LinkedIn 潜在客户抓取与丰富（主）

此工作流适合以下人群使用：
- 市场营销人员：希望通过自动化流程收集和管理潜在客户信息。
- 销售团队：需要快速获取和整理潜在客户的LinkedIn资料，以便进行后续跟进。
- 数据分析师：需要分析和丰富客户数据，提升数据质量和准确性。
- 创业者：希望通过高效的方式获取潜在客户，节省时间与成本。
- 招聘人员：希望通过LinkedIn获取候选人信息，提升招聘效率。

此工作流解决了以下问题：
- 信息收集效率低：通过自动化从LinkedIn和Apollo.io收集潜在客户信息，减少人工操作。
- 数据整理混乱：将收集到的数据自动整理并存储到Google Sheets中，便于后续分析和使用。
- 数据质量不高：通过数据清洗和丰富，提升客户信息的准确性和完整性。
- 跟进难度大：通过自动化标记和状态更新，简化后续跟进流程。

工作流的详细步骤如下：
1. 表单提交：用户通过表单提交搜索条件，包括职位、地点和潜在客户数量。
2. 生成潜在客户：通过Apollo.io API生成潜在客户列表，并将数据分拆成独立的客户信息。
3. 数据清洗：对获取的数据进行清洗，提取出需要的字段（如姓名、LinkedIn链接等）。
4. 添加到Google Sheets：将清洗后的潜在客户信息添加到Google Sheets中，便于后续管理。
5. 获取LinkedIn用户名：使用OpenAI API从LinkedIn链接中提取用户名，并更新状态。
6. 获取电子邮件地址：通过Apollo.io API获取潜在客户的电子邮件，并验证其有效性。
7. 更新状态：根据电子邮件验证结果更新客户状态（有效或无效）。
8. 获取和更新个人资料摘要：从LinkedIn获取个人资料摘要和最新帖子，并更新到Google Sheets中。
9. 总结分析：使用AI对最新帖子进行总结，生成简洁的内容，便于用户快速了解客户动态。
10. 定期触发：通过定时触发器，自动执行上述流程，确保数据的实时更新和准确性。

用户可以通过以下方式自定义和调整此工作流：
- 修改表单字段：根据需求调整表单中的字段，例如添加或删除需要收集的信息。
- 调整API参数：在调用API时，根据实际需求修改请求参数，以获取不同的数据。
- 更改数据处理逻辑：根据特定的业务需求，修改数据清洗和处理的逻辑，以满足不同的输出格式。
- 更新Google Sheets文档：可以更改Google Sheets的文档ID和工作表名称，以便将数据存储到不同的表格中。
- 添加通知功能：可以在工作流中添加通知节点，比如发送邮件或Slack消息，提醒团队成员关注新添加的潜在客户。