Signal Obscura: de la date publice obscure la semnale de cumpărare B2B

Pe 28 august am obținut locul al doilea la Build with Codex GTM Skillathon din București, împreună cu colegul meu Tudor-Andrei Dumitrașcu.

Proiectul a pornit de la o idee în care cred de mult: dacă folosești aceiași furnizori de date și aceleași filtre ca competitorii, ajungi de obicei la aceleași companii, în același moment, cu mesaje asemănătoare.

Există multă valoare în sursele publice pe care aproape nimeni nu le folosește. Pentru sales, ideal este să fii prezent acolo unde un semnal arată că o companie ar putea intra acum în piață pentru produsul sau serviciul tău. Semnalul nu înlocuiește calificarea. Îți spune unde merită să investighezi și de ce momentul poate fi bun.

Cazul inițial: autorizațiile de construire

Pentru hackathon am lucrat pe cazul Stock.estate. Ipoteza era simplă: după ce un dezvoltator obține o autorizație de construire, proiectul intră într-o etapă în care finanțarea poate deveni relevantă. Pentru o platformă care oferă finanțare pentru proiecte imobiliare prin crowdlending, autorizația poate fi un semnal bun de timing.

Autorizația nu dovedește că firma caută finanțare. Arată doar că s-a întâmplat un eveniment relevant și public, care merită verificat.

În România, listele autorizațiilor de construire și desființare au caracter public. Problema practică este fragmentarea: trebuie să verifici autorități emitente diferite, iar fiecare site poate publica alt format. Poți găsi HTML, PDF, Excel, tabele scanate sau pagini greu de căutat. Uneori apare beneficiarul, dar nu CUI-ul, site-ul sau un contact.

Skill-ul făcut pentru hackathon parcurgea sursele municipale configurate, identifica proiectele rezidențiale și mixte relevante, rezolva compania și CUI-ul, verifica datele prin ANAF și producea un raport pentru review. Era bun pentru acel caz, dar logica utilă era mai generală decât autorizațiile.

De la un caz îngust la Signal Obscura

După hackathon am separat logica generală și am numit noul skill Signal Obscura. Acum poate porni de la aproape orice sursă care conține nume de companii sau operatori economici:

• autorizații, licențe, acreditări și concesiuni;
• liste de distribuitori, furnizori sau membri;
• registre de operatori autorizați;
• un CSV, Excel, JSON, PDF, text copiat sau o pagină web publică.

Cazul comun ar trebui să aibă nevoie doar de sursă. Poți spune: „Am o listă de distribuitori de băuturi, dar conține numai numele juridice. Completează firmele și păstrează dovada pentru fiecare câmp.”

Cum funcționează

1. Păstrează sursa. Fiecare rând și numele brut al organizației rămân în rezultat. Normalizarea ajută la căutare, nu rescrie istoria sursei.
2. Rezolvă mai întâi entitatea juridică. Caută candidați nume–CUI în datele ONRC, apoi verifică CUI-ul și starea fiscală prin ANAF. Site-ul și brandul sunt relații separate, cu dovezi separate.
3. Adaugă date oficiale și financiare. Încearcă statutul, TVA, CAEN, localitatea, cifra de afaceri, rezultatul net și numărul mediu de angajați, când sursele le susțin.
4. Găsește prezența web și contacte B2B publice. Verifică site-ul oficial, paginile legal/contact/echipă și poate extrage adrese de lucru, telefoane de business, roluri și persoane în contexte profesionale.
5. Lasă o urmă de audit. Fiecare valoare completată are sursă și dată de observare. Rezolvarea poate fi confirmată, probabilă, ambiguă, nerezolvată sau marcată ca non-organizație.

Pentru descoperirea CUI-urilor candidate, a site-urilor și a paginilor de contact, skill-ul poate folosi și căutare web asistată de AI. Firecrawl oferă căi keyless pentru Search și Scrape, cu limite de utilizare. TinyFish oferă Search și Fetch gratuit, dar cere cont și autentificare. În ambele cazuri, un rezultat din SERP este doar candidat; pagina finală trebuie accesată și verificată înainte ca informația să intre în dataset.

Ce primești

Rezultatul standard are două fișiere locale:

• enriched.csv, cu toate rândurile originale în aceeași ordine și coloanele noi adăugate;
• enriched.evidence.json, cu deciziile de matching, sursa fiecărui câmp, conflictele, limitările și acoperirea rulării.

„Fully enriched” înseamnă că toate câmpurile cerute au fost încercate și că acoperirea este raportată. Nu înseamnă că valorile lipsă sunt ghicite. Un false positive convingător este mai rău decât un rând lăsat nerezolvat.

Download and install the complete Signal Obscura skill from https://sotagtm.com/downloads/signal-obscura-v1.0.0.zip. Put the signal-obscura folder in .agents/skills/ and keep its references and scripts. Then use $signal-obscura to enrich my Romanian company list with field-level evidence.

După instalare, o cerere poate fi foarte scurtă:

$signal-obscura Îmbogățește firmele din lista-distribuitori.csv și păstrează sursa fiecărui câmp.

Ce urmează

Versiunea actuală este Romanian-first, pentru că rezolvarea nume–CUI și verificările ANAF sunt avantajul ei cel mai clar. Modelul de lucru însă se poate extinde: întâi înțelegi ce afirmă lista, apoi rezolvi entitatea în registrul potrivit jurisdicției și abia după aceea completezi site-ul, oamenii și datele de contact.

Am construit proiectul împreună cu Tudor-Andrei Dumitrașcu. Vezi-i munca și scrie-i dacă ai nevoie de un builder adevărat.

Shout-out către Formidable Builders pentru organizarea Skillathonului și pentru contextul în care am putut testa ideea.