用途：在 Deepline V2 CLI 上运行高确定性的演示配方，让用户快速看到 Deepline 能做什么。优先使用内置配方；/deepline-plays 仅在某配方命令失败且回退耗尽，或用户需求不匹配任何配方时使用，不得预先调用。
执行流程：先告知用户目标与数据源，再逐步运行命令并在命令间简述；使用 --json 便于解析，plays run 加 --watch 以流式等待完成；产生行数据后用 deepline runs export <run-id> --dataset result.rows --out <file>.csv 导出；最后用表格总结结果、来源与后续可做事项。
配方 1：查找纽约 CTO 及已验证工作邮箱。数据源为 Dropleads 人员搜索与 Deepline 多提供商邮箱瀑布。步骤：先用 deepline tools execute dropleads_search_people 并按示例 payload 传入职位、国家、州、城市筛选与分页（默认 5 条）；再从结果整理 first_name、last_name、domain 生成 CSV，运行 deepline plays run prebuilt/name-and-domain-to-email-waterfall-batch --input '{"csv":"<prepped csv>"}' --watch --json；然后 deepline runs export <run-id> --dataset result.rows --out quickstart-contacts.csv，展示 full_name、company_name、work_email、linkedin_url。速度优先于完整度。若 play 失败，告知用户后用同一目标运行 /deepline-plays；全部失败则为最后手段。
配方 2：构建公司目标清单。数据源为 prebuilt/structured-company-discovery。运行 deepline plays run prebuilt/structured-company-discovery 并传入 target_count、hq_country、categories、employee_count_min/max（可加 funding_rounds）等参数；随后导出 result.rows 并展示公司名、域名、人数、融资轮次、总部与匹配证据。地点粒度为国家（ISO-3），需要城市级应改用配方 1。
命令注意：plays run 始终加 --watch --json，最终 JSON 含 runId 与 status；runs export 可能报告多个数据集，需指定 --dataset result.rows；deepline runs get <run-id> --full --json 可查看计费（调用、Deepline 额度）与完整结果，含紧凑视图省略的标量输出。不要使用 v1 专属的 deepline session ...，也不要在 V2 使用 deepline enrich --in-place。