用途：清洗销售线索行中的原始 first name 字段，使其可直接用于冷邮件开头问候语（如 Hi {{first_name_clean}},）。建议与公司名清洗 playbook 并列运行，且在任何其他自定义变量之前执行，因为变量常引用清洗后的名字。它不负责查找缺失名字，空白保持空白。
主要能力：去除敬称与头衔前缀、学历与资质后缀、emoji 与装饰符号；修正全大写或全小写；处理结尾所有格 'S；保留 DeAndrea、McCurry、O'Brien、Jean-Paul 等内部大写与连字符/撇号；括号内为昵称时取昵称；斜杠分隔时按规则取其一；字段含全名且末词与 last name 重复时去掉重复词；保留真实双段名；去掉误填的职位、招聘通知与公司文本；非拉丁文字原样保留不转写；不发明、不扩展、不猜测字母。
输出契约：输入 first_name_raw（必填）、last_name_raw 与 company_name_raw（可选但免费，用于区分人名与公司名）。输出 first_name_clean（目标 20 字符，硬上限 40）、changed、confidence（high/low），needs_review 由守卫计算。弃权值为空字符串 ""，绝不用 N/A、null 或通用问候语。
使用方式：资料给出锁定提示词（gpt-4o-mini，max_completion_tokens=200，response_format={"type":"json_object"}，不使用 temperature），并说明 Clay 实现见 clay-table.md 与 clay-workflow.md。下游门控：first_name_clean 为空或 needs_review 为 true 时排除该行并转人工复核；仅非拉丁文字的名字从英文活动排除并转复核，不转写、不清空。
适用场景：任何以收件人名字开头的冷邮件活动。
限制：不查找、不翻译、不转写、不把首字母扩展为猜测名、不拆分连写名。基准为 100 行对抗性样本，模型单独准确率 96/100，留出集 69/73（94.5%）；提示词少样本与基准有重叠，Clay AI 列与 JavaScript 守卫尚未实际运行，需在自有语料上复测。价格、平台与效果数据均来自资料，未提供的部分暂未提供。