用途：把自然语言描述的 ICP 逐步细化为公司级筛选条件，返回公司数量与可复用的结构化筛选产物，供后续拓客工作使用。
主要能力：解析 ICP 为筛选维度并标注用户指定或未指定；对模糊地区（如 EU、Americas）先澄清再计数；通过自动补全解析自由文本字段，并区分干净匹配、脆弱/仅父级匹配、无匹配三种分支；对技术栈或意图筛选执行数据稀疏探测（比较带筛选与不带筛选的计数，比值低于 0.1 视为覆盖稀疏）；按运营 TAM 划分规模区间（>5 万过宽、5 千至 5 万健康、1 千至 5 千最佳、250 至 1 千偏窄、<250 过窄）；样本噪声≥20% 时计算噪声调整后 TAM；在同时提供可寻址比例与 ARPA 时给出 SAM 假设。
使用方式：输入 ICP 描述（推荐自然语言），可选使用场景（区域规划、投资测算、ICP 打磨，默认后者）与 SAM 假设输入。默认只返回统计，不拉取样本；仅当用户要求账户名单、稀疏探测需噪声验证或接受了脆弱匹配时，才拉取约 25 行未排序样本。最终可保存筛选条件供下游技能消费。
适用场景：TAM/SAM 测算、区域设计、ICP 收敛与拓客名单前置筛选。
限制：规模与收入为分桶筛选，无法表达精确阈值，收入桶疑似由员工数推导而非真实收入；实体拉取无原生排序，样本仅具方向性；无都市圈分类、无相似公司工具、无子部门职能筛选，人物角色仅记录不计入公司数；行业分类（LinkedIn 与 NAICS）及国家代码与地区国家代码在单次查询中互斥；Snowflake、Databricks、Stripe 等厂商名常需带后缀的写法才能干净匹配。具体收费与价格暂未提供。