用途：面向已有线索名单（销售工具中的受众或 CSV），按 ICP 进行筛选与分段，输出可继续编排（sequencing）的受众。不含导入或抓取，若尚未导入需先自行导入。
主要能力：两段式判定。第一段为确定性处理，用脚本按职位头衔模式匹配职级与职能，并在身份字段上统一执行排除、核对计数；第二段为语义复核，人工/模型只处理脚本给出的有界队列（pass2_queue），解决头衔模式读不懂含义的情况，例如 Chief Happiness Officer、Chief Medical Officer 被误判为高管，或公司名为垃圾数据、隐身模式的创始人、少数语种头衔。复核结果以 override 形式回写并重新校验，不可丢失线索。
使用方式：先跑覆盖率门槛 python3 scripts/build.py --coverage leads.json，判断职级、公司、简介、邮箱、地区、行业字段能否支撑筛选；随后询问 ICP（职级、职能、创始人是否不分职能直接合格、地区与行业约束、排除对象）；再执行 python3 scripts/build.py spec.json > pass1.json，并对复核队列执行 python3 scripts/build.py --adjudicate review.json。spec 为 JSON 对象，含 icp、exclusions、leads 三部分，locations 与 industries 可选。
限制：地区按子串匹配，需列出实际出现的变体；行业桶会自动扩展同义标签；缩写如 CMO 只命中职级不命中职能，需在第二段按职能解读。覆盖率不足时可提议画像补充（每线索 1 积分），但邮箱补充为 5 积分且无助于 ICP 评分，需明确告知仅利于送达率。若数据不支持某条件，应说明已放弃该条件且排除仅为尽力而为。分类需严格两段，不得手工整表归类，也不得直接以第一段结果作为最终答案。定价、平台支持等未提供。