用途：作为 KOL 流程的后半段，基于 KOL 列表（来自 kol-discovery 或手动提供）找到其最佳帖子，抓取互动者并过滤出符合 ICP 的潜在客户。核心原则是每个 KOL 只选 1 篇帖子，即近 30 天内最相关、互动最高的帖子，以控制成本并提升线索质量。
主要能力：分阶段流程。Phase 0 收集信息，询问 ICP 标准（产品/服务、帖子相关性主题关键词、目标行业、目标职位、排除职位、需过滤的竞品、地理范围）以及 KOL 输入（LinkedIn 主页 URL），配置保存为 JSON。Phase 1 运行流水线脚本：抓取 KOL 帖子、为每个 KOL 选出一篇最佳帖子、抓取互动者（点赞与评论者）、按职位做预过滤打分（评论者+3、匹配 ICP 关键词+2、匹配目标职位+2、匹配排除职位或厂商关键词-5、多帖互动+1，仅保留分数大于 0）、批量增强资料、进行 ICP 分类并导出 CSV。分类结果为 Likely ICP / Possible ICP / Unknown / Tech Vendor。
使用方式：命令行运行 python3 skills/kol-engager-icp/scripts/kol_engager_icp.py --config <配置路径>，可选参数包括 --test、--probe、--yes、--kols、--max-runs。建议先用 --probe 验证互动者抓取是否正常。需要 Apify API token，以 APIFY_API_TOKEN 写入 .env。所使用 Apify actor 包括 harvestapi/linkedin-profile-posts、harvestapi/linkedin-company-posts、harvestapi/linkedin-profile-scraper。输出 CSV 至 skills/kol-engager-icp/output/ 目录。
适用场景与限制：适用于从 LinkedIn KOL 受众中挖掘销售线索并做 ICP 匹配。设有硬性上限（测试/标准/完整模式对 KOL 数量、增强档案数等有不同限制），并有估算成本区间。若技术厂商过多、漏掉 ICP 线索、选中低互动帖子或成本过高，可相应调整配置参数或切换测试模式。详细价格与效果暂未提供。