用途：用 Apollo Company Search 发现公司，将公司数据写入 Supabase，按 ICP 匹配度打分（0-100）并划分层级（1/2/3），再通过 Apollo People Search 为 Tier 1-2 公司自动建立人物观察名单。支持三种模式：build（首次构建）、refresh（更新现有 TAM：重新打分、检测层级变化、弃用过期公司）、status（只读状态报告）。
主要能力：ICP 评分为纯函数、无 API 调用，按配置的 5 个维度加权：employee_count_fit、industry_fit、funding_stage_fit、geo_fit、keyword_match；阈值可配置，默认 >=75 为 Tier 1、>=50 为 Tier 2，其余 Tier 3。refresh 模式有弃用规则：首次未命中记 refresh_miss_count=1 并保持活跃，连续两次未命中则 tam_status='deprecated'，员工数降为 0 立即弃用，tam_status='converted' 的公司始终豁免。观察名单同步：新 Tier 1-2 公司立即拉取 2-3 位人物，Tier 3→2 升级时在 refresh 中拉取，公司被弃用时取消监控人物资格，Tier 1→3 降级时保留现有人员但停止刷新。
使用方式：需在 .env 配置 APOLLO_API_KEY、SUPABASE_URL、SUPABASE_SERVICE_ROLE_KEY，Supabase 使用 tools/supabase/schema.sql 中的 schema，写入 companies 和 people 表。为每个客户/细分创建 JSON 配置，保存到 skills/capabilities/tam-builder/configs/{client-name}.json。命令示例：python3 skills/capabilities/tam-builder/scripts/tam_builder.py --config skills/capabilities/tam-builder/configs/{client}.json --mode build --sample --test。常用标志：--test（限 1 页/100 家公司）、--sample（仅内存搜索与打分，不写库）、--yes（跳过确认，仅用于预先批准的自动刷新，首次运行绝不可用）、--dry-run（不调用 API，仅展示将发生什么）、--preview（仅显示总数）、--skip-watchlist（跳过人物观察名单阶段）。模式上限：Test 1 页/100 家，Standard 50 页/5,000 家，Full 200 页/20,000 家。
限制：任何数据库写入前必须获得用户明确批准，流程为 --preview 查看总数与成本、--sample --test 内存打分、向用户展示样本结果、获得批准后再执行实际构建；首次运行禁止传 --yes。资料未提供具体收费、价格或效果数据。