boss-recruiter
- Repo stars 43
- Author updated Live
- Author repo -SKILL
- Domain
- Other
- Compatible agents
-
- Claude Code
- Cursor
- Cline
- Codex
- Windsurf
- Gemini CLI
- +20
- Trust score
- 88 / 100 · community maintained
- Author / version / license
- @AichaelLee · no license declared
- Token usage
- Lean
- Setup complexity
- Plug-and-play
- External API key
- Not required
- Operating systems
- Unspecified (assume cross-platform)
- Runtime requirements
- No special requirements
- Permissions
-
- Read-only
- Write / modify
- Network behavior
- Local-only
- Install commands
- 26 variants
Profile is derived at build time from SKILL.md and install vectors. Subject to drift from author intent.
Heads up: 未限定 allowed-tools,默认拥有全部工具权限。
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name: boss-recruiter
description: 这是一个端到端的招聘自动化流程,通过 opencli 的 BOSS 直聘适配器完成以下工作: 批量向推荐候选人打招呼 → 等待回复 → 查看简历 → 与 JD 匹配分析 → 对合适的人请求交换…
category: other
runtime: no special runtime
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# boss-recruiter output preview
## PART A: Task fit
- Use case: 这是一个端到端的招聘自动化流程,通过 opencli 的 BOSS 直聘适配器完成以下工作: 批量向推荐候选人打招呼 → 等待回复 → 查看简历 → 与 JD 匹配分析 → 对合适的人请求交换联系方式 → 输出结构化分析表格。 opencli boss joblist -f json 返回字段:jobname, salary, city, status, encryptjob_id 将 JD 要求记录下来,后续用于简历匹配分析。 runs entirely locally. Works with Claude Code, Cursor, Cline and 23 more..
- Inputs: target material, constraints, expected output, and acceptance criteria.
- Evidence boundary: follow “前置条件 / 工作流步骤 / 第一步:确认岗位信息” and do not present inference as author intent.
## PART B: Execution result
- **01** The card summarizes the use case; runtime output centers on “这是一个端到端的招聘自动化流程,通过 opencli 的 BOSS 直聘适配器完成以下工作: 批量向推荐候选人打招呼 → 等待回复 → 查看简历 → 与 JD 匹配分析 → 对合适的人请求交换联系方式 → 输出结构化分析表格。 opencli boss joblist -f json 返回字段:jobname, salary, city, status, encryptjob_id 将 JD 要求记录下来,后续用于简历匹配分析。 runs entirely locally. Works with Claude Code, Cursor, Cline and 23 more.”.
- **02** When the source has headings, the agent prioritizes “前置条件 / 工作流步骤 / 第一步:确认岗位信息” so the result follows the author’s structure.
- **03** Typical output includes task judgment, concrete steps, required commands or file edits, validation, and follow-up options.
- **04** Risk context follows the fingerprint: read files, write/modify files; mostly runs locally; usually needs no extra API key.
## Running Rules
- read files, write/modify files; mostly runs locally; usually needs no extra API key.
- Validate with a small sample before expanding scope.
- Return the result, validation criteria, and next iteration options. The source mentions slash commands such as `/loop`; use them first when your agent supports command triggers.
Name target files or source material, expected output, forbidden changes, and whether network or shell access is allowed. Permission fingerprint: read files, write/modify files.
Start with a small task and check whether the result follows “前置条件 / 工作流步骤 / 第一步:确认岗位信息”. Inspect diffs, logs, previews, or tests before expanding scope.
Confirm the final output includes a concrete result, evidence, and next action. If it stays generic, tighten inputs, boundaries, and acceptance criteria.
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name: boss-recruiter
description: 这是一个端到端的招聘自动化流程,通过 opencli 的 BOSS 直聘适配器完成以下工作: 批量向推荐候选人打招呼 → 等待回复 → 查看简历 → 与 JD 匹配分析 → 对合适的人请求交换…
category: other
source: AichaelLee/-SKILL
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# boss-recruiter
## When to use
- 这是一个端到端的招聘自动化流程,通过 opencli 的 BOSS 直聘适配器完成以下工作: 批量向推荐候选人打招呼 → 等待回复 → 查看简历 → 与 JD 匹配分析 → 对合适的人请求交换联系方式 → 输出结构化分析表格。 open…
- Use it when the task has clear inputs, repeatable steps, and validation criteria.
## What to provide
- Target material, scope, expected result, and forbidden changes.
- Whether network, commands, file writes, or external services are allowed.
## Execution rules
- Organize steps around “前置条件 / 工作流步骤 / 第一步:确认岗位信息” and keep inference separate from source facts.
- read files, write/modify files; mostly runs locally; usually needs no extra API key.
- Validate with a small sample before expanding the task.
## Output requirements
- Return the deliverable, key evidence, validation method, and next action.
- Mark missing information as unknown; do not invent commands, platforms, or dependencies. The author source anchors workflow facts; repository files anchor sources and commands; Fluxly only adds fit, limitations, and quality judgment.
skill "boss-recruiter" {
input -> user goal + target files + boundaries + acceptance criteria
context -> 前置条件 / 工作流步骤 / 第一步:确认岗位信息
rules -> SKILL.md triggers / order / output contract
runtime -> no special runtime | read files, write/modify files | mostly runs locally
guardrails -> usually needs no extra API key + small-sample validation + diff/log review
output -> copyable result + checklist + next iteration
} BOSS 直聘自动化招聘工作流
这是一个端到端的招聘自动化流程,通过 opencli 的 BOSS 直聘适配器完成以下工作: 批量向推荐候选人打招呼 → 等待回复 → 查看简历 → 与 JD 匹配分析 → 对合适的人请求交换联系方式 → 输出结构化分析表格。
前置条件
- opencli 已安装并可用(命令:
opencli) - Chrome 浏览器已打开并登录 BOSS 直聘 (zhipin.com)
- OpenCLI Browser Bridge 扩展已安装并启用
工作流步骤
第一步:确认岗位信息
向用户确认以下信息,缺一不可:
目标职位:用户要操作哪个岗位?运行以下命令获取职位列表:
opencli boss joblist -f json返回字段:
job_name,salary,city,status,encrypt_job_idJD 要求:这个岗位的核心要求是什么?让用户提供或自己根据职位信息总结。关键维度包括:
- 工作年限要求
- 学历要求
- 必备技能/经验
- 薪资范围
- 其他硬性条件
招呼语:用户是否有自定义的打招呼文案?如果没有,使用默认文案。
将 JD 要求记录下来,后续用于简历匹配分析。
第二步:查看推荐候选人并批量打招呼
先查看当前推荐候选人列表:
opencli boss recommend --limit 20 -f json
返回字段:name, job_name, last_time, labels, encrypt_uid, security_id, encrypt_job_id
然后执行批量打招呼,每次限制 10 人:
opencli boss batchgreet --job-id <encrypt_job_id> --limit 10 --text "<招呼语>"
向用户汇报打招呼的结果(成功/失败数量和名单)。
第三步:等待候选人回复
告知用户需要等待约 10 分钟让候选人回复。使用 /loop 或提醒用户稍后回来。
10 分钟后(或用户指示继续时),查看聊天列表获取回复情况:
opencli boss chatlist --job-id <encrypt_job_id> --limit 50 -f json
返回字段:name, job, last_msg, last_time, uid, security_id
判断回复的逻辑:对比打招呼名单和聊天列表,找出 last_msg 不是我们发出的招呼语的候选人——这些人就是有回复的。重点关注 last_time 在打招呼之后的消息。
第四步:查看回复者的简历
对每个有回复的候选人,逐一查看简历:
opencli boss resume --uid <encrypt_uid> -f json
返回字段:name, gender, age, experience, degree, active_time, work_history, education, job_chatting, expect
将每个人的简历信息完整记录下来。
第五步:简历与 JD 匹配分析
对每份简历,按以下维度与第一步记录的 JD 要求逐一比对:
| 维度 | 判断方法 |
|---|---|
| 工作年限 | 简历中的 experience 是否满足 JD 要求 |
| 学历 | degree 是否达到要求 |
| 技能匹配 | work_history 中的公司、职位、行业经验是否相关 |
| 教育背景 | education 中的学校、专业是否匹配 |
| 薪资期望 | expect 是否在 JD 薪资范围内 |
| 活跃度 | active_time 反映候选人的求职活跃程度 |
给出明确结论:符合 或 不符合,并写出具体理由。
第六步:对符合要求的候选人请求交换联系方式
对所有判定为「符合」的候选人,自动请求交换手机号:
opencli boss exchange --uid <encrypt_uid> --type phone
如果用户希望交换微信,改为 --type wechat。
执行前向用户确认名单,得到确认后再批量执行。
第七步:生成候选人分析表格
在工作目录下创建 Markdown 文件,文件名格式:boss_招聘分析_<职位名>_<日期>.md
表格结构如下:
# BOSS 直聘招聘分析报告
**职位**: <职位名称>
**日期**: <执行日期>
**招呼人数**: <N> 人
**回复人数**: <M> 人
**符合要求**: <X> 人
**不符合要求**: <Y> 人
## 一、回复并提供简历的候选人
| 姓名 | 年龄 | 学历 | 工作年限 | 最近公司/职位 | 期望薪资 | 匹配结果 |
|------|------|------|----------|--------------|----------|----------|
| ... | ... | ... | ... | ... | ... | 符合/不符合 |
## 二、符合要求的候选人
| 姓名 | 学历 | 工作年限 | 核心匹配点 | 联系方式交换状态 |
|------|------|----------|-----------|----------------|
| ... | ... | ... | <具体原因> | 已发送/未发送 |
## 三、不符合要求的候选人
| 姓名 | 学历 | 工作年限 | 不符合原因 |
|------|------|----------|-----------|
| ... | ... | ... | <具体原因> |
## 四、未回复的候选人
| 姓名 | 打招呼时间 | 状态 |
|------|-----------|------|
| ... | ... | 未回复 |
注意事项
- 频率控制:每次批量打招呼不超过 10 人,避免触发平台风控。如果用户想打更多,分多轮执行,每轮之间间隔至少 5 分钟。
- 确认机制:在执行交换联系方式之前,务必向用户展示候选人名单并获得确认。
- 错误处理:如果某个命令失败(如 cookie 过期、候选人不存在),记录错误并继续处理下一个,不要中断整个流程。
- 输出格式:所有 opencli 命令统一使用
-f json获取结构化数据,便于解析处理。 - 数据保存:分析报告保存到用户的当前工作目录。
Decide Fit First
Design Intent
How To Use It
Boundaries And Review