Das Claude Code GTM Agent Starter Pack

Die meisten GTM-AI-Inhalte fallen in zwei Kategorien: Prompt-Tipps für ChatGPT oder Tool-Vergleiche für 500 Dollar im Monat, mit denen niemand wirklich arbeiten kann. Das hier ist beides nicht.

Das ist ein Breakdown eines Systems, das ich gebaut habe und betreibe: ein vierstufiger Claude Code Agent Stack für Outbound Research, Sequenz-Drafts, CRM Enrichment und ICP Scoring. Kein Clay. Keine Apollo Enrichment Credits. Keine n8n Flows, die alle drei Wochen brechen.

Nur Claude Code, ein paar MCP Tools, ein sauberes CLAUDE.md und fünf Operator Skills.

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Warum Claude Code statt Clay

Clay ist gut in dem, was es macht: strukturierte Enrichment Pipelines mit visueller Oberfläche und Credit-Modell pro Zeile. Ich habe es genutzt. Für Teams, die Enrichment at Scale ohne Engineering brauchen, ist es nützlich.

Aber es hat Grenzen, die für meine Arbeitsweise zählen:

• Du kaufst Enrichment Credits, nicht Intelligence. Daten laufen über Drittanbieter, die Reasoning-Schicht ist dünn.
• Die visuelle Pipeline ist stark, aber spröde. Komplexe Logik wird schwer prüfbar, versionierbar und übergabefähig.
• Es schreibt nicht wirklich. Daten können in Templates injiziert werden, aber die Frage warum dieser Prospect für diesen Account genau jetzt relevant ist bleibt ungelöst.

Claude Code über Agent Loop und MCP Tools erlaubt etwas anderes: ein System, das Kontext liest, Fit bewertet, Copy schreibt und Records aktualisiert. Die Intelligence ist das Produkt, nicht die Infrastruktur.

Clay-style pipeline

Enrichment

Stark, wenn die Aufgabe Datenanreicherung pro Zeile ist. Schwächer, wenn Kontext, Urteil und Copy in einem Loop zusammenkommen müssen.

Claude Code agent stack

Reasoning

Stark, wenn das System lesen, entscheiden, schreiben und den Arbeitsstand dokumentieren muss.

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Der vierstufige Stack

Schicht 1: CLAUDE.md als Operator Brief

Jede Agent Session beginnt mit CLAUDE.md. Das ist keine Dokumentation. Es ist das Briefing File: das, was ein Junior SDR am ersten Tag bekommen würde, nur dass das Modell es bei jedem Run liest.

Es enthält ICP Definition, Tone of Voice, Qualified-Lead-Regeln, Edge Cases und harte Stopps. CLAUDE.md ist die wichtigste Datei im System, weil dort Operator-Urteil kodiert wird, damit das Modell nicht raten muss.

Schicht 2: MCP Tools als Data Access Layer

Ich nutze vier MCP Server: Web Search für aktuelle Company Research, Browser Automation für Seiten, die Crawler blockieren, Memory/File System für Client Files und ein Custom Scoring MCP, das strukturierte Company-Daten gegen ICP Kriterien bewertet.

Der Scoring MCP war am schwersten zu bauen und ist am wertvollsten. Er gibt dem Agent eine konsistente Rubrik über Runs hinweg.

Schicht 3: Client Memory Files

Jeder Client bekommt eine Struktur:

/clients/acme-corp/
  icp.md
  contacted.csv
  sequences/
  research/

Der Agent liest diese Dateien zu Beginn jeder Session. Wenn ein Account recherchiert wird, schreibt er zuerst research/[account-name].md. Dadurch entsteht ein Audit Trail, und jede Sequenz ist in echter Recherche verankert.

Schicht 4: Die fünf Skills

Fünf Skills decken den Workflow ab:

• /research [company]: Company Profile, News, Tech Stack, Teamgröße, Stakeholder.
• /score [company]: liest Research und ICP, gibt Score von 1 bis 10 plus Begründung.
• /draft [company] [sequence-variant]: schreibt erste Mail und Follow-ups aus Research, nicht aus Merge Fields.
• /enrich [csv-path]: verarbeitet eine CSV-Liste, schreibt Scores und Priority Flags.
• /log [company] [status]: hält contacted.csv sauber.

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Ein echter Run

Ein typischer Run:

1. CSV mit 50 Company Names in den Client Folder legen.
2. claude /enrich clients/acme-corp/new-accounts.csv ausführen.
3. Agent läuft durch: Web Search, Browser Scrape wenn nötig, Score, Research File, enriched CSV.
4. Nach etwa 20 Minuten liegt eine Liste mit Fit Scores, Priority Flags und Research Files vor.
5. Für die Top 10 läuft /draft [company] v2, jeweils mit Review.
6. Gesendete Sequenzen werden per /log dokumentiert.

Gesamtzeit: etwa 45 Minuten Agent Work plus 30 Minuten Review. Vergleichbarer Clay-plus-Copywriting-Workflow: drei bis vier Stunden, und die Copy ist nicht auf demselben Niveau.

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Was es kostet

Pro 50-Account Run ist die Größenordnung klein: Claude API wenige Dollar, Search API im Cent-Bereich, Custom MCP fast nichts. Clay liegt schnell bei 800 bis 2.400 Dollar pro Monat, wenn sinnvolle Enrichment Credits und LLM Rows enthalten sind.

Der Trade-off: Build Time. Etwa 20 Stunden für CLAUDE.md, MCP Setup, Skills und Scoring Tool. Für Teams ohne diese Kapazität ist Clay richtig. Für Operatoren, die Build Time investieren können, zahlt es sich schnell zurück.

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Die CLAUDE.md Struktur

Der wiederverwendbare Kern:

# GTM Agent: CLAUDE.md

## Who you are
You are a B2B GTM research and outreach agent.

## ICP definition
- Company size
- Industry
- Geography
- Stack signals
- Behavioural buying signals

## Tone and rules
- No generic openings
- Lead with a specific observation
- First email max 100 words
- No unsourced claims

## Hard stops
If score is below 6, do not draft.

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Das Starter Pack

Ich veröffentliche den Kern als Claude Code GTM Agent Starter Pack: CLAUDE.md Template, Skills, Folder Structure und Scoring MCP Source.

Es ist für GTM Operatoren gedacht, die selbst bauen wollen, statt auf einen SaaS Wrapper zu warten. Voraussetzungen: Claude API Key, Claude Code im Terminal und ein ICP, der spezifisch genug ist, um gescort zu werden.

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Was als Nächstes kommt

Zwei Dinge sind in Arbeit: CRM Sync als bidirektionaler HubSpot MCP und Signal Monitoring, das eine Watchlist wöchentlich neu scored.

Wenn du etwas Ähnliches baust oder das Starter Pack live sehen willst, buch einen Call.