用途：通过在 LinkedIn 搜索表达运营痛点的帖子（抱怨、求助、流程困扰），找出正在遭遇你产品所解决问题的潜在客户，生成可跟进的线索名单。核心原则是搜索“痛点语言”而非“方案语言”：方案词（如 AI automation）吸引开发者和投资人，痛点词（如 can't find drivers）吸引真正受问题困扰的运营者。
主要能力：分阶段流程。Phase 0 通过编号问卷收集产品与痛点背景、ICP 行业与职位、需排除职位与竞品、地域、关注的 LinkedIn 公司页与创作者。Phase 1 据回答生成约 15–25 个 LinkedIn 布尔搜索痛点关键词，并生成 ICP 关键词、技术厂商排除名单、痛点过滤正则、行业页匹配规则和硬编码公司页，经用户确认后保存为 JSON 配置。Phase 2 运行抓取管线：按关键词搜索帖子；提取发帖人（直接线索）；发现公司页；抓取公司页互动（痛点过滤）；补全个人资料；做 ICP 分类；去重并导出 CSV。Phase 3 展示 ICP 分布、Top 15 线索、被过滤样本和关键词表现，据反馈调整配置重跑。Phase 4 输出 CSV，含姓名、主页链接、角色、公司、地点、来源页、帖子链接、互动类型（发帖/评论/反应）、评论原文、ICP 层级、匹配关键词。
使用方式：需 Apify API 令牌，在 .env 中设置 APIFY_API_TOKEN。运行命令：python3 skills/pain-language-engagers/scripts/pain_language_engagers.py --config skills/pain-language-engagers/configs/{client-name}.json，可加 --test、--skip-discovery、--companies "url1,url2"。建议先用 --test 验证配置再全量运行。依赖 Apify actors：apimaestro/linkedin-posts-search-scraper-no-cookies、harvestapi/linkedin-company-posts、harvestapi/linkedin-profile-scraper。示例配置可存为 skills/pain-language-engagers/configs/happy-robot.json。
费用与限制：资料给出成本估算：关键词搜索约 $0.10/关键词（20 个约 $2）；公司页抓取约 $0.002/帖/公司（每公司约 $0.20）；资料补全约 $0.003/人；20 关键词加 10 公司全量约 $5–10。其他平台、价格或效果信息暂未提供。