用途：在部署到平台前于本地构建和测试 Apify Actor。Apify CLI（apify run）在本地模拟平台环境，创建 datasets、key-value stores、request queues 存储目录，形成无需云端的编辑→运行→检查循环。
前置条件：npm install -g apify-cli（全局 CLI）、已完成 apify login 并持有有效 token、Node.js 18+。CLI 使用 Apify API token 认证：执行一次 apify login（token 存于 ~/.apify/），或在 shell 中 export APIFY_TOKEN 用于非交互场景。本地 apify run 不需要认证，只有 apify push / apify call 才访问平台。切勿提交 token 或含明文 token 的 .env。
项目结构：.actor/actor.json（元数据与配置）、.actor/INPUT_SCHEMA.json（输入模式，在平台自动生成 UI）、src/main.ts（入口）、storage/（由 apify run 创建，应加入 git 忽略，含 datasets/default/、key_value_stores/default/、request_queues/default/）、package.json、tsconfig.json。
主要用法：使用 apify create my-actor 从模板创建项目（交互式），或 apify create my-actor --template project_cheerio_crawler_ts 指定模板；可选模板有 project_empty、project_cheerio_crawler_ts、project_playwright_crawler_ts、project_puppeteer_crawler_ts。随后编辑 actor.json、定义 INPUT_SCHEMA.json、在 src/main.ts 编写爬虫。
运行：apify run 使用 storage/key_value_stores/default/INPUT.json 中的默认输入；apify run --input='{"startUrls":[{"url":"https://example.com"}],"maxPages":5}' 从命令行传输入；用 cat storage/datasets/default/*.json | jq '.' 查看结果。创建持久 INPUT.json 可让多次运行复用同一输入。追求更快内循环可用 tsx watch 直接运行入口点代替 apify run。
本地存储映射：默认 dataset 位于 storage/datasets/default/，通过 Actor.pushData() 访问；默认 KV store 位于 storage/key_value_stores/default/，通过 Actor.setValue()/Actor.getValue() 访问；默认 request queue 位于 storage/request_queues/default/，由爬虫管理。
输出：由模板生成的可行 Actor 项目、可本地校验并生成平台 UI 的类型化输入模式、写入 storage/datasets/default/ 的 JSON 数据行、镜像平台存储的本地 storage/ 目录树、watch 模式开发循环与模拟 SDK 边界的 Vitest 测试。
常见错误：apify: command not found（未装 CLI，运行 npm i -g apify-cli）、INPUT.json not found（未提供输入，创建 storage/key_value_stores/default/INPUT.json）、Cannot find module 'apify'（未装 SDK，运行 npm install apify crawlee）、Dockerfile not found（缺少 actor 配置，运行 apify create 或创建 .actor/actor.json）。
限制：本地运行不涉及平台认证与云端能力；资料未提供更多收费、平台支持或性能数据。