Tóm tắt nhanh (TL;DR): Để xây dựng danh sách khách hàng tiềm năng (lead list) bằng AI agent trong Claude Code, hãy chia công việc thành bốn task trên bảng: tìm kiếm nhân sự miễn phí trên Apollo thông qua Firecrawl Alexandria, bước sàng lọc dựa trên các trường dữ liệu mà tìm kiếm đã trả về, làm giàu dữ liệu (enrichment) trả phí qua People Data Labs chỉ cho những hồ sơ đạt chuẩn, và một bước kiểm duyệt thủ công trước khi bắt đầu tiếp cận. Một API key Firecrawl duy nhất có thể kết nối với mọi nhà cung cấp dữ liệu, đồng thời mỗi task đều báo cáo rõ lượng credit đã tiêu tốn.
Bạn hoàn toàn có thể tạo một danh sách lead bằng AI agent chỉ trong một phiên làm việc kéo dài trên Claude Code. Bạn yêu cầu “Các Giám đốc Kỹ thuật (VP of Engineering) tại 10 công ty này, kèm theo email công việc”, và agent sẽ tìm kiếm, làm giàu dữ liệu rồi trả về một file CSV. Thế nhưng rắc rối chỉ thực sự bắt đầu khi nhìn vào hóa đơn: agent đã trả tiền để làm giàu dữ liệu của những người mà lẽ ra bạn đã loại ngay từ đầu chỉ dựa vào chức danh.
Firecrawl Alexandria giúp bạn dễ dàng áp dụng quy trình ưu tiên các bước chi phí thấp trước. Nền tảng này tích hợp hàng trăm nhà cung cấp dữ liệu chỉ sau một API key Firecrawl duy nhất, với nguyên tắc: bước khám phá công cụ hoàn toàn miễn phí, còn khi thực thi sẽ tính số credit được niêm yết cho từng công cụ. Bài viết này sẽ hướng dẫn cách triển khai pipeline đó dưới dạng các task trên Sharkly, sử dụng Claude Code hoặc Codex làm môi trường thực thi (runtime), đồng thời phân tích chi tiết chi phí credit ở từng giai đoạn.
Firecrawl Alexandria mang lại lợi ích gì cho agent xây dựng danh sách lead
Firecrawl Alexandria là một thư viện tập hợp các nhà cung cấp dữ liệu mà agent có thể gọi thông qua một key Firecrawl duy nhất. Trang của Alexandria hiện liệt kê 430 nhà cung cấp và 2.461 tính năng (capabilities). Agent có thể khám phá công cụ hoàn toàn miễn phí, đọc các tham số đầu vào cùng mức giá, sau đó thực thi công cụ thông qua chính endpoint scrape mà nó dùng để cào dữ liệu trang web.
Đối với việc tạo danh sách lead, danh mục People là phần quan trọng nhất. Danh mục này chứa 12 nhà cung cấp, bao gồm Apollo, People Data Labs, FullEnrich và Data Legion phục vụ cho việc làm giàu dữ liệu, cùng các nguồn công khai như danh sách cấm vận và NPI Registry. Bài viết này sẽ sử dụng hai trong số đó:
| Nhà cung cấp | Tính năng | Giá niêm yết | Vai trò trong pipeline |
|---|---|---|---|
| Apollo | people/search |
0 credit | Tìm kiếm nhân sự theo chức danh tại các tên miền mục tiêu |
| People Data Labs | person/enrich |
60 credit / lượt gọi | Điền thông tin hồ sơ chỉ dành riêng cho những người đạt tiêu chuẩn |
Trang của Apollo trên Alexandria có sẵn một skill tích hợp tên là “Search-first prospect list”. Mô tả của nó tóm gọn toàn bộ chiến lược chỉ trong một câu: tìm kiếm miễn phí trước, chỉ mở khóa thông tin những người xứng đáng chi tiền, sau đó tìm email công việc đã xác thực theo thứ tự tối ưu chi phí. Bảng công việc dưới đây chuyển hóa nguyên lý đó thành bốn task cụ thể kèm người phụ trách rõ ràng.
Tại sao xây dựng danh sách lead cần chia giai đoạn thay vì chỉ dùng một prompt
Việc gom tất cả vào một phiên làm việc duy nhất sẽ che khuất quyết định mấu chốt quyết định chi phí: ai sẽ bị loại bỏ trước khi thực hiện lệnh gọi API có tính phí. Mức giá của Firecrawl sẽ làm rõ sự chênh lệch này.
Giả sử Apollo trả về 40 người trên 10 tên miền mục tiêu của bạn. Nếu làm giàu dữ liệu cho toàn bộ 40 người với giá 60 credit mỗi lượt, bạn sẽ tốn 2.400 credit — gấp hơn hai lần hạn mức 1.000 credit/tháng của gói Miễn phí (Free plan). Nhưng nếu qua bước sàng lọc chức danh chỉ giữ lại 12 người, chi phí làm giàu dữ liệu giảm xuống còn 720 credit và nằm trọn trong gói Miễn phí.
Quy tắc loại trừ này là một quyết định mang tính kinh doanh. Cần có người quyết định xem vị trí “Head of Platform” có được tính là khách hàng mục tiêu hay không. Khi bị vùi lấp bên trong một prompt, sẽ không ai xem xét kỹ quy tắc đó. Nhưng khi được tách thành một task có Người phụ trách (Assignee), nó sẽ có người chịu trách nhiệm, có trạng thái rõ ràng và lưu lại lịch sử thay đổi.
Cách xây dựng danh sách lead bằng agent: Quy trình 4 task
Dưới đây là pipeline được tổ chức thành các task trên bảng công việc. Hãy liên kết chúng bằng quan hệ chặn / bị chặn bởi (blocks / is blocked by) để mỗi giai đoạn đều phải đợi giai đoạn trước hoàn thành.
| Task | Người phụ trách (Assignee) | Chi phí Firecrawl | Tiêu chí hoàn thành (Done when) |
|---|---|---|---|
| 1. Chuyển ICP thành bộ lọc Apollo + tìm kiếm nhân sự | Agent | 0 credit | Danh sách nhân sự được lưu, số lượng dòng được báo cáo |
| 2. Sàng lọc dựa trên các trường dữ liệu trả về | Agent | 0 credit | Báo cáo danh sách được giữ lại và lý do loại bỏ |
| 3. Làm giàu dữ liệu người được giữ lại qua People Data Labs | Agent | 60 credit / lượt gọi | Đăng tải các dòng đã làm giàu dữ liệu, báo cáo số credit đã dùng |
| 4. Đánh giá trước khi tiếp cận | Con người | 0 credit | Danh sách được phê duyệt, chỉnh sửa hoặc yêu cầu làm lại |
Bước 1: Chuyển đổi ICP thành lượt tìm kiếm Apollo miễn phí
Task đầu tiên sẽ chuyển chân dung khách hàng lý tưởng (ICP) của bạn thành các tham số đầu vào cho tìm kiếm của Apollo. Tính năng này chấp nhận các tham số person_titles, q_keywords, q_organization_domains_list, page và per_page, với tối đa 100 kết quả mỗi trang. Trên playground của Apollo, lượt gọi này hiển thị chi phí là 0 credit.
Bước khám phá công cụ cũng hoàn toàn miễn phí. Nếu agent không biết nên dùng công cụ nào, nó có thể hỏi Alexandria với sources: ["alexandria"]. Tài liệu của Firecrawl lưu ý rằng nếu thêm "web" vào nguồn tìm kiếm thì hệ thống sẽ trả về cả kết quả tìm kiếm web có tính phí, vì vậy hãy giới hạn bước khám phá chỉ dành cho công cụ.
# 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
}
}
}'
Kết quả trả về sẽ nằm trong trường alexandria[0].data. Tài liệu của Firecrawl khuyến nghị nên kiểm tra lỗi trong kết quả của từng công cụ trước khi sử dụng, do đó hãy đưa điều này vào tiêu chí nghiệm thu (acceptance criteria): task chỉ được coi là hoàn thành khi agent báo cáo số lượng dòng thu được và mọi lỗi phát sinh.
Bước 2: Sàng lọc dựa trên các trường dữ liệu tìm kiếm đã trả về
Task sàng lọc không tiêu tốn bất kỳ chi phí nào. Nó đọc dữ liệu đầu ra từ bước tìm kiếm và loại bỏ các dòng dựa trên những thông tin đã có sẵn: sai chức danh, sai công ty hoặc trùng lặp nhân sự. Hoàn toàn không phát sinh thêm lượt gọi API mới.
Hãy đặt các quy tắc loại trừ ở nơi mà mọi agent đều có thể đọc được. Một Skill trên Sharkly đóng gói các chỉ dẫn có thể tái sử dụng cho công việc của Agent, nhờ đó các quy tắc này trở thành một Skill được gắn vào mọi agent tạo danh sách lead, như đã mô tả trong bài viết Skills trong Sharkly.
# 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]
Bước 3: Chỉ làm giàu dữ liệu cho những hồ sơ đạt chuẩn
Đây là giai đoạn bắt đầu tính phí. Tính năng person/enrich của People Data Labs có giá niêm yết là 60 credit cho mỗi lượt gọi. Tính năng này chấp nhận pdl_id, email hoặc email_hash làm các tham số đầu vào bắt buộc tối thiểu, cùng 18 trường tùy chọn khác. Hãy để agent đọc toàn bộ cấu trúc tham số đầu vào (input contract) bằng findTools trước khi ánh xạ các trường từ kết quả tìm kiếm sang tham số làm giàu dữ liệu.
Thiết lập giúp tiết kiệm chi phí nhất chính là min_likelihood. Giá trị này nằm trong khoảng từ 1 đến 10 và mặc định là 2 — mức mà theo Firecrawl thì độ khớp chỉ đạt từ 10% đến 30% đúng người cần tìm. Nâng chỉ số này lên sẽ biến các kết quả khớp yếu thành mã lỗi 404, và trang của nhà cung cấp giải thích rất thẳng thắn lý do tại sao điều này lại có lợi: “ở đây mã lỗi 404 là miễn phí, còn một bản ghi sai thì không”.
// 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);
People Data Labs cũng áp dụng hạn mức khi dùng qua Alexandria: 50.000 lượt gọi API mỗi năm cho mỗi tổ chức khách hàng, dùng chung cho cả các endpoint về cá nhân lẫn công ty. Các lượt gọi thử lại (retry) vẫn bị tính vào hạn mức, và hạn mức này được đặt lại vào ngày 1 tháng 1 theo giờ UTC. Đây là lý do bạn càng nên giới hạn số lượt gọi làm giàu dữ liệu cho mỗi lần chạy trong file quy tắc.
Nếu một lệnh gọi thất bại kèm mã lỗi THIRD_PARTY_DATA_TERMS_REQUIRED, phản hồi trả về sẽ chứa một đường dẫn requiresAction.url. Quản trị viên của tổ chức cần truy cập liên kết đó để chấp thuận các điều khoản của nhà cung cấp, và tài liệu Firecrawl quy định rằng agent cần sự cho phép rõ ràng từ người dùng trước khi đồng ý điều khoản. Hãy coi đây là một điểm bàn giao: agent sẽ chuyển trạng thái task sang chờ con người phản hồi.
Bước 4: Con người đánh giá trước khi tiếp cận
Task cuối cùng thuộc về con người. Agent sẽ đính kèm danh sách đã làm giàu dữ liệu và để task ở trạng thái chờ con người đánh giá (waiting for human review). Người duyệt sẽ đối chiếu ngẫu nhiên một số hồ sơ với trang cá nhân công khai, loại bỏ bất kỳ ai không phù hợp để tiếp cận, rồi phê duyệt danh sách.
Đây chính là cơ chế kiểm soát tương tự như chúng tôi đã mô tả trong bài viết về AI coding agent có sự tham gia của con người (human-in-the-loop). Danh sách chỉ là dữ liệu thô; việc quyết định liên hệ với ai phải là quyết định do con người ký duyệt.
Bảng kê chi phí credit theo từng giai đoạn
Với 10 tên miền mục tiêu, tìm thấy 40 nhân sự và giữ lại 12 người đạt chuẩn, bảng kê chi phí theo giá niêm yết sẽ như sau:
| Giai đoạn | Lượt gọi | Credit |
|---|---|---|
| Khám phá công cụ (Tool discovery) | 1 | 0 |
Apollo people/search |
1 | 0 |
| Sàng lọc (Qualify) | 0 | 0 |
People Data Labs person/enrich |
12 | 720 |
| Tổng cộng | 14 | 720 |
Việc quy đổi credit ra USD phụ thuộc vào từng gói dịch vụ, vì vậy hãy tính toán cụ thể thay vì chỉ ước chừng qua loa. Theo bảng giá của Firecrawl với hình thức thanh toán theo tháng, gói Hobby có giá 19 USD cho 5.000 credit (tương đương 0,0038 USD/credit), nên 720 credit sẽ tiêu tốn khoảng 2,74 USD từ gói credit của bạn. Gói Standard có giá 99 USD cho 100.000 credit (tương đương 0,00099 USD/credit), do đó cùng lượt chạy đó bạn chỉ mất khoảng 0,71 USD. Còn với gói Miễn phí (Free plan) được tặng 1.000 credit mỗi tháng, bạn hoàn toàn có thể chạy lượt này với giá 0 USD.
Nếu không có task sàng lọc, cùng lượt chạy đó bạn sẽ mất 2.400 credit: tương đương khoảng 9,12 USD trên gói Hobby và vượt quá hạn mức của gói Miễn phí. Task sàng lọc chính là dòng chi phí rẻ nhất trên bảng kê nhưng lại giúp bạn tiết kiệm nhiều tiền nhất.
Sharkly giúp kiểm soát và đảm bảo tính minh bạch cho pipeline như thế nào
Claude Code hoặc Codex đảm nhiệm việc gọi API. Sharkly đóng vai trò quản lý và điều phối toàn bộ quy trình xung quanh.
- Task có người phụ trách (Assignee). Mỗi giai đoạn đều có trạng thái và người chịu trách nhiệm rõ ràng, dù đó là một Agent, một Crew hay con người.
- Không để lộ API key trong nội dung task. Thiết lập
FIRECRAWL_API_KEYtrong mục Environment Variables của Agent, thuộc phần Computer & Runtime; key sẽ được tự động đưa vào khi tiến trình agent khởi chạy. Sharkly xem các giá trị này là cài đặt dạng văn bản thuần mà người quản lý Agent có thể nhìn thấy, chứ không phải kho lưu trữ bí mật (secret storage), vì vậy hãy dùng một key được phân quyền riêng cho công việc này. - Các trạng thái chờ đánh giá. Agent có thể chuyển task sang trạng thái chờ con người phản hồi hoặc chờ con người đánh giá, và thông báo sẽ được chuyển thẳng đến Hộp thư (Inbox) của người chịu trách nhiệm.
- Nhật ký lượt chạy (Run record). Mỗi lần chạy đều hiển thị thời gian bắt đầu, kết thúc, các lượt gọi công cụ và chi tiết lỗi, nhờ đó báo cáo credit luôn có dấu vết kiểm tra rõ ràng.
Nếu không muốn tạo thủ công bốn task, một Crew leader có thể tự động chia nhỏ một task cha thành các giai đoạn, như đã hướng dẫn trong bài viết Sharkly Crews. Bạn có thể bắt đầu sử dụng Sharkly miễn phí, và mức sử dụng mô hình AI sẽ được tính theo gói Claude Code hoặc Codex được gắn vào Runtime của bạn.
Lên lịch chạy tự động, giữ nguyên bước kiểm duyệt thủ công
Khi bốn task đã vận hành trơn tru trong một tuần, hãy đưa các task từ 1 đến 3 vào quy trình Tự động hóa (Automation) để mỗi khi có danh sách tên miền mới, hệ thống sẽ tự động kích hoạt tìm kiếm miễn phí và làm giàu dữ liệu có giới hạn. Task 4 vẫn giữ nguyên ở chế độ thủ công. Để theo dõi nhiều lượt chạy cùng lúc, hãy xem bài viết cách giám sát các coding agent chạy song song.
Bắt đầu từ các bước miễn phí
Hãy xây dựng danh sách lead bằng agent đúng như cách skill của Apollo mô tả: tìm kiếm miễn phí, sàng lọc dựa trên những gì đã có, chỉ trả tiền cho các hồ sơ đạt chuẩn và để con người kiểm duyệt danh sách trước khi liên hệ với bất kỳ ai. Bắt đầu ngay với task 1 và 2 trên Sharkly. Hai bước này tiêu tốn 0 credit và sẽ cho bạn biết chính xác giai đoạn trả phí sẽ tiêu tốn bao nhiêu.
Câu hỏi thường gặp (FAQ)
Firecrawl Alexandria là gì?
Đây là một thư viện tập hợp các nhà cung cấp dữ liệu mà agent có thể gọi thông qua một API key Firecrawl duy nhất. Việc khám phá công cụ là miễn phí, và mỗi công cụ đều niêm yết rõ số credit cần để thực thi. Firecrawl đã ra mắt tính năng này vào ngày 22 tháng 9 năm 2026.
Tìm kiếm nhân sự trên Apollo qua Firecrawl có miễn phí không?
Tính năng people/search của Apollo hiển thị mức phí 0 credit trong playground của Firecrawl. Việc mở khóa thông tin liên hệ chi tiết là một bước riêng biệt có tính phí, vì vậy hãy kiểm tra kỹ mức giá niêm yết của tính năng đó trước khi chạy.
Chi phí làm giàu dữ liệu qua People Data Labs trên Firecrawl là bao nhiêu?
Tính năng person/enrich được niêm yết với giá 60 credit cho mỗi lượt gọi. Mức này tương đương khoảng 0,23 USD trên gói Hobby và 0,06 USD trên gói Standard với chu kỳ thanh toán theo tháng. Nếu tăng min_likelihood và nhận về mã lỗi 404, bạn sẽ không mất bất kỳ khoản phí nào.
Quy trình này có hoạt động với Codex thay vì Claude Code không?
Có. Firecrawl cung cấp CLI, các bộ SDK và một MCP server hỗ trợ firecrawl_search, firecrawl_find_tools và firecrawl_scrape, đồng thời Sharkly Agent có thể chạy trên cả hai Runtime này. Hướng dẫn thiết lập tổng quan có trong bài viết Công cụ quản lý task bằng AI: giao việc, theo dõi và đánh giá công việc của agent.
Agent có nên tự động gửi email tiếp cận từ danh sách không?
Không nên. Hãy đặt bước gửi thông điệp tiếp cận sau một task kiểm duyệt của con người. Nhiệm vụ của agent chỉ nên dừng lại ở việc tạo ra danh sách đã xác thực và báo cáo lượng credit đã sử dụng.
