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Das Agent-CLI von HubSpot verwenden
Zuletzt aktualisiert am: 29 September 2026
Mit einem der folgenden Abonnements verfügbar (außer in den angegebenen Fällen):
Das HubSpot-Agent-CLI verbindet KI-Coding-Agents, wie sie in der ChatGPT-App, der Claude-App und Claude-Code sind, mit Ihrem HubSpot-Account. Nachdem Sie das Agent-CLI mit HubSpot verknüpft haben, können Sie einen KI-Agent bitten, sich wiederholende CRM-System-Aufgaben zu erledigen, Daten zu analysieren, Zusammenfassungen zu generieren und bei der Verwaltung von Prozessen in Ihrem Account zu helfen. Wenn Sie Aufgaben an KI-Agents delegieren, können diese über das Agent-CLI Routinearbeiten für Sie automatisieren und Ihrem Team so helfen, mehr Zeit für strategische Initiativen zu haben.
Anstatt die Datensätze jede Woche manuell zu überprüfen, können Sie beispielsweise einen KI-Agent bitten, unvollständige Datensätze zu identifizieren, Pipeline Aktivität zusammenzufassen oder Account-Reviews mit Informationen aus HubSpot vorzubereiten.
Wenn Sie als Entwickler benutzerdefinierte Skripts schreiben möchten oder das HubSpot Agent CLI manuell in Ihrem Terminal verwenden, lesen Sie die HubSpot-Entwicklerdokumentation.
Bevor Sie loslegen
Bevor Sie mit der Verwendung des HubSpot Agent CLI beginnen, stellen Sie sicher, dass Sie Zugriff auf einen KI-Coding-Agent haben. Zu den unterstützten Agents gehören die in der ChatGPT-App, der Claude-App, Claude Code und vielen anderen kompatiblen KI-Codierungs-Agents.
Bitte beachten: Wenn Sie Claude Cowork in einem Team- oder Enterprise-Account verwenden, muss der Administrator Ihres Unternehmens api.hubapi.com möglicherweise auf die Zulassungsliste setzen, bevor das CLI installiert oder ausgeführt werden kann. Erfahren Sie mehr über das Hinzufügen von Listen in Claude Cowork.
Wann sollte das Agent-CLI von HubSpot verwendet werden?
Das Agent-CLI ist nützlich für sich wiederholende oder wiederkehrende operative Arbeiten, bei denen große Mengen an CRM-System-Daten überprüft werden müssen. Dazu gehören Aufgaben wie eine wöchentliche Überprüfung der Pipeline, Massenaktualisierungen von Datensätzen oder das Versenden geplanter Zusammenfassungen an Ihr Team nach einer wiederkehrenden monatlichen Besprechung. Sehen Sie sich weitere Anwendungsbeispiele an.
Wenn Sie einmalige Fragen stellen oder mit Ihren HubSpot-Daten Inhalte entwerfen möchten, sind der HubSpot-Connector für Claude oder der HubSpot-Connector für ChatGPT Optionen, die keine CLI-Installation erfordern.
Auf welche KI-Agents kann das HubSpot Agent-CLI zugreifen?
Das HubSpot Agent CLI kann Aktionen mit den Berechtigungen des verknüpften HubSpot-Benutzers ausführen. Abhängig von Ihren Benutzerberechtigungen kann dies das Erstellen, Aktualisieren oder Löschen von Datensätzen in Ihrem Account umfassen.
Nach dem Verknüpfen des HubSpot Agent-CLI können KI-Agents mit Informationen aus Ihrem HubSpot-Account arbeiten, einschließlich:
- Kontakte, Unternehmen, Deals, Tickets, benutzerdefinierte Objekte und andere Datensätze im CRM-System.
- Workflows.
- Pipelines und Pipeline-Phasen.
- Eigenschaften und benutzerdefinierte Eigenschaften.
- Umsatzdatensätze (schreibgeschützt): Verträge, Rechnungen, Bestellungen, Zahlungen, Angebote, Angebots-Vorlagen und Abonnements (BETA).
- Zuordnungen zwischen Datensätzen.
- Verlauf der Aktivitäten.
Bitte beachten: Überprüfen Sie immer KI-generierte Empfehlungen und vorgeschlagene Maßnahmen, bevor Sie Änderungen an Ihren CRM-System-Daten vornehmen.
Best Practices
Bei der Arbeit mit KI-KI-Agents, die mit HubSpot verbunden sind:
- Beginnen Sie mit Berichts-, Zusammenfassungs- und Analyseaufgaben, bevor Sie zu Aktionen zur Änderung von Daten greifen.
- Beginnen Sie beim Einrichten geplanter oder wiederkehrender Aufgaben mit einem einzigen, begrenzten Anwendungsfall, bevor Sie auf umfassendere Automatisierung umschalten.
- Überprüfen Sie die generierten Empfehlungen und groß angelegten Updates, bevor Sie Änderungen übernehmen.
- Einige Aktionen können HubSpot-Daten löschen oder überschreiben. Verwenden Sie, sofern verfügbar, die Option --dryrun, um eine Vorschau der Änderungen anzuzeigen, bevor Sie sie anwenden.
- Verwenden Sie klare, spezifische Aufforderungen, die das gewünschte Ergebnis beschreiben.
- Befolgen Sie die Datenkontroll- und Sicherheitsrichtlinien Ihres Unternehmens.
Das HubSpot Agent CLI verknüpfen
Führen Sie die folgenden Schritte aus, um Ihren Agent anzuweisen, das HubSpot Agent CLI zu installieren. Wenn Sie ein Entwickler sind, erfahren Sie hier mehr über die manuelle Installation des HubSpot Agent CLI.
- Öffnen Sie Ihren KI-Agent.
- Fügen Sie die folgenden Prompt in Ihren Agent-Workspace ein, um das Agent-CLI zu installieren.
Install the HubSpot Agent CLI in this agent workspace. If this workspace uses a POSIX shell (macOS, Linux, WSL, or Bash), run `curl -fsSL https://api.hubapi.com/hub/cli/backend/hub-cli/latest/install.sh | sh`. If it uses Windows PowerShell, run `irm https://api.hubapi.com/hub/cli/backend/hub-cli/latest/install.ps1 | iex`. Then authenticate with `hubspot auth login`, install HubSpot Agent CLI Skills with `npx skills add hubspot/agent-cli-skills`, and use `hubspot --help` to explore what's available.
- Melden Sie sich bei Ihrem HubSpot-Account an, wenn Sie dazu aufgefordert werden.
- Überprüfen Sie die angeforderten Berechtigungen.
- Klicken Sie auf „App verknüpfen“.
Nach Abschluss der Authentifizierung kann der KI-Agent auf der Grundlage Ihrer Berechtigungen auf HubSpot-Daten zugreifen.
Beispiele für Anwendungsfälle
Die folgenden Beispiele zeigen, wie verschiedene Teams KI-Agents nutzen können, wenn sie über das Agent-CLI von HubSpot verknüpft sind.
Marketing-Teams
| Aufgabe | Beispiel-Prompt für den KI-Agent |
| Identifizieren Sie Kontakte, die ein Follow-up oder eine Datenbereinigung benötigen. | Suchen Sie jeden Montag um 8 Uhr nach passenden Kontakten ohne zugeordneten Deal, ohne aktuelle Vertriebs Aktivität oder ohne wichtige Anreicherungsfelder. Senden Sie RevOps dann eine priorisierte Bereinigungsliste mit Vorschlägen für die nächsten Aktionen. |
| E-Mail-Kampagnen auf Betreffzeilen und CTAs überprüfen, die nicht mit den Richtlinien der Markensprache übereinstimmen | Überprüfen meiner letzten 10 E-Mail-Kampagnen und Kennzeichnen Sie Betreffzeilen oder CTAs, die nicht unseren Richtlinien für die Markensprache entsprechen. Schreiben Sie jede Ausgabe mit dem Kampagnennamen, dem markierten Text und einem Änderungsvorschlag auf. |
| Identifizieren Messaging Muster auf leistungsstarken Landingpages, die mit höheren Conversion Raten korrelieren. | Analysieren Sie meine erfolgreichsten Landing-Pages nach Conversion Rate. Identifizieren Sie gängige Messaging-Muster, z. B. Überschriftsstruktur, CTA-Formulierung oder Angebotstyp, und fassen Sie zusammen, was sie gemeinsam haben. |
| Erstellen Sie eine Liste mit Kontakten, die keine E-Mails in einer Nurturing-Sequenz geöffnet haben, für erneute Interaktionen. | Suchen Sie alle Kontakte, die derzeit in einer Nurturing-Sequenz aufgenommen sind und in den letzten 30 Tagen keine E-Mails geöffnet haben. Erstellen Sie ein Segment mit dem Namen, dem Unternehmen, der Lifecycle-Phase und dem Datum der letzten Aktivität. |
| Verfolgen Sie den aktuellen Pipeline-Status von Deals nach, die aus einer Webinar-Kampagne stammen. | Finden Sie alle Deals mit einer Lead-Quelle von Webinaren und zeigen Sie die aktuelle Pipeline-Phase, den zuständigen Mitarbeiter, den Betrag und das Datum der letzten Aktivität an. Fassen Sie zusammen, wie viele aktiv, blockiert oder geschlossen sind. |
| Identifizieren Sie Branche, Unternehmensgröße und Leadquellenmuster bei den am besten geeigneten Kundinnen und Kunden. | Schauen Sie sich meine abgeschlossenen Deals der letzten 12 Monate an und fassen Sie die häufigsten Kombinationen aus Branche, Unternehmensgröße und Lead-Quelle zusammen. Heben Sie Muster hervor, die uns bei der Verfeinerung unseres Idealkundenprofils helfen könnten. |
| Überwachen Sie aktive Sequenzen und erkennen Sie einen signifikanten Rückgang der E-Mail-Öffnungsraten. | Überprüfen Sie alle aktiven Sequenzen und vergleichen Sie die Öffnungsraten der letzten zwei Wochen mit den letzten zwei Wochen. Markieren Sie alle Sequenzen, bei denen die Öffnungsraten um mehr als 20 % gesunken sind, und geben Sie den Namen der Sequenz, die aktuelle Rate und die vorherige Rate an. |
Vertriebs- und Revenue-Operations-Teams
| Aufgabe | Beispiel-Prompt für den KI-Agent |
| Überwachen Sie den Zustand der Pipeline und identifizieren Sie Deals, die Aufmerksamkeit erfordern. | Ich suche jeden Morgen um 7 Uhr in meiner Pipeline nach Deals, die diese Woche abgeschlossen wurden und in denen es in den letzten 5 Tagen keine Aktivitäten gab, und sende mir eine Zusammenfassung. |
| Finden Sie inaktive, hochwertige Deals, die ein Follow-up und eine Überprüfung erfordern. | Finden Sie alle offenen Deals über $[Betrag], die in den letzten 14 Tagen keine Aktivität verzeichnet haben. Sortieren Sie nach Deal-Wert und fügen Sie den Deal-Namen, den zuständigen Mitarbeiter, das Abschlussdatum und die letzte Aktivität hinzu. |
| Bereiten Sie sich auf ein Kundenmeeting vor, indem Sie den Verlauf von Deals, Supportseiten, E-Mails und Notizen zusammenfassen. | Ich habe morgen ein Meeting mit [Unternehmen]. Fassen Sie die offenen und kürzlich abgeschlossenen Deals, die letzten 5 Support-Tickets, die letzten E-Mail-Aktivitäten und alle Notizen zusammen, die in den letzten 60 Tagen protokolliert wurden. |
| Analysieren Sie fehlerhafte Deals, um die Pipeline-Phasen zu identifizieren, in denen Opportunitys am längsten ins Stocken geraten sind. | Schauen Sie sich Deals an, deren Abschlussdatum im letzten Quartal verschoben wurde. Zeigen Sie für jede Phase, in welcher Pipeline-Phase sie die meiste Zeit verbracht hat, und identifizieren Sie die zwei oder drei Phasen, in denen Deals am häufigsten ins Stocken geraten. |
| Erstellen Sie eine tägliche Zusammenfassung von Deals, die sich dem Abschlussdatum nähern, jedoch keine kürzlichen Aktivitäten aufweisen. | Finden Sie jeden Tag um 8 Uhr morgens Deals, die innerhalb der nächsten 7 Tage abgeschlossen wurden und in den letzten 3 Tagen keine Aktivität verzeichnet wurden. Schicken Sie mir eine Zusammenfassung mit dem Dealnamen, dem zuständigen Mitarbeiter, dem Betrag, dem Abschlussdatum und der Art der letzten Aktivität. |
Führungskräfte im Vertrieb
| Aufgabe | Beispiel-Prompt für den KI-Agent |
| Analysieren Sie Anruftranskripte auf Coaching- und Produktfeedbackthemen. | Analysieren Sie die Transkripte der letzten Anrufe auf Gesprächszeit, Erwähnungen von Wettbewerbern, Kundenfeedback und Themen zum Zögern von Interessenten und erstellen Sie dann ein Dashboard für Coaching und Produktfeedback mit Transkriptbeispielen und Links zu den Quellanrufen. |
| Identifizieren Sie Vertriebsmitarbeiter oder Teams mit ungewöhnlich hohen oder niedrigen Sprechzeitmustern. | Analysieren Sie Anruftranskripte der letzten 30 Tage und berechnen Sie das durchschnittliche Verhältnis von Gesprächszeit nach Teammitglied. Markieren Sie alle Kontakte mit einem Verhältnis von mehr als 70 % oder unter 30 % und fügen Sie für jede Person einen Beispielauszug aus dem Transkript bei. |
| Finden Sie wiederkehrende Erwähnungen von Wettbewerbern in letzten Verkaufsgesprächen. | Werten Sie die Anruftranskripte der letzten 60 Tage aus und identifizieren Sie die am häufigsten erwähnten Wettbewerber. Zeigen Sie jeweils an, in wie vielen Anrufen eine Erwähnung enthalten war, in welchen Dealphasen sie aufgetreten sind und ein Beispielangebot. |
| Fassen Sie Themen bei Bedenken von potenziellen Kunden nach Segment, Dealphase oder Produkt Fläche zusammen. | Überprüfen Sie die Transkripte der letzten Anrufe auf Formulierungen, die auf das Zögern oder Einwände der potenziellen Kundschaft hinweisen. Gruppieren Sie die Themen nach Dealphase und Interessiertensegment und fassen Sie die 5 häufigsten Zögermuster mit Beispielzitaten zusammen. |
| Ziehen Sie Transkriptionsbeispiele, die Coaching- oder Produktfeedback-Themen unterstützen. | Suchen Sie aus den Anrufprotokollen der letzten 30 Tage drei bis fünf Beispiele für starke Analysefragen und drei bis fünf Beispiele für verpasste Momente, in denen man Einwände ausräumen musste. Geben Sie den Namen des Mitarbeiters, das Datum des Anrufs und ein direktes Zitat von jedem an. |
| Erstellen Sie ein Dashboard, das Erkenntnisse aus Anrufen mit den Quelldatensätzen und Transkripten verknüpft. | Erstellen Sie ein Coaching-Dashboard, das das Verhältnis von Gesprächszeiten, Erwähnungen von Wettbewerbern und Einwände aus Anrufen der letzten 30 Tage zusammenfasst. Fügen Sie für jeden Einblick einen Link zum Quellanruf und dem zugehörigen Dealdatensatz hinzu. |
RevOps- und CRM-System-Admins
| Aufgabe | Beispiel-Prompt für den KI-Agent |
| Bereinigen Sie CRM-System-Eigenschaften, ohne nachgelagerte Ressourcen zu beschädigen. | Suchen Sie nach doppelten oder veralteten CRM-System-Eigenschaften und zeigen Sie an, wo sie in Workflows, Berichten und Ansichten verwendet werden. Zeigen Sie dann eine Vorschau eines BereinigungsAbonnement an, um Felder zu ersetzen, zu entfernen oder neu anzuordnen, bevor Sie Änderungen übernehmen. |
| Identifizieren Sie doppelte Eigenschaften, die dieselben Informationen über verschiedene Objekte hinweg sammeln. | Scannen Sie alle Kontakt-, Unternehmens- und Dealeigenschaften und markieren Sie alle, die dieselben Informationen unter verschiedenen Namen zu erfassen scheinen. Listen Sie die Namen der Eigenschaften, ihre Objekte und eine vorgeschlagene Aktion für jedes Duplikatpaar auf. |
| Suchen Sie veraltete Felder, die weiterhin in Workflows, Berichten, Ansichten oder Datensatzlayouts angezeigt werden. | Suchen Sie nach allen CRM-System-Eigenschaften, die in den letzten 12 Monaten nicht aktualisiert wurden, aber immer noch in aktiven Workflows, gespeicherten Berichten, Listenansichten oder Datensatzkartenlayouts vorkommen. Zeigen Sie an, wo jedes verwendet wird, bevor Änderungen vorgenommen werden. |
| Zeigen Sie eine Vorschau der Auswirkungen des Entfernens oder Ersetzens eines CRM-System Eigenschaft an, bevor Sie Änderungen vornehmen. | Ich möchte die Eigenschaft [Name der Eigenschaft] entfernen. Bevor Sie Änderungen vornehmen, zeigen Sie mir alle Workflows, Berichte, Listen und Layouts, die diesen verwenden, und sehen Sie sich an, welche Inhalte nicht funktionieren oder aktualisiert werden müssen. |
| Ordnen Sie Datensatzfelder neu an, damit Administratoren und Vertriebsmitarbeiter die wichtigsten Informationen zuerst sehen. | Verschieben Sie für das Kontaktdatensatz-Layout diese Felder an den oberen Rand der Eigenschaften-Seitenleiste: [Feld 1], [Feld 2], [Feld 3]. Zeigen Sie eine Vorschau an, bevor Sie Änderungen übernehmen. |
| Generieren Sie eine Zusammenfassung der Bereinigung, die zeigt, was sich geändert hat und was noch überprüft werden muss. | Generieren Sie nach Abschluss der CRM-System Eigenschaft-Bereinigung eine Zusammenfassung aller entfernten, ersetzten oder umbenannten Eigenschaft, welche Elemente aktualisiert wurden, sowie eine Liste aller Felder, die noch manuell überprüft werden müssen. |
Operations-Teams
| Aufgabe | Beispiel-Prompt für den KI-Agent |
| Konsolidieren Sie zugehörige Supporttickets und bewahren Sie den Verlauf der Bereinigung auf. | Konsolidieren Sie doppelte Supporttickets, bewahren Sie die Quell-Ticket-Details bei, leiten Sie jedes übergeordnete Ticket an die richtige Pipeline-Phase weiter und senden Sie dem Team eine Zusammenfassung der Bereinigung mit allen Datensätzen, die noch überprüft werden müssen. |
| Suchen Sie nach doppelten oder verwandten Supporttickets für denselben Kunden oder Problemtyp. | Finden Sie alle offenen Supporttickets desselben Unternehmens, die innerhalb von 30 Tagen erstellt wurden. Gruppieren Sie sie nach Unternehmen und Problemtyp und markieren Sie alle scheinbar Duplikate. |
| Zusammenführen des Ticket-Kontexts in einen übergeordneten Datensatz unter Beibehaltung der Quellendetails. | Führen Sie für die oben identifizierten doppelten Tickets die Beschreibung, die Kontakthistorie und die Notizen von jedem Quell-Ticket in die Notizen des übergeordneten Datensatzes zusammen, bevor Sie die Duplikate schließen. |
| Leiten Sie konsolidierte Tickets basierend auf dem aktuellen Status an die richtige Pipeline-Phase weiter. | Überprüfen Sie für jedes konsolidierte übergeordnete Ticket seinen aktuellen Status und verschieben Sie es in die richtige Pipeline-Phase: offene Probleme bis Noch laufend, auf Antwort wartende Tickets auf Warten auf Kunden und gelöste Probleme auf Abgeschlossen. |
| Markieren Sie Tickets, die vor der Zusammenführung von einem Mitarbeiter überprüft werden müssen. | Markieren Sie Datensätze mit einem offenen Zahlungsstreitfall, einer aktiven SLA-Uhr oder einer als Eskalation gekennzeichneten Notiz, bevor Sie Tickets konsolidieren. Führen Sie diese nicht zusammen. Listen Sie sie stattdessen zur manuellen Überprüfung auf. |
| Senden Sie eine Zusammenfassung der Bereinigung mit zusammengeführten Datensätzen, offenen Fragen und Follow-up-Mitarbeitern. | Nachdem die Ticket-Konsolidierung abgeschlossen ist, senden Sie der Leitung des Support-Teams eine Zusammenfassung mit allen erstellten übergeordneten Tickets, Auflistung der zugehörigen Quelltickets, die zusammengeführt wurden, aller offenen Fragen, die weiterverfolgt werden müssen, und der Verantwortlichen für die einzelnen nächsten Schritte. |
Support-Teams
| Aufgabe | Beispiel-Prompt für den KI-Agent |
| Überprüfen Sie den Kundenverlauf, ohne mehrere Datensätze manuell öffnen zu müssen. | Rufen Sie die letzten 5 Tickets von diesem Kontakt ab, fassen Sie jede Lösung zusammen und kennzeichnen Sie alle wiederkehrenden Problemmuster. |
| Überprüfen Sie den Verlauf der letzten Tickets und identifizieren Sie wiederkehrende Kundenprobleme, bevor Sie einen neuen Kundenvorgang eröffnen. | Bevor ich ein neues Ticket für [Kontakt] erstelle, ziehe ich die letzten 10 Tickets, fasse jede Lösung zusammen und kennzeichne alle Probleme, die mehr als einmal auftreten. Betreff, Status und Lösungsdatum des Tickets enthalten. |
| Priorisieren Sie Tickets, die die Erwartungen an die Antwortzeit übertroffen haben. | Finden Sie alle offenen Tickets, die innerhalb des erwarteten SLA-Fensters keine Antwort erhalten haben. Sortieren Sie sie danach, wie überfällig sie sind, und berücksichtigen Sie den für das Ticket zuständigen Mitarbeiter, den Kontaktnamen und das Datum der letzten Aktivität. |
| Analysieren Sie abrechnungsbezogene Tickets, um die häufigsten Gründe zu identifizieren, warum Kunden den Support kontaktieren. | Überprüfen Sie alle Tickets der letzten 90 Tage, die mit einer abrechnungsbezogenen Kategorie gekennzeichnet waren. Fassen Sie die 5 wichtigsten Gründe zusammen, warum Kunden den Support kontaktiert haben, nach Volumen geordnet und geben Sie jeweils die durchschnittliche Zeit bis zur Lösung an. |
| Bereiten Sie Ticket-Antworten mit relevantem Deal-, Abonnement- und Eskalationsverlauf vor. | Rufen Sie für Ticket [Ticket-ID] den zugehörigen Dealverlauf des Kontakts, aktuelle Abonnementdetails und alle früheren Eskalationsnotizen ab. Fassen Sie den Kontext zusammen und formulieren Sie eine Antwort, die auf das Problem der Kundin oder des Kunden eingeht. |
Customer Success-Teams
| Aufgabe | Beispiel-Prompt für den KI-Agent |
| Bereiten Sie Account-Überprüfungen anhand von Informationen aus mehreren HubSpot-Tools vor. | Für meine Account-Überprüfung diese Woche fasse ich die offenen Deals, die jüngsten Support-Aktivitäten und den letzten NPS-Score für jeden Account in meinem Geschäftsbuch zusammen. |
| Identifizieren Sie Kundenaccounts, die Indikatoren für ein erhöhtes Abwanderungsrisiko aufweisen. | Überprüfen Sie die Accounts in meinem Kundenbuch und markieren Sie alle mit zwei oder mehr dieser Signale: sinkende Häufigkeit der Produktanmeldungen, offene Supporttickets, die älter als 14 Tage sind, ein NPS-Score unter 7 oder keine CSM Aktivität in den letzten 30 Tagen. Ordnen Sie sie nach Risikostufe ein. |
| Suchen Sie nach Kontakten für Verlängerungen mit geringer Produkt-Interaktion für proaktive Kontaktaufnahme. | Finden Sie alle Kontakte bei Accounts, deren Verlängerung in den nächsten 60 Tagen verlängert wird und die sich in den letzten 21 Tagen nicht beim Produkt angemeldet haben. Erstellen Sie eine priorisierte Kontaktliste mit dem Namen des Kontakts, dem Account, dem Datum der Verlängerung und dem Datum der letzten Anmeldung. |
| Bereiten Sie Account-Reviews vor, indem Sie die jüngsten Vertriebs-, Support- und Kundenfeedback-Aktivitäten zusammenfassen. | Fassen Sie für [Account-Name] alle Deal-Aktivitäten der letzten 6 Monate, offene und kürzlich geschlossene Support-Tickets sowie alle NPS- oder CSAT-Antworten zusammen. Formatiere dies als Pre-QBR-Briefing, das ich mit dem Account-Team teilen kann. |
| Identifizieren Sie Expansionsmöglichkeiten, indem Sie Trends beim Accountwachstum mit dem historischen Dealvolumen vergleichen. | Schauen Sie sich die Accounts in meinem Kundenbuch an, die im letzten Jahr an Personal oder Umsatz zugenommen haben. Vergleichen Sie den aktuellen Dealumfang mit dem ähnlichen Volumen und kennzeichnen Sie die Top 10 als potenzielle Expansionsmöglichkeiten. |
Halten Sie die Kompetenzbibliothek auf dem neuesten Stand
Die HubSpot Agent CLI Skills bieten vordefinierte Anleitungen, die KI-Agents dabei unterstützen, mit HubSpot-Daten und gängigen HubSpot-Prozessen zu arbeiten. Die Kompetenzbibliothek enthält Anleitungen für CRM-Suchen, Massenvorgänge, Aufgaben zur Datenqualität, Workflows, Berichterstellung und andere operative Aktivitäten.
Sie können die Skills, die installiert werden, im öffentlichen GitHub-Repository überprüfen.
Um die Kompetenzbibliothek in Ihrem KI-Agent-Workspace zu aktualisieren, führen Sie die folgenden Prompt aus:
npx skills update
Erfahren Sie mehr über die Verwendung von Kompetenzen in Claude und in ChatGPT.
Zugriff auf das HubSpot Agent CLI verwalten
Super-Admins können verwalten, wer das HubSpot Agent CLI verknüpfen darf. Wenn ein Benutzer nicht über die Berechtigung zum Verknüpfen des HubSpot Agent CLI verfügt, muss er vor dem Verknüpfen die Genehmigung eines Super-Admins einholen.
Erfahren Sie mehr über das Verwalten, welche Apps in Ihrem HubSpot-Account installiert werden können.
