核心用法
Cargo CLI 是一套面向 B2B GTM（Go-To-Market）场景的命令行工具集，采用「1 个成果技能 + 9 个能力技能」的架构设计：
- cargo-gtm：面向业务目标的成果技能，内置 12+ 场景化配方（Recipes），覆盖潜客挖掘、TAM 构建、职位变动监控、融资追踪、技术栈意向识别等核心场景
- 9 个能力技能：orchestration（工作流执行）、storage（数据模型与 SQL）、connection（连接器认证）、ai（代理与 RAG 配置）、content（知识库文件）、context（GTM 知识图谱）、analytics（结果导出与监控）、billing（额度与成本）、workspace-management（权限与报告）
典型工作流
1. 身份认证：cargo-ai login --oauth 获取 workspace 令牌
2. 发现资源：通过 cargo-connection 获取连接器 UUID，通过 cargo-storage 获取模型 UUID
3. 执行动作：cargo-orchestration action execute 单条执行，或 run create/batch create 编排复杂工作流
4. 异步轮询：所有操作异步化，通过 --wait-until-finished 或轮询 run get/batch get 获取结果
5. 结果处理：cargo-analytics 下载输出，cargo-billing 核对消耗
显著优点
- 场景化封装： cargo-gtm 提供开箱即用的业务配方，屏蔽底层复杂度
- 统一异步模型： 所有长任务遵循一致的轮询模式，便于脚本化集成
- UUID 流转清晰： 技能间通过显式文档约定 UUID/Slug 传递规则，避免隐式依赖
- 双轨 SQL 支持： 工作流运行时（ClickHouse）与业务数据存储（各模型表）分离查询，职责清晰
潜在局限
- 学习曲线陡峭： 9 个技能 + 数十个 CLI domain 的交叉调用，初期需频繁查阅技能路由
- 拼写陷阱：
conjonction（非 conjunction）等历史拼写错误会导致静默失败 - 版本敏感： CLI ≥1.0.19 后
content域从ai独立，旧命令直接失效 - Token 一次性： API 令牌仅创建时展示，丢失需轮换
适合人群
- B2B RevOps / SDR 团队的技术负责人
- 需要自动化潜客挖掘、数据富化、CRM 同步的数据工程师
- 构建 AI SDR 代理或自定义评分工作流的 ML 工程师
常规风险
- 额度消耗： 所有 recipe 基于 credits 计费，批量任务前建议
cargo-billing核对余额 - 异步任务堆积： 大规模 batch 任务可能排队，需合理设置轮询间隔
- 第三方限流： 连接器调用受上游 API 速率限制，复杂工作流需设计重试策略
- 数据权限： 部分命令需 admin token，误用会导致 403 或静默失败