利用 Prismfy API 进行企业与个人线索的公开信息验证与 ICP 匹配评估，输出结构化资质判定与风险信号。
说明：
## 核心用法
**lead-enrichment** 是一款面向销售与市场团队的公开情报验证工具，通过整合 Prismfy 搜索能力，对企业或个人线索进行多维度背景调查与资质评估。用户需提供至少一个核心标识（公司名称、域名或个人姓名），系统按优先级调用六大查询族（identity → core → fit → activity → disqualifier → contact），从公开网络信号中提取关键事实、匹配度证据与潜在风险。
典型工作流程：
1. **身份解析**：确认公司/个人的规范名称、主域名、职务关联
2. **信号采集**：按查询族分层检索官网、产品页、行业关键词、招聘动态等
3. **资质判定**：基于证据完整性输出五档 verdict（fit / likely_fit / weak_fit / not_fit / ambiguous）
4. **风险披露**：明确标注 disqualifier 信号与证据盲区
输出支持对话式摘要（默认）与结构化 JSON 报告（`–out` 指定）。
## 显著优点
– **证据优先设计**：拒绝虚假确定性，强制标注证据盲区与近似推断
– **模块化查询族**：按需选择 identity/core/fit/activity/disqualifier/contact，兼顾效率与深度
– **结构化合规输出**：JSON schema 标准化，包含 signals[]、disqualifiers[]、ambiguities[] 等字段，便于下游系统集成
– **保守判定策略**： strongest verdicts 要求 resolved identity + 多源交叉验证，降低误杀率
– **透明溯源**：强制返回 source_urls[]，支持人工复核
## 潜在局限
– **依赖 Prismfy 服务可用性**：API 中断或限流将直接导致功能降级
– **公开网络覆盖盲区**：非公开企业、 stealth 模式公司、隐私保护严格的个人可能返回 NO_PUBLIC_EVIDENCE
– **关键词匹配局限**：ICP-fit 评分仍为 preliminary keyword-based，需人工复核高价值线索
– **地域与规模推断弱**：员工数、营收等数据依赖公开信号，精度有限
– **无主动联系人挖掘**：contact 族仅作辅助，不保证邮箱/电话可获取
## 适合人群
– B2B 销售团队：冷启动前资质验证与路由决策
– 市场运营：MQL 清洗与列表治理
– 投资人/BD：快速背景尽职调查
– RevOps：线索评分自动化管道集成
## 常规风险
| 风险类型 | 描述 | 缓解机制 |
|———|——|———|
| 数据幻觉 | 模型可能虚构职务、公司规模 | 禁止 fabricate 规则 + 强制来源标注 |
| 隐私合规 | 个人数据抓取可能触达 GDPR 边界 | 仅处理公开网络信号，不突破 robots.txt |
| API 密钥泄露 | 环境变量配置不当 | 文档明确禁止 expose API keys |
| 判定过宽 | 证据不足时强行 fit | ambiguous/weak_fit 强制兜底策略 |
安全等级评定为 **A**：核心功能无代码执行，依赖外部 API 但通过密钥隔离与最小权限原则控制暴露面；主要风险在于数据合规与第三方服务可用性。
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