前言¶

在猎聘上按 JD 筛人、翻简历、点「立即沟通」，步骤多且重复。人工盯屏容易漏条件，把城市、年限写进搜索框也容易和 JD 文案混在一起。下面介绍 SkillHub 社区 Skill lp-sourc-nbs-v1：用后台任务把「搜人 → LLM 评估 → 浏览器沟通」串成一条可配置的流水线，Agent 读 SKILL.md 后按文档提交任务即可。

这是什么¶

lp-sourc-nbs-v1（坐标 @user_38ce330a/lp-sourc-nbs-v1，版本 1.0.0）是 SkillHub 上的社区 Skill，分类为 knowledge-management，发布者为 user_38ce330a。包内文档标题为「Liepin Agentic Sourcing v2」，面向猎聘（Liepin）雇主侧场景的自动化寻源：浏览器自动化负责登录、搜索与沟通，LLM Worker 负责根据 JD 生成搜索计划并评估候选人。

SkillHub 页面上的简介仅为合规声明：「仅限内部交流使用，不得用于从事非法行为，否则后果自负。」具体能力以包内 SKILL.md、README.md、SETUP.md 为准。

核心功能¶

经核对安装包中的说明，该 Skill 提供以下能力：

1. 后台运行时任务：scripts/jd_search_and_communicate.py 作为兼容入口，提交一条后台 runtime job，打印 job_id 后退出；长流程在 src/liepin_skill/runtime/ 中执行。
2. 多进程 Worker 架构：单次任务由 Launcher 拉起 orchestrator、browser-worker、jd-worker、resume-worker 四个角色协同。
3. JD-Worker（LLM）：读取职位描述，生成五组关键词的 OR 搜索计划，支持 initial、widen、tighten 模式；结果数大于 200 时收紧，池子耗尽且未达目标时放宽，单任务最多 5 轮搜索计划迭代。
4. Browser-Worker（Playwright）：在共享会话中执行搜索、采集预览与详情、点击「立即沟通」；文档说明了猎聘「AI 帮搜」遮罩层与复合关键词输入的页面细节。
5. Resume-Worker（LLM）：对候选人做预览级与详情级评估，决策 open_detail、skip、link 等状态流转。
6. 会话持久化：通过 scripts/login_and_save_session.py 等脚本保存 liepin_chromium_profile/，避免每次任务重复登录。
7. 标准寻源条件 JSON：通过 --criteria-file 传入 position_name、target_count、position_scope、cities、seniority、must_have_signals 等字段；城市与年限须显式提供，不由 JD-Worker 猜测。

SkillHub 标签 requires_api_key=true：除猎聘账号外，还需配置 JD-Worker 与 Resume-Worker 所用的 LLM 相关环境变量（见下文）。

安装与启用¶

通过 SkillHub CLI 安装到 Agent¶

先确认本机已安装 skillhub（安装方式见 SkillHub 安装文档）。安装 Skill 时必须用 --dir 指向当前 Agent 的 skills 目录，否则默认落在 ./skills/ 且可能不被识别。

在 Cursor 中，skills 目录一般为 ~/.cursor/skills/。安装命令示例：

skillhub install @user_38ce330a/lp-sourc-nbs-v1 --dir ~/.cursor/skills/

也可按 SkillHub 页面提示，让 AI 根据 https://skillhub.cn/install/skillhub.md 完成安装。

Python 与 Playwright 依赖¶

在 Skill 根目录（安装后的 @user_38ce330a/lp-sourc-nbs-v1）按 SETUP.md 准备运行环境：

• Python 3.11
• 可编辑安装与开发依赖、Chromium：

python3 -m pip install -e ".[dev]"
python3 -m playwright install chromium

环境变量¶

在 Skill 根目录的 .env 或 shell 中配置（名称以 SKILL.md 为准）：

猎聘账号（登录与会话脚本必需）：

export LIEPIN_USERNAME="<your_liepin_username>"
export LIEPIN_PASSWORD="<your_liepin_password>"

JD-Worker 与 Resume-Worker 的 LLM（多进程 runtime 启用前需配置）：

export JD_WORKER_LLM_PROVIDER="<provider_name>"
export JD_WORKER_LLM_MODEL="<model_name>"
export JD_WORKER_LLM_API_KEY="<api_key>"
export JD_WORKER_LLM_BASE_URL="<base_url>"
export RESUME_WORKER_LLM_PROVIDER="<provider_name>"
export RESUME_WORKER_LLM_MODEL="<model_name>"
export RESUME_WORKER_LLM_API_KEY="<api_key>"
export RESUME_WORKER_LLM_BASE_URL="<base_url>"

README.md 注明当前包为脱敏分发，不应包含真实猎聘密码或线上 LLM 密钥；在 OpenClaw 等宿主上需自行完成 Provider 接线。

Codex CLI、Claude Code 等其它客户端：同样将 Skill 装到各自文档约定的 skills 目录（如 Codex 的 ~/.codex/skills/、Claude Code 的 ~/.claude/skills/），Python 依赖与 env 配置步骤与上相同；未在官方 SkillHub 页单独说明的差异此处不展开。

典型用法¶

1. 保存猎聘会话¶

在 Skill 根目录执行，用于首次或刷新持久化浏览器会话：

python3 scripts/login_and_save_session.py
python3 scripts/session_persistence_probe.py

2. 编写 criteria 文件¶

创建例如 criteria.json（字段要求见 SKILL.md）：

{
  "position_name": "职位名称",
  "target_count": 3,
  "position_scope": "完整的职位描述/JD文本",
  "cities": ["上海", "深圳"],
  "seniority": "5-10年",
  "must_have_signals": ["关键词1", "关键词2"],
  "preferred_signals": ["加分项1"],
  "hard_rejects": ["排除项1"]
}

3. 校验后提交任务¶

仅校验条件、不启动 Playwright Worker：

python3 scripts/jd_search_and_communicate.py --criteria-file path/to/criteria.json --dry-run

正式提交后台任务：

python3 scripts/jd_search_and_communicate.py --criteria-file path/to/criteria.json

成功时会输出形如 Started Liepin runtime job: <job_id>。运行时状态落在 runtime/（含 state.db、runtime/jobs/<job_id>/ 等），浏览器配置在 liepin_chromium_profile/。

4. 本地测试（可选）¶

在 Skill 根目录：

pytest tests/ -q

适用场景与注意¶

适合谁：需要在猎聘上按结构化 JD 条件批量搜索、用 LLM 做初筛并自动发起沟通的招聘 / HR 技术同学；已能接受 Playwright 维护页面、自行配置 LLM API 与猎聘雇主账号。

限制与注意：

• 遵守 SkillHub 与包内合规声明，仅用于合法、授权的招聘场景。
• 依赖真实猎聘会话与页面 DOM；文档记录了「AI 帮搜」弹层等页面怪癖，猎聘改版时可能需要改选择器。
• README.md 提到在部分迁移场景下 JD-Worker / Resume-Worker 可能仍为占位接口，需在 OpenClaw 等环境补全 Provider。
• 无复合搜索能力的账号会走 search_mode_adapter.py 的单搜索框回退逻辑。
• SkillHub 统计（以抓取资料为准）：评分 100000，下载 863 次，标签含 requires_api_key=true。

结尾¶

lp-sourc-nbs-v1 把猎聘寻源拆成可编排的 JD 规划、浏览器执行与简历评估 Worker，用 criteria JSON 和一条提交命令即可启动后台任务。安装与元数据见 SkillHub：

• 页面：https://www.skillhub.cn/skills/user_38ce330a/lp-sourc-nbs-v1
• API 条目：https://api.skillhub.cn/user_38ce330a/lp-sourc-nbs-v1