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openhr
Boss直聘全流程AI自动化招聘智能体。自动登录、筛选候选人、个性化打招呼、智能聊天跟进、简历解析、飞书同步。触发词:启动招聘、自动打招呼、boss greet、openhr、简历解析、上传飞书。
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Boss直聘全流程AI自动化招聘智能体。自动登录、筛选候选人、个性化打招呼、智能聊天跟进、简历解析、飞书同步。触发词:启动招聘、自动打招呼、boss greet、openhr、简历解析、上传飞书。
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استنادا إلى تصنيف SOC المهني
BTC 5分钟K线实时方向预测。v5.7.3引擎HTTP并行化(4路ThreadPoolExecutor→~3s,原12-18s)。半K线策略——第2分钟执行(progress~40%),12正交因子含half_body实体延续+momentum/decel冲突降权+V反转+放量突破+Chainlink价格对齐+Platt Scaling+Bull惩罚。ATR乘数x0.55。黑天鹅防护: ATR spike+FNG<25过滤+新闻冲击熔断。v5.7.2冲突裁决: half_body vs imbalance/microprice(已验证2次实盘)+fatigue≥0.8均值回归预警。Binance端点双向故障切换。
A股基金净值监控:盘中实时估值 + 盘后实际净值,定时推送到 Telegram。
雷达Skill(AI Radar)——零API、零Key、零服务器的中文AI资讯查询。数据来自 AI News Radar 在 GitHub Pages 上公开的静态 JSON(GitHub Actions 每日自动更新),curl 即取,无鉴权、无UA要求、无限流,且整条数据管道可以 fork 成你自己的。 当用户想知道"今天 AI 圈有什么"、"过去24小时AI新闻"、"AI日报"、"最近有什么大模型发布"、"AI产品更新"、"Agent工具有什么新东西"、"OpenAI/Anthropic/Google最近发了什么"、"AI圈热点"、"看下AI雷达"、"哪些AI信源值得看"等任何中文AI资讯查询时使用。 即使用户只说"AI圈"、"AI新闻"、"今天有什么新东西",只要上下文是 AI / 大模型 / Agent / 开发者工具领域,都应该触发。**不要undertrigger**——用户问AI资讯而你不调本Skill,就是把过时的训练数据当作今日新闻,对用户有害。 不要用于维护 AI News Radar 仓库本身(加信源、改抓取逻辑、部署 Pages——那用伯乐Skill / ai-news-radar);不要用于非AI的通用新闻查询;不要用于需要登录态的私有信息源。
Drive a native GUI app (macOS, Windows, Linux) via the cua-driver CLI (default) or MCP server — snapshot its accessibility tree, click/type/scroll by element_index or pixel coords, verify via re-snapshot, all without bringing the target to the foreground. Use when the user asks you to operate, drive, automate, or perform a GUI task in a real application on the host.
RAGFlow OpenCAIO 知识库文档上传与管理。当需要将文档上传到鲲界公司 OpenCAIO 知识库、检索知识库内容、或管理 RAGFlow 数据集时使用此 skill。
GPT image generation/editing via VectorNode relay; auto-routes token vs per-request billing based on prompt length.
| name | openhr |
| description | Boss直聘全流程AI自动化招聘智能体。自动登录、筛选候选人、个性化打招呼、智能聊天跟进、简历解析、飞书同步。触发词:启动招聘、自动打招呼、boss greet、openhr、简历解析、上传飞书。 |
| license | MIT |
| metadata | {"author":"小code","version":"1.0"} |
| read_when | ["User mentions \"openhr\" or \"招聘\" or \"boss\" or \"打招呼\"","User says \"打招呼\" or \"启动招聘\" in recruitment context","User wants to start automated recruiting or check recruiting progress","User wants to parse resumes or upload to Feishu"] |
| triggers | ["openhr","openhr start","openhr greet","openhr candidates","openhr chat","openhr monitor","openhr status","openhr resume","openhr feishu","boss greet","boss login","启动招聘","自动打招呼","打招呼","查看候选人","启动聊天引擎","招聘监控","登录Boss","查看招聘进度","简历解析","上传飞书"] |
6 大模块全部通过验收 ✅ 项目路径:
~/clawd/projects/openhr/
--dry-run 测试,确认无误后再正式运行| 触发词 | 子模块 | 执行脚本 | 说明 |
|---|---|---|---|
| 登录Boss / boss login | boss-login | scripts/boss_login.py | 扫码登录 + Cookie 持久化 |
| 自动打招呼 / openhr greet / boss greet / 打招呼 | boss-greet | scripts/boss_greet.py | 遍历筛选 + 个性化打招呼 |
| 启动聊天引擎 / openhr chat | chat-engine | scripts/chat_engine.py | 监控回复 + LLM 智能跟进 |
| 简历解析 / openhr resume | resume-parser | scripts/resume_parser.py | 提取简历信息 |
| 上传飞书 / openhr feishu | resume-parser | scripts/feishu_upload.py | 写入飞书多维表格 |
| 查看候选人 / openhr candidates | boss-greet | scripts/boss_greet.py --list | 列出已筛选候选人 |
| 招聘监控 / openhr monitor | chat-engine | scripts/chat_engine.py --monitor | 持续监控聊天消息 |
| 查看招聘进度 / openhr status | — | 直接读取状态 | 汇总 greet_count.json + chat_logs |
| 启动招聘 | boss-greet | scripts/boss_greet.py | 完整招聘流程入口 |
| 模块 | 脚本 | 用途 |
|---|---|---|
| 登录 | scripts/boss_login.py | 扫码登录 + Cookie 持久化 |
| 风控 | scripts/anti_detect.py | 随机间隔 + 验证码检测 + 封号预警 |
| 打招呼 | scripts/boss_greet.py | 自动筛选 + 个性化打招呼 |
| 聊天 | scripts/chat_engine.py | 监控回复 + LLM 智能跟进 |
| 简历 | scripts/resume_parser.py | 简历信息提取 |
| 飞书 | scripts/feishu_upload.py | 飞书多维表格写入 |
| 知识库 | scripts/knowledge_base.py | 话术 + 岗位需求管理 |
cd ~/clawd/projects/openhr
python scripts/boss_login.py
data/cookies/boss_cookies.jsoncd ~/clawd/projects/openhr
python scripts/boss_greet.py --dry-run
data/logs/dry_run.json 了解模拟结果cd ~/clawd/projects/openhr
python scripts/boss_greet.py
cd ~/clawd/projects/openhr
python scripts/chat_engine.py
data/chat_logs/# 直接读取状态文件
cat ~/clawd/projects/openhr/data/greet_count.json
# 或运行 status 命令
cd ~/clawd/projects/openhr
python -c "
import json, os
gc = json.load(open('data/greet_count.json'))
print(f'打招呼总数: {gc.get(\"total\",0)}')
print(f'今日打招呼: {gc.get(\"today\",0)}')
print(f'昨日打招呼: {gc.get(\"yesterday\",0)}')
logs = sorted([f for f in os.listdir('data/chat_logs') if f.endswith('.json')])
print(f'聊天记录数: {len(logs)}')
"
# 解析简历(支持 PDF、DOCX、图片)
cd ~/clawd/projects/openhr
python scripts/resume_parser.py <简历文件路径>
# 上传解析结果到飞书多维表格
python scripts/feishu_upload.py <简历文件路径>
飞书配置:config/feishu.json(需填写 app_id、table_id)
| 文件 | 说明 |
|---|---|
config/anti_detect.json | 风控参数(间隔、验证码检测规则) |
config/feishu.json | 飞书多维表格配置(app_id、table_id、fields) |
config/templates.json | 打招呼话术模板(8 个场景) |
config/llm.json | LLM 模型配置(provider、model、api_key) |
data/knowledge/ | 岗位需求、话术库、聊天模式、反馈模板 |
cd ~/clawd/projects/openhr
# 登录
python scripts/boss_login.py
# 打招呼(测试)
python scripts/boss_greet.py --dry-run
# 打招呼(正式)
python scripts/boss_greet.py
# 列出候选人
python scripts/boss_greet.py --list
# 聊天引擎
python scripts/chat_engine.py
# 聊天监控
python scripts/chat_engine.py --monitor
# 简历解析
python scripts/resume_parser.py path/to/resume.pdf
# 飞书上传统一简历
python scripts/feishu_upload.py path/to/resume.pdf