在理论上，从网络上抓取潜在客户、定价或竞争情报很容易。但真正的挑战在于实现规模化、保持数据干净，并将其路由到有用的地方。大多数团队不是花数小时折腾表格，就是在完成前就放弃了整个流程。
本文将涵盖：
- 什么是 Lindy，以及它为谁而建
- Bright Data 与 Lindy 如何在不同用例中协同工作
- 如竞争对手监测、线索丰富、市场跟踪等示例
- 如何连接这两个平台
- 确保你的工作流长期保持有效的技巧
先从 Lindy 以及它能做什么开始。
Lindy 是什么，适用于谁？
Lindy 是一个用于构建能处理常规工作任务的 AI 代理的自动化平台。无需编写任何代码，它可以帮助你完成回复邮件、更新 CRM、安排电话会议或从文档中提取洞见等任务。
正在多个工具之间处理过多手工流程的小团队、创始人和运营人员，都能从 Lindy 中获益。你可以把它理解为雇了几位干练的运营助理，却无需真正招聘任何人。
你可以使用拖拽式工作流构建器可视化配置每个代理的逻辑。你选择输入，设置条件或动作，并决定希望代理如何通知你或将你拉入流程中。
你也可以使用预构建模板处理常见任务，例如线索资格评估、跟进、会议安排等。
以下是一些真实案例：
- 一个 Lindy 代理接听入站电话，将其记录到 Google 表格，并发送安排会议的链接进行跟进。
- 它可以为来自 Typeform 调查的新线索评分，对其分类，并带标签地添加到你的 CRM。
- Lindy 帮助你扫描并分拣每日未读邮件，然后将其分类到账单、日程安排和优先回复等类别。
Lindy 可以与 7,000+ 工具集成，覆盖你现有的技术栈。它不需要技术配置或脚本，团队无需写脚本或招聘工程师就能上线工作流。
接下来看看 Lindy 与 Bright Data 在企业中的协同之处。
当 AI 代理遇上实时网络数据：行之有效的用例
Bright Data 为你提供实时公开网络数据；Lindy 则自动化后续处理。配合使用时，它们能把手动调研与路由任务彻底从你的工作中移除。
这些任务可以是跟踪竞争对手、推进线索，或关注市场变化。以下是这两款工具协同工作的三种方式：
竞争对手研究
跟踪竞争对手动态很有用，但手动完成非常耗时。借助 Bright Data，你可以监测定价页面、功能更新日志、博客更新，甚至是 G2、Trustpilot 等平台上的评论。
捕获数据后，Lindy 代理就能接手。它可以提取关键更新、总结变化，并将要点投递到 Slack 频道或 Notion 文档中，同时 @ 你团队中合适的人。
这一工作流省去了团队手动挖链接和制作月报的时间。它在后台运行，在事件发生时及时为你的团队提供更新。
线索列表丰富
Bright Data 可以收集公司层面或联系人层面的信息，如职位、技术栈使用、所在地，或近期招聘动态。只有将这些数据路由到正确位置并转化为行动，它们才有价值。
这正是 Lindy 的用武之地。当新线索进入时，Lindy 代理可以清洗条目、用标签进行丰富，依据你定义的逻辑为其评分，并将其发送进你的 CRM。它还可以把线索分配给销售代表、创建任务，甚至触发外发邮件或电话。
此配置帮助团队保持有序，无需每周不断查看线索表格或 CRM 记录。
市场情报报告
如果你的团队身处 SaaS、金融或电商领域，要紧跟市场变化并不容易。Bright Data 可以监测从招聘网站、监管页面到小众新闻网站或 Reddit 帖子的各种来源。
Lindy 代理可以将这些更新总结为易消化的报告。你可以让 AI 代理在每周五发送周报；也可以根据输入数据的类型，为产品、GTM 和运营团队分别创建不同的代理。
这些报告可以触发后续步骤，例如创建工单、安排会议，或在需要关注时通知相应的 Slack 频道。
接下来，让我们演示一个简单的 Bright Data + Lindy 流程在实践中的样子。
如何连接 Bright Data 与 Lindy
要连接 Bright Data 与 Lindy 并运行你的第一个流程，先从在 Bright Data 中选择所需数据开始，并定义 Lindy 如何据此行动。
Bright Data 从公共网络抓取新鲜数据，而 Lindy 则依据你定义的规则对这些数据采取行动。以下是设置基础流程的方法：
步骤 1：创建你的 Bright Data 查询或数据集
先决定你想要什么类型的数据。Bright Data 提供几种方式：
- 使用预构建数据集，例如电商商品列表或产品评论
- 使用 Web Scraper IDE 或 Web Unlocker 创建自定义抓取任务
- 通过 API 针对特定搜索词或域名获取结构化结果
你可以通过 webhook 实时流式输出，导出为 CSV，或同步到存储桶。你还可以控制格式与频率，无论是每小时更新还是每周快照。
步骤 2：设置 Lindy 代理以监控或处理数据
在整理好数据源后，构建一个 Lindy 代理来处理这些数据。选择一个用例，例如线索丰富、报告、告警，并使用 Lindy 的拖拽式构建器以可视化方式设置你的逻辑。
例如：
- 当来自 Bright Data 的新竞争对手更新到来时，进行摘要并发布到 Slack。
- 当新的职位发布提到 [X] 技术栈时，在 Google 表格中标记。
- 如果某条线索在过去 30 天完成了融资，将其分配给我们的外呼销售开发代表（SDR）。
Lindy 代理可以读取结构化数据、提取有用部分，并生成摘要。随后可以执行发送消息、更新 CRM 或创建文档等操作。
步骤 3：配置触发器与输出
现在连接这两款工具。你可以：
- 将 Bright Data 配置为通过 webhook 向 Lindy 推送数据
- 让 Lindy 轮询一个 Google 表格或 Bright Data 投递结果的端点
数据进入后，Lindy 可以：
- 将摘要发布到 Slack
- 把洞见追加到 Notion 或 Google 文档
- 在你的 CRM 中创建任务
- 安排通话或发送跟进邮件
你可以在发布前预览所有输出，并在需要时添加审批步骤，这对仍需人工监督的流程很有帮助。
接下来看看如何通过 Bright Data + Lindy 设置，持续产出有用的报告与自动化。
充分利用 Bright Data + Lindy 的技巧
要最大化 Bright Data + Lindy 的价值，最好从小处着手，构建具有清晰产出的可扩展工作流。
可以从以下几方面入手：
从一个明确的结果开始
别试图一次性自动化所有事情。挑一个你已经在手动完成的流程，比如每周定价研究、路由抓取到的线索，或拉取招聘网站更新。从一个手动工作流开始，跑通端到端，再逐步扩展。
需要时使用审批步骤
Lindy 允许你插入人工检查点，因此无需立刻完全放权。这对外发消息、面向客户的摘要，或可能出现边缘情况的流程尤其有用。
清晰命名步骤与逻辑
在 Lindy 中，用其正在做的事情来标注每个代理与工作流。这样更便于后续交接、编辑或调试你的流程。
不要将 Bright Data 局限于“抓取”
多数人谈到 Bright Data 时只想到价格或产品抓取。但它同样适用于跟踪招聘趋势、投资者活动、评论中的情绪变化，甚至监测政府网站上的立法动态。
为你的工作流安排定期复盘
设置每月提醒来检查流程是否仍然达成你的目标。评估数据是否仍然相关、逻辑是否仍然准确，以及是否把输出发送给了正确的人。
一旦从第一个代理设置中获得了价值，就更容易证明投入更多 AI 代理的合理性。从简单的事情开始，然后根据团队需要逐步扩展。
使用 Bright Data 和 Lindy 自动化网络数据工作流
你不再需要把抓取的数据复制粘贴到 CRM，或把原始表格手工整理成可用的信息。Bright Data 从网络中拉取实时洞见，而 Lindy 会将其自动转化为摘要、Slack 告警、线索记录或邮件更新。
它们可以处理：
- 竞争对手监测：使用 Bright Data 抓取更新日志、定价页面或评论网站，然后让 Lindy 代理整理发现并通知相关人员。
- 自我更新的线索丰富：使用 Bright Data 收集最新的联系方式或公司特征（firmographic）数据，让 Lindy 为线索评分、进行路由，并启动外发动作。
- 能驱动行动的市场跟踪：监测招聘变化、行业新闻或产品趋势。使用 Lindy 代理生成每周报告、发送跟进，甚至根据变化触发内部工作流。
- 无需技术配置：从 Lindy 模板起步，接入 Bright Data 数据源，几分钟即可从网络信号走到业务结果。
你无需一次性自动化所有事情。先找出最耗费你团队时间的工作流，看看将 Lindy 与 Bright Data 搭配能如何让你的工作更轻松。
