基于Berman双阶段过滤架构的个人CRM智能评分工具，通过规则+AI分层筛选联系人，自动学习用户偏好优化优先级判断。
说明：
## 核心用法
OEE CRM Intelligence 采用独特的两阶段过滤架构处理个人CRM数据。第一阶段为快速硬过滤，基于关键词、域名规则和交互模式进行低成本筛选，无需调用外部API；第二阶段启用Claude Haiku进行深度AI相关性评分，输出0-150+分的量化优先级。用户可通过命令行直接过滤JSON/CSV联系人文件，对特定联系人追加上下文进行精准评分，或查看学习统计了解模型优化轨迹。系统通过`learning.json`持续记录用户反馈，实现偏好自适应。
## 显著优点
架构设计极具巧思：分层策略平衡了成本与效果，简单场景零API消耗，复杂场景才触发AI。评分机制突破二元分类，150分制提供细腻梯度。学习闭环让工具越用越懂用户，避免重复配置规则。代码结构清晰，纯Python标准库+官方SDK，零额外依赖负担。开源透明，用户可完全审计AI决策逻辑。
## 潜在局限
功能聚焦单一场景，缺乏与企业级CRM（Salesforce/HubSpot）的原生集成。AI评分依赖Anthropic API，存在网络延迟和成本累积。学习机制基于本地文件，多设备同步需手动处理。评分标准主观性强，初期需较多人工校准反馈才能达到理想效果。
## 适合人群
自由职业者、独立顾问、小型团队负责人等需要管理数百至数千联系人但无力维护复杂CRM系统的个人用户。特别适合邮件往来频繁、人际网络价值高、需要快速识别高优先级跟进对象的场景。
## 使用风险
API密钥需妥善管理，环境变量泄露将导致Anthropic账户被盗用。Stage 2会向外部传输联系人摘要信息（邮箱、主题、交互频次），虽非完整内容但仍属隐私数据外泄。长期运行可能产生不可忽略的API调用成本。学习文件损坏将导致偏好重置，建议定期备份。
会员专属
