用途：在完成 list-enrichment 后，把富化表格与假设集结合，决定哪些公司收到哪种信息、以什么顺序触达。输入包括 Extruct 表格 ID（必填）、假设集文件（必填，如 claude-code-gtm/context/{vertical-slug}/hypothesis_set.md）和上下文文件（推荐）。所有 Extruct API 调用委托给 extruct-api 技能，本技能仅获取富化表格数据，其余为推理。
主要能力：解析每行富化列值，将每家公司匹配到一个主要假设，依据富化数据对齐、信号强度与具体性判断；按匹配强度和数据丰富度分为三层：Tier 1 强匹配且数据丰富（3+ 字段有值）且有明确钩子信号，走个性化邮件；Tier 2 中等匹配或数据丰富但无明确钩子，走模板邮件；Tier 3 弱匹配、缺失数据（2+ 字段为 N/A）或未匹配，暂缓或重新富化。
使用方式：先加载数据，再逐公司匹配假设，无法匹配标记为 Unmatched；然后分配层级，最后输出 Markdown 表格（供审阅）和 CSV（保存到 claude-code-gtm/csv/input/{campaign-slug}/segmented_list.csv，列含 company_name、domain、tier、hypothesis_number、hypothesis_name、tier_rationale、hook_signal）。完成后向用户展示各层占比并确认是否进入 email-generation。
适用场景：GTM 外呼前的名单分层与优先级排序。限制：依赖富化数据质量与假设集定义；未提供具体价格、平台支持范围或效果保证；详细分层决策矩阵见 references/tiering-framework.md。