# Enrichir Entreprise

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- **Type:** Skill
- **Install:** `agentstack add skill-hugrowth98-superfounder-os-enrichir-entreprise`
- **Verified:** Yes — security-reviewed for prompt injection and unsafe behavior
- **Seller:** [hugrowth98](https://agentstack.voostack.com/s/hugrowth98)
- **Installs:** 0
- **Category:** [Agent Skills](https://agentstack.voostack.com/c/agent-skills)
- **Latest version:** 0.1.0
- **License:** MIT
- **Upstream author:** [hugrowth98](https://github.com/hugrowth98)
- **Source:** https://github.com/hugrowth98/superfounder-os/tree/main/10_Skills/enrichir-entreprise

## Install

```sh
agentstack add skill-hugrowth98-superfounder-os-enrichir-entreprise
```

Requires the [AgentStack CLI](https://agentstack.voostack.com/docs/cli). Works with Claude Code, Cursor, and any MCP-compatible agent.

## About

## Outil

Lisez `05_Departements/Go-to-Market/OUTILS.md`. Priorité apify comme api : Unipile `GET /api/v1/linkedin/company/{id}` d'abord
(page LinkedIn lue avec le compte de l'utilisateur, résolution par nom si l'URL manque), puis
Crustdata `GET /screener/company?company_domain=` pour ce que LinkedIn n'a pas (offres ouvertes,
CA estimé, stade de financement). Secours : Apify `harvestapi/linkedin-company` (0,004 $ par
entreprise, par URL LinkedIn ou par nom, sans compte LinkedIn). Rien de branché : dites lequel
manque, renvoyez vers `connecter-outils`, ne simulez rien.

| `--source` | Outil | Coût | Apporte |
|---|---|---|---|
| `unipile` (défaut) | Unipile page entreprise | abonnement | nom, site, secteur, effectif et tranche, siège, abonnés, année, type, spécialités, description |
| `crustdata` | Crustdata screener/company | 1 crédit (cache) ou 4 (temps réel) par entreprise | idem + `nb_offres_emploi`, `chiffre_affaires_estime`, `stade_financement` |
| `apify` | `harvestapi/linkedin-company` | 0,004 $ par entreprise | même contenu que la page LinkedIn, sans compte |
| `ocean` | Ocean.io `POST /api/public_api/v2/lookup/companies`, par domaine, 1 000 par appel | crédits Ocean par entreprise trouvée (`creditsUsed`) | nom, page LinkedIn, siège, secteurs fins, taille, CA, année, description, technos du site, téléphone : la voie la plus rapide pour poser `linkedin_entreprise_url` sur une liste de domaines |
| `prospeo` | Prospeo `POST /bulk-enrich-company`, par site, page LinkedIn ou nom, 50 par appel | 1 crédit par entreprise trouvée, 0 sinon, 0 si déjà enrichie sous 90 jours | page LinkedIn, siège, industrie, taille, CA, année, description, mots-clés, technos, financement, téléphone du siège |

Les sources se cumulent (`--source unipile,crustdata`) : chacune ne remplit que ce qui est vide.

## Entrée

Un CSV normalisé d'entreprises avec `entreprise` et, si possible, `linkedin_entreprise_url` ou
`domaine`. Sans les deux, Unipile et Apify cherchent par nom (risque d'homonyme, à relire).

## Sortie

`Listes-prospection/enrichir-entreprise__.csv`, mêmes lignes que l'entrée, colonnes
normalisées complétées (`entreprise`, `domaine`, `linkedin_entreprise_url`, `ville`, `pays`,
`secteur`, `effectif`) plus `effectif_tranche`, `site_web`, `abonnes`, `annee_creation`, `type`,
`specialites`, `telephone_entreprise`, `tagline`, `description`, `nb_offres_emploi`,
`chiffre_affaires_estime`, `stade_financement`, `unipile_id`,
`date_enrichissement_entreprise`, `erreur_enrichissement_entreprise` ; avec `--posts`, `posts_recents`
(les 5 derniers posts de la page via Unipile, séparés par ` || `).

## Procédure

1. Dry-run : `python3 scripts/enrichir_entreprise.py --in  --dry-run` (par défaut Unipile,
   ou Unipile puis Crustdata si `priorite: api`). Le script ne traite que les lignes sans
   `date_enrichissement_entreprise`.
2. Annoncez le nombre de lignes et le coût (Crustdata et Apify seulement), attendez le oui.
3. Lancez. Exemples :
   `python3 scripts/enrichir_entreprise.py --in `
   `python3 scripts/enrichir_entreprise.py --in  --source unipile,crustdata --max 100`
   `python3 scripts/enrichir_entreprise.py --in  --source apify`
   `python3 scripts/enrichir_entreprise.py --in  --source ocean` (une liste de domaines vers leurs pages LinkedIn, en un appel)
   `python3 scripts/enrichir_entreprise.py --in  --source prospeo` (par site, page ou nom, 50 par appel)
4. Relisez les lignes enrichies par nom (sans URL ni domaine en entrée) : comparez `site_web` et
   `domaine` d'origine, un écart signale un homonyme.
5. Lien cliquable, compteur par source, un seul next step : `qualifier-liste` (le score ICP a
   besoin du secteur et de l'effectif) ou `trouver-personnes` si la liste est déjà qualifiée.

Pour un signal de recrutement chiffré (delta d'offres entre deux runs), passez plutôt par
`scraper-offres-emploi`, qui tient un historique par entreprise.

## Options techno et pubs

Deux enrichissements de plus, sur le même CSV, sans skill séparé :

| Option | Verbe | Ce que ça ajoute | Actor Apify | Coût |
|---|---|---|---|---|
| `--techno` | detecter_techno | une colonne par catégorie (`cms`, `ecommerce`, `analytics`, `marketing`, `chat`, `crm`, `paiement`, `hebergement`, `framework`), `technos`, `techno_cible` avec `--cherche`, et le mode `--diff` (ajouts, retraits depuis le dernier run). Avec `--techno-source theirstack` : technos tirées des offres d'emploi (outils internes compris), datées (`first_date_found`), avec confiance et nombre d'offres, 3 crédits par entreprise ; avec `--techno-source predictleads` : détections datées (`first_seen_at`) ; dans les deux cas `--recentes-jours 60` sort une ligne `techno_ajout` par techno vue pour la première fois depuis 60 jours, sans attendre deux runs | `scrapemint/website-tech-stack-detector` ; PredictLeads `companies/{domaine}/technology_detections` | 0,01 $ par domaine détecté ; PredictLeads sur quota mensuel |
| `--pubs` | scraper_pubs | une ligne par pub active : plateforme, dates, texte, CTA, page d'atterrissage | `curious_coder/facebook-ads-library-scraper`, `s-r/linkedin-ads-library` | 0,00075 $ (Meta) et 0,005 $ (LinkedIn) par pub |

```
python3 scripts/enrichir_entreprise.py --in  --techno --cherche "hubspot,pipedrive" --dry-run
python3 scripts/enrichir_entreprise.py --in  --sans-base --pubs --plateforme meta --dry-run
python3 scripts/enrichir_entreprise.py --in 05_Departements/Go-to-Market/Signaux/comptes-suivis.csv --sans-base --techno --diff
python3 scripts/enrichir_entreprise.py --in 05_Departements/Go-to-Market/Signaux/comptes-suivis.csv --sans-base --techno --techno-source theirstack --recentes-jours 60
python3 scripts/enrichir_entreprise.py --in 05_Departements/Go-to-Market/Signaux/comptes-suivis.csv --sans-base --techno --techno-source predictleads --recentes-jours 60
python3 scripts/enrichir_entreprise.py --in  --posts
```

`--sans-base` saute l'enrichissement de base et ne fait que l'option. Chaque option écrit son propre CSV (`enrichir-entreprise_techno_...`, `enrichir-entreprise_pubs_...`). Procédure détaillée, lecture des colonnes, garde-fous et erreurs : `techno.md` et `pubs.md` dans ce dossier. Règle commune : on ne déduit jamais une absence ("ils n'utilisent pas X", "ils ne font pas de pub"), seulement ce qui a été vu.

## Garde-fous

- Ne relance que si vide : aucune valeur existante n'est écrasée, `--force` seulement sur demande.
- Unipile : une lecture par entreprise depuis le compte de l'utilisateur, pause 1 s, 300 par jour
  au plus, `--max` pour découper.
- Crustdata facture au résultat : dry-run obligatoire au-delà de 50 lignes, solde affiché.
- Une entreprise introuvable garde sa ligne avec `erreur_enrichissement_entreprise` : rien n'est
  deviné, ni effectif ni secteur.
- `effectif` reçoit le nombre exact quand il existe, sinon la tranche ("11-50") : les deux sont
  lisibles par `qualifier-liste`.

## Erreurs fréquentes

| Symptôme | Cause | Fix |
|---|---|---|
| Unipile 404 même après recherche | nom trop générique ou page inexistante | fournir `linkedin_entreprise_url`, ou passer `--source apify` avec le nom exact |
| Effectif LinkedIn très différent du réel | profils rattachés à la page, pas l'effectif déclaré | lire `effectif_tranche` (déclarée) pour le scoring |
| Crustdata : ligne ignorée | pas de `domaine` | enrichir d'abord avec Unipile (donne `site_web`), relancer Crustdata |
| Apify : "non trouvee par l'actor" | URL renommée ou page fusionnée | vérifier dans un navigateur, corriger l'URL |
| Deux lignes pour la même entreprise après enrichissement | doublons en entrée (nom et URL différents) | `dedoublonner` avant d'enrichir |

## Source & license

This open-source skill is cataloged on AgentStack and links to its original source — we do not rehost the code.

- **Author:** [hugrowth98](https://github.com/hugrowth98)
- **Source:** [hugrowth98/superfounder-os](https://github.com/hugrowth98/superfounder-os)
- **License:** MIT

Install and usage instructions live in the source repository linked above.

## Pricing

- **Free** — Free

## Security capabilities

Automated source analysis of v0.1.0 — what this tool can access:

- **Network access:** no
- **Filesystem access:** no
- **Shell / process execution:** no
- **Environment & secrets:** no
- **Dynamic code execution:** no

*"Yes" means the capability is present in the source — more access means more to trust, not that it is unsafe.*


## Versions

- **0.1.0** — security scan: passed — Imported from the upstream source.

## Links

- Listing page: https://agentstack.voostack.com/l/skill-hugrowth98-superfounder-os-enrichir-entreprise
- Seller: https://agentstack.voostack.com/s/hugrowth98
- Browse the marketplace: https://agentstack.voostack.com/browse

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