前言¶
在招聘平台之间来回切换、凭感觉改简历、投递量很大却几乎没有面试，是很多人求职时的常态。通用对话模型可以写开场白或润色简历，但很难把「先认清自己再搜岗、多渠道抓取、量化初筛、按漏斗复盘」串成一条可重复执行的流程。
下面介绍 SkillHub 社区 Skill AI求职助手（坐标 @user_f0519c87/ai-job-hunter，版本 1.0.0）。它在 Agent 侧把求职整理为六步闭环，并附带可选的 Python 抓取脚本，用于猎聘、智联、BOSS 及部分社交与事业单位检索场景。
这是什么¶
AI求职助手 是一套基于通用 SKILL.md 格式的 Agent Skill，由社区发布者 user_f0519c87 维护，在 SkillHub 上归类为 business-ops，来源为 community。页面标注 requires_api_key=false，不依赖额外 API Key。
官方说明中的定位是：当用户提到找工作、求职、投简历、岗位搜索、职业规划、招聘信息等关键词时激活；用「自我认知 → 岗位搜索 → 智能初筛 → 深度整理 → 智能建议 → 投递与反馈迭代」的闭环，并结合花图法、冰山模型、奥德赛计划、自我调节求职理论、招聘漏斗模型等框架，把求职从盲目投递拉回到目标驱动的过程。
SkillHub 页面（截至资料抓取时）：评分 100000，下载约 1153 次，安装约 10 次。
- SkillHub 展示页：https://www.skillhub.cn/skills/user_f0519c87/ai-job-hunter
- API 入口：https://api.skillhub.cn/user_f0519c87/ai-job-hunter
核心功能¶
以下能力均来自 Skill 自带的 SKILL.md（v1.0.0），按流程归纳。
六步闭环¶
流程示意：
Step 0 自我认知 → Step 1 岗位搜索 → Step 2 智能初筛 → Step 3 深度整理 → Step 4 智能建议 → Step 5 投递执行 → Step 6 反馈迭代 →（回到 Step 0）
- 自我认知（Step 0）：收集简历、方向诉求、城市与薪资底线等；用花图法 7 维度、冰山模型、奥德赛计划（三个 5 年版本）产出个人画像，并建议写入工作区
MEMORY.md。 - 岗位搜索（Step 1）：按「招聘平台 + 社交平台 + 搜索引擎」组合策略生成关键词；支持
web_fetch/web_search，或通过scripts/下脚本抓取猎聘、智联、BOSS、小红书、知乎、脉脉及事业单位等渠道；岗位去重后输出标准化 JSON 字段。 - 智能初筛（Step 2）：硬性排除 + 0–100 分匹配评分（花蕊技能、领域、非一线程度、薪资、短板等维度），划分为 S/A/B/C/D 级。
- 深度整理（Step 3）：为 S/A 级岗位生成信息卡片，按匹配度、薪资等多维排序，并标注缺失字段及补全方式。
- 智能建议（Step 4）：针对岗位给出技能展示、冰山层面试话术、短板应对、定制开场白、简历与 ATS 关键词建议；支持按奥德赛版本选择不同简历侧重。
- 投递与迭代（Step 5–6）：生成投递材料，推荐用户手动投递；用招聘漏斗追踪转化率，并按「无回复、低邀约、面试通过率」等信号调整策略。
附带脚本与依赖¶
Skill 目录内提供环境检查与抓取脚本（跨 macOS / Windows / Linux）：
| 脚本 | 用途 |
|---|---|
scripts/check-env.py |
检查 Python 依赖 |
scripts/scrape-liepin-zhaopin.py |
猎聘、智联 |
scripts/scrape-boss.py |
BOSS 直聘（需 Chrome，首次 --login） |
scripts/scrape-social.py |
社交与事业单位等检索 |
基础抓取依赖：requests、beautifulsoup4。BOSS 可选依赖：undetected-chromedriver、selenium 及 Chrome 浏览器。
方法论细节可参阅安装包内 references/methodology.md。
安装与启用¶
1. 安装 SkillHub CLI（若尚未安装）¶
先确认本机是否已有 CLI：
command -v skillhub && skillhub --version
未安装时，可按 SkillHub 官方安装文档执行（完整安装示例）：
curl -fsSL https://skillhub-1388575217.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/install/install.sh | bash
安装说明全文：https://skillhub.cn/install/skillhub.md
2. 安装 AI求职助手¶
必须用 --dir 指向当前 Agent 的 skills 目录，否则默认装到 ./skills/ 可能不会被识别。
skillhub install ai-job-hunter --namespace user_f0519c87 --dir <你的 Agent skills 目录>
常见路径（来自 SkillHub 安装文档）：
- Cursor：
~/.cursor/skills/ - Claude Code：
~/.claude/skills/ - Codex：
~/.codex/skills/或项目下的.agents/skills/
也可在对话中让 Agent 按 https://skillhub.cn/install/skillhub.md 安装 @user_f0519c87/ai-job-hunter。
安装完成后，按 Agent 产品要求重启或刷新技能列表，使 Skill 生效。
3. 首次运行前检查 Python 环境¶
进入已安装的 Skill 目录后执行：
python3 scripts/check-env.py
Windows 下将 python3 换为 python。缺失依赖时按脚本或 SKILL.md 提示用 pip / pip3 安装。
典型用法¶
用自然语言驱动全流程¶
Skill 设计为关键词触发。可直接描述阶段目标，例如从自我认知开始：
我想换工作，方向是教学督导或课程研发，城市北京，请先帮我做花图法和奥德赛计划，再定搜索词。
岗位搜索与初筛阶段，可让 Agent 先读 MEMORY.md 再抓岗：
根据我的画像，在猎聘搜「教学督导 北京」，初筛后只保留 A 级以上岗位并说明理由。
命令行抓取（可选）¶
不依赖 Agent 内置 web_fetch 时，可在 Skill 目录执行脚本。猎聘示例：
python3 scripts/scrape-liepin-zhaopin.py --platform liepin --keyword "教学督导" --city "北京" --pages 3 --output jobs.json
BOSS 首次需登录保存 Cookie：
python3 scripts/scrape-boss.py --login
python3 scripts/scrape-boss.py --keyword "教学督导" --city "北京"
Skill 明确建议：AI 生成开场白与材料，由用户在平台手动投递；不推荐自动投递，以免触发平台风控。
适用场景与注意¶
更适合：需要结构化求职、愿意先完成自我画像再搜岗；能接受在 Agent 工作区内维护 MEMORY.md 与漏斗数据；需要在猎聘/智联/BOSS 等渠道做批量检索与评分排序的求职者或职业顾问式用法。
限制与注意：
- 合规与账号：BOSS 需本机 Chrome 与人工登录；Cookie 可能过期需重新
--login。各平台条款与反爬策略会变化，抓取结果可能不完整（如部分 JD、BOSS 薪资字段为空）。 - 数据时效：薪资与岗位信息以抓取时刻为准，投递前应在官方 App 或网页核对。
- 不能替代人工决策：初筛评分与建议供参考，最终投递、面试与谈薪仍须本人确认。
- 环境：脚本依赖 Python 与网络；沙箱或受限网络环境需自行放开权限后再安装 CLI 或运行抓取。
结尾¶
AI求职助手 把求职拆成可检查的六步闭环，并在需要时用脚本补足多渠道抓岗，适合希望「先策略、再投递、再按漏斗调整」的用法。安装与坐标以 SkillHub 为准：
- https://www.skillhub.cn/skills/user_f0519c87/ai-job-hunter
- https://api.skillhub.cn/user_f0519c87/ai-job-hunter
