用途：从招聘信息中识别购买意向。企业发布与你所解决问题相关的职位，意味着已分配预算并开始着手解决该问题，此时是触达的合适时机。
主要能力：通过 Apify Actor（harvestapi/linkedin-job-search）搜索 LinkedIn 职位；按公司去重聚合；根据相关职位数量与资历计算信号强度（HIGH/MEDIUM/LOW）；从职位描述提取技术栈、增长信号与痛点等个性化背景；建议决策人职位（比招聘职位高一级）；建议触达角度（加速/替代/倍增该招聘）；自动创建 Google Sheet 并输出控制台摘要。
使用方式：需设置 APIFY_API_TOKEN，安装依赖 pip3 install requests；Google Sheet 创建依赖 Rube/Composio（RUBE_TOKEN）。先估算成本：python3 scripts/search_jobs.py --titles "GTM Engineer,SDR Manager" --locations "United States" --max-per-title 25 --estimate-only；再执行搜索。常用选项：--titles（必填）、--locations、--max-per-title（默认25）、--posted-limit（1h/24h/week/month，默认week）、--output、--json、--estimate-only、--no-sheet、--sheet-name、--relevance-keywords。
适用场景：GTM 代理、AI 开发工具、销售自动化等，按目标职位定位正在投入相关问题的公司。
限制：成本按 Apify 事件计费（Actor 启动 $0.001、每条职位 $0.001，另加 20% 平台费），典型运行约 $0.09–$0.60；LinkedIn 搜索为模糊匹配，需用 --relevance-keywords 过滤；Google Sheet 创建依赖 Rube MCP，令牌可能过期，可改用 --no-sheet --json --output 保存。作为智能体使用时不应执行任何外联、发邮件或联系他人，只应展示成本估算、运行搜索、分享表格链接并给出摘要。