用途：从竞争对手 LinkedIn 公司页面的高互动帖子中获取互动者，作为潜在线索，并按 ICP 契合度分类。
主要能力：对每个公司页面用一次 Apify 调用抓取帖子及互动者（harvestapi/linkedin-company-posts，开启 scrapeReactions 与 scrapeComments），按时间窗口过滤后以互动量（反应+评论）排序，选取前 N 条帖子并提取其中的点赞者和评论者，按姓名去重。对互动者评分：评论者 +3、职位匹配 ICP 关键词 +2、职位匹配排除关键词 -5。可选 Apollo 公司信息补全（apollo.enrich_organization），获知行业、员工数、描述、位置，每家公司约 1 积分。最后结合标题关键词与公司行业数据，将线索分为 Likely ICP / Possible ICP / Unknown / Tech Vendor，导出 CSV。
使用方式：先准备配置文件（含公司 URL、days_back、top_n_posts、ICP 与排除关键词、industry_keywords 等），保存于 clients/<client-name>/campaigns/competitor-post-engagers/config.json。然后运行： python3 skills/competitor-post-engagers/scripts/competitor_post_engagers.py --config clients/<client-name>/campaigns/competitor-post-engagers/config.json [--test] [--yes] [--skip-company-enrich] [--top-n 3] [--max-runs 30] 需在 .env 中设置 APIFY_API_TOKEN 和 APOLLO_API_KEY。输出 CSV 至 {output_dir}/{name}-engagers-{date}.csv，包含姓名、LinkedIn 链接、职位、公司、行业、规模、来源页、帖子链接、互动类型、评论内容、ICP 层级、预筛分数等列。
适用场景：销售和增长团队挖掘与竞品内容互动的人群，用于外联线索。触发短语如“Find leads engaging with [competitor]'s LinkedIn posts”。
限制：依赖 Apify 与 Apollo，产生费用（标准模式单公司约 $0.50-1 Apify、$0.15-0.40 Apollo，均依资料估算）；Apollo 公司补全可跳过以省积分；抓取时间窗口、帖子数、反应和评论上限均可配置，过高会增加成本；分类依据职位关键词与行业匹配，可能产生不相关线索，需调整关键词。其他定价、平台等细节暂未提供。