用途：帮助开发者构建销售机器人中“挽回中途停止回复的潜在客户”的能力，即所谓 ghost recovery。资料强调先区分“幽灵”（曾互动、无明确拒绝、可能仍会购买）与“已死”（明确拒绝、选了竞品、已离职或退订），二者处理方式不同。
主要能力：一是幽灵检测，依据消息数、最后一条客户消息距今的天数、所处阶段（discovery、demo_scheduled、proposal 或 awareness、interest）判断是否为幽灵，并给出 mild、moderate、severe 严重度分级；二是按严重度与阶段生成挽回序列，如轻度 3-7 天软性问候与价值提醒，中度 7-14 天直接确认与打破模式，重度 14 天以上“分手信”，以及演示后、提案后、会前未确认等场景的专门话术；三是消息框架，包括打破模式、坦诚沟通、价值钩子、第三方案例；四是渠道策略，邮件、LinkedIn、短信等跨渠道轮换；五是基于打开邮件、访问网站、公司融资等触发条件重启挽回；六是预防与指标，如明确下一步、确认承诺、跟踪挽回率（资料称 10-20% 为良好，超过 30% 说明序列有效）。
使用方式：资料给出 detect_ghost、get_ghost_severity、process_ghost 等 Python 示例逻辑，以及 ghost_status 状态结构，用于在销售机器人中实现检测、选择序列、执行下一步。
适用场景：销售机器人、CRM 自动化、外呼/邮件跟进系统。限制：资料未提供具体安装命令、依赖、平台支持、收费或价格信息，暂未提供；示例代码为示意，落地需自行适配。