes, 0,00 $ (les coordonnées constituent l'étape payante) |
| Cascade d'e-mails + vérification (7-8) | Agent | 60 personnes : 32 délivrables, 16 à risque, 4 inconnus, 8 invalides, 0,65 $ |
| Signaux (9-10) | Agent | 27 comptes : 16 avaient des postes GTM ouverts sous 60 jours, 1,35 $ |
| Prospection (11-12) | Brouillon par l'agent, validation humaine | 4 premières lignes sur 19 basées sur l'actualité jugées correctes ou supérieures |
| Tagging, métriques, déploiement (14-16) | Agent + humain | Nombre de lignes par étape, réponses brutes conservées, plafond budgétaire par exécution |
Comment formaliser un ICP exploitable par un agent ?
Divisez-le en filtres et en critères d'évaluation. Les filtres correspondent à des champs interrogeables chez un fournisseur de données : pays, effectif, secteur d'activité, financements. Les critères d'évaluation exigent un arbitrage ligne par ligne et s'appliquent avant toute opération payante.
La description de la tâche peut intégrer le prompt de Treg : « Avec treg, traduis l'ICP de icp.md en filtres pour deux fournisseurs de recherche d'entreprises. Utilise uniquement leurs endpoints de comptage gratuit. » Les critères d'acceptation découlent du playbook : aucune liste n'est achetée tant que deux estimations gratuites ne concordent pas à peu près et qu'un échantillon de dix lignes ne paraît pas concluant.
Pourquoi le fichier de règles doit-il être confié à un humain ?
Le niveau de seuil modifie la liste de fond en comble. Lors des tests de Treg, 27 entreprises sur 48 validaient un seuil d'adéquation ICP de 50 % ; à 60 %, seules 14 auraient été retenues. Il s'agit d'une décision stratégique : la tâche qui définit ces règles doit donc être attribuée à un humain.
Placez ces règles là où chaque étape peut les lire. Une Skill Sharkly encapsule des instructions réutilisables pour le travail des agents : le fichier de règles devient ainsi une Skill unique rattachée à chaque agent GTM, évitant d'avoir à copier-coller un paragraphe dans neuf prompts distincts.
# 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]
Étapes 3 à 7 : qualifier avant de payer
Ce sont les tâches de données où l'on privilégie d'abord les étapes peu coûteuses. Liez-les avec la dépendance bloque / est bloqué par pour vous assurer que la qualification soit terminée avant de lancer la recherche de profils. L'ordre d'exécution est décisif pour le budget : Treg a qualifié 50 entreprises pour 2,33 $ et estimait à 4,12 $ l'enrichissement complet des 48 entités disposant d'un nom de domaine exploitable.
Deux principes du playbook deviennent ici des critères d'acceptation. Les profils similaires (lookalikes) doivent passer les mêmes filtres de taille et contrôles ICP que n'importe quelle autre ligne. De plus, seules les adresses dont la délivrabilité est vérifiée intègrent la séquence : dans l'étude de Treg sur 60 personnes, l'outil de recherche a retourné 60 adresses, mais le vérificateur n'en a validé que 32.
Chaque tâche de données se termine par un commentaire rédigé par l'agent : lignes entrantes, lignes sortantes, coût facturé par Treg. Combiné au journal d'exécution, cela constitue le reçu d'audit de l'étape.
Comment garder un humain aux commandes de l'envoi ?
La tâche de prospection est celle où l'agent effectue ses recherches et rédige un brouillon, puis s'arrête. Dans l'expérimentation de Treg, seules 4 premières lignes sur 19 basées sur l'actualité ont obtenu une note convenable ou supérieure. L'agent laisse donc la tâche en attente de révision humaine, et le réviseur valide, modifie ou réécrit. Nous avons déjà abordé ce modèle dans les agents de code avec humain dans la boucle ; il s'applique ici aux e-mails sans la moindre modification.
Comment Sharkly garantit le respect des règles du playbook
- Une tâche par étape confère à chaque phase un statut, un responsable (Assignee : Agent, Crew ou personne) et des critères d'acceptation.
- Les états de révision canalisent l'attention. Un Agent peut mettre une tâche en attente de réponse ou de validation humaine, alimentant directement la boîte de réception (Inbox) du collaborateur concerné.
- Le journal d'exécution (run record) consigne le début et la fin de chaque passage, les appels d'outils, les événements Runtime et les détails d'éventuels échecs : la piste d'audit exigée par le chapitre sur le déploiement.
- Les tâches parentes centralisent le résultat global. « Liste acheteurs marketing T4 » constitue la tâche parente, dont les neuf étapes sont les sous-tâches.
Si vous préférez ne pas distribuer vous-même neuf tâches, un chef d'équipe Crew peut découper la tâche parente et déléguer les étapes, comme expliqué dans Sharkly Crews. Vous pouvez démarrer gratuitement avec Sharkly, et la consommation des modèles s'appuie directement sur le forfait Claude Code ou Codex déjà associé à votre Runtime.
Signaux : pas de lien source, pas de signal
La tâche dédiée aux signaux exige les critères d'acceptation les plus stricts. Treg a identifié 16 comptes sur 27 ayant des postes GTM ouverts au cours des 60 derniers jours, mais 355 des 675 offres renvoyées étaient en réalité déjà pourvues ou closes.
La situation est encore plus critique pour les changements de poste. Dans l'étude de Treg portant sur 148 personnes ayant annoncé une prise de fonction, les bases de données de contacts n'indiquaient pas le nouvel employeur dans 68 % des cas en moyenne. Une consultation directe du profil en ligne n'a retrouvé que 49 personnes sur 148, mais les informations étaient exactes pour 47 d'entre elles. La règle du playbook demeure incontournable : sans lien source vérifié, pas de prospection.
Le test de Treg sur les recrutements précédant une levée de fonds n'a pas permis de dégager de tendance nette : validez donc chaque signal temporel à l'aune de vos propres victoires et pertes avant de lui attribuer une quelconque pondération.
Ce que disent les chiffres de Treg — et ce qu'ils ne disent pas
Treg publie sur sa page people-search deux comparatifs qui méritent une attention particulière.
- Coût par e-mail valide : sur un échantillon de 100 prospects en octobre 2026, Treg annonce 92 e-mails professionnels corrects pour 0,58 $ les 100 valides, contre 84 adresses pour 3,77 $ chez Clay.
- Précision de l'agent : sur les tâches de prospection B2B du benchmark People Search de LessieAI (119 tâches), Treg rapporte un score de 43 % pour Claude Code seul et de 78,2 % pour Claude Code associé à Treg, avec une liste finalisée en 1,4 minute au lieu de 2,8.
Il s'agit de résultats obtenus par l'éditeur aux tarifs publics en vigueur à cette date, et Treg précise qu'un écart de quelques lignes équivaut à une égalité. Utilisez ces données pour cibler ce qu'il convient de tester sur un échantillon de 50 de vos propres contacts.
Déployer comme un logiciel
Le principe du dernier chapitre est formel : aucune automatisation totale sans exécution préalable en mode fantôme (shadow). Sur un tableau, cela se décline en trois phases.
- Mode fantôme (Shadow). Les agents exécutent l'ensemble des tâches de données ; la tâche de prospection reste en révision et aucun message n'est envoyé.
- Segment restreint. Une seule cible, une seule semaine. Surveillez les volumes de lignes et le coût par prospect joignable par rapport aux exigences du fichier de règles.
- Autonomie sur les données, jamais sur l'envoi. Les tâches de données tournent de manière planifiée via une automatisation. L'envoi reste invariablement une décision humaine.
Pour surveiller plusieurs exécutions simultanées, consultez l'article comment monitorer des agents de code exécutés en parallèle.
Commencer par une seule étape
Le GTM dans Claude Code fonctionne lorsque chaque étape reste circonscrite, chiffrée et attribuée, et que le tableau définit clairement qui peut interrompre le processus et qui autorise l'envoi. Démarrez modestement : créez la tâche ICP et la tâche du fichier de règles dans Sharkly, lancez l'estimation gratuite, puis débloquez les étapes payantes.
FAQ
Qu'est-ce que l'ingénierie GTM (GTM engineering) ?
Le playbook de Treg la définit comme la conception, le développement et la maintenance de systèmes qui transforment une stratégie go-to-market en flux de travail reproductibles : ciblage de comptes, enrichissement de prospects, scoring, veille sur signaux d'affaires, recherche et routage entrant, avec une validation humaine systématique avant l'envoi de messages sortants.
Combien coûte Treg par prospect ?
Lors de l'exécution propre à Treg le 23 septembre 2026, les prospects qualifiés ont coûté 0,12 $ par prospect joignable, soit 2,33 $ pour l'intégralité de la liste. Les appels sont facturés à l'usage, et les requêtes infructueuses coûtent 0,00 $.
Un agent IA doit-il envoyer des cold emails sans relecture ?
Non. Le playbook de Treg stipule qu'aucun message ne doit être envoyé sans relecture humaine, et seules 4 premières lignes sur 19 rédigées par l'agent après recherche ont été jugées correctes ou supérieures lors de son test.
Où sont stockées les règles d'un agent GTM ?
Dans un fichier de règles regroupant des seuils chiffrés, des critères d'exclusion explicites, un plafond budgétaire et le nom de la personne habilitée à stopper l'exécution. Dans Sharkly, vous pouvez l'encapsuler sous forme de Skill afin que chaque agent consulte rigoureusement les mêmes règles.
Est-ce que cela fonctionne avec Codex plutôt que Claude Code ?
Oui. La configuration de Treg prend en charge Claude Code, Codex et Cursor, et un Agent Sharkly peut s'exécuter sur n'importe quel Runtime depuis le même tableau. Consultez l'article gestionnaire de tâches IA : attribuer, suivre et réviser le travail des agents pour la configuration générale.