| slug | linkedin-pro |
| displayName | LinkedIn 数据助手 | 企业 / 职位 / 人脉 / 动态 |
| name | linkedin-pro |
| description | LinkedIn 职业社交公开数据查询 skill，通过 MaxHub API 查询公司、职位、人员资料、员工列表、帖子、评论、搜索和关联数据。适合 B2B 市场研究、招聘线索、公司画像、行业情报和职业内容分析。默认 read-only，但数据可能涉及个人职业信息；agent 必须遵守最小化与授权原则，优先调用 recipes，按字段流传递 company_id/profile_id/job_id 等参数。所有请求发送到 https://www.aconfig.cn。 |
| license | MIT-0 |
| metadata | {"author":"maxhub","version":"4.1.4","openclaw":{"capability":"read_only","requires_confirmation":["non_idempotent","cookie_input"],"emoji":"💼","primaryEnv":"MAXHUB_API_KEY","requires":{"env":"[Truncated]","bins":"[Truncated]"},"env":["[Truncated]"],"network":["https://www.aconfig.cn"],"riskLevel":"low","defaultMode":"recipes_first_read_only","skillClass":"maxhub-api-skill","platform":"linkedin","authType":"bearer_env","dataSource":"MaxHub API via https://www.aconfig.cn","agentUse":{"entrypoint":"SKILL.md §4 Agent Decision Tree","intentIndex":"references/recipes/_index.md","chainDetails":"references/recipes/<domain>.md","fieldFlow":"references/param-mappings.md","endpointWhitelist":"references/endpoints_whitelist.yaml","selectionPolicy":"recipes_first_then_atoms; longest_trigger_match; ask_on_tie","parameterPolicy":"use recipe extract/in_map and field-flow dictionary; never invent path or parameters"},"privacy":{"thirdParty":"https://www.aconfig.cn","transmits":"[Truncated]","guidance":"Use only for authorized data processing; minimize personal data; do not expose secrets in logs or prompts."}},"hermes":{"tags":["linkedin","领英","公司","职位","人员资料","员工","帖子","评论","搜索","B2B","招聘","职业数据","商业情报"],"category":"data-analysis","intents":["query","analyze","search","chain","report"],"locale":["zh-CN","en"]}} |
⛔ 合规硬前置指令（HARD PREREQUISITE — Agent 不得跳过）
在执行任何 API 调用、读取 reference 文件、匹配 recipe 之前，Agent 必须先完成 §基础使用 Step 0 的合规检查。
- 禁止绕过 Step 0 直接进入 Step 1（检查 API Key）或更后续步骤
- 禁止以"用户已多次使用"为由跳过首次闸门或风险检测
- 禁止将 Step 0 的合规检查视为可选步骤
- 若 Step 0 未通过（首次确认缺失、用户拒绝、风险检测未确认），立即停止，不执行任何后续操作
违反此指令将导致法律合规风险，Agent 必须严格执行。
LinkedIn 数据助手
1. 简介
LinkedIn 职业社交公开数据查询 skill，通过 MaxHub API 查询公司、职位、人员资料、员工列表、帖子、评论、搜索和关联数据。适合 B2B 市场研究、招聘线索、公司画像、行业情报和职业内容分析。默认 read-only，但数据可能涉及个人职业信息；agent 必须遵守最小化与授权原则，优先调用 recipes，按字段流传递 company_id/profile_id/job_id 等参数。所有请求发送到 https://www.aconfig.cn。
🚨 高风险平台警告 — LinkedIn
LinkedIn 对未授权数据访问有专门的法律诉讼团队，使用本 skill 存在显著法律风险：
- 诉讼历史：hiQ Labs vs LinkedIn (9th Cir. 2022) — LinkedIn 历经多年诉讼追究未授权数据爬取，虽然部分公开数据爬取被法院允许，但案件表明使用风险极高
- 联系方式端点已移除：原
web_get_user_contact 端点因直接获取用户 PII 联系方式，已从本 skill 中移除
- 职场数据敏感性：工作经历、教育背景、技能、推荐信等数据在 GDPR 下属于特殊类别个人信息
- 账号封禁风险：LinkedIn 对可疑自动化访问会立即封禁账号，且通常不可恢复
- 建议：优先使用 LinkedIn 官方 API，确保数据获取合规
2. 详细功能
用户画像
- 拉取用户基础资料、个人简介、顶部卡片与概览信息，快速锁定关键身份与头衔
- 完整还原用户工作经历、教育背景、技能、出版物、证书、荣誉、志愿经历等履历切片
- 采集用户的关注关系、人脉连接数量、关联学校、关联公司、互动记录与近期活动
- 抓取用户发布的帖子、评论、视频、图片与推荐信，构建对外表达与口碑画像
- 获取公开的对外职业信息，支撑商务触达与背调线索
公司情报
- 查询公司主页、企业简介、定位区域、员工规模区间与多地办公点分布
- 拉取公司员工列表、关联页面、附属公司、相似公司与竞品公司，输出竞争图谱
- 获取公司发布的帖子动态、对外行动号召与员工互动洞察，跟踪企业内容策略
- 查询岗位总数、岗位列表与上市公司股价行情，辅助招聘景气度与经营状况判断
内容互动
- 查询帖子详情、转发链路、表情反馈分布与互动量级，还原传播路径
- 拉取帖子评论与评论下的二级回复，挖掘用户真实声量与讨论焦点
- 通过 Hashtag 信息流拉取话题相关帖子，跟踪话题在领英生态的扩散
- 采集群组主页信息与群组内的帖子内容，进入垂类社群的封闭讨论
搜索矩阵
- 按关键词、行业、地区、公司、学校等条件搜索人脉，批量发现目标人选
- 全文搜索帖子内容，定位话题、品牌、人物在领英平台的相关讨论
- 搜索学校、地点与行业建议，作为画像与筛选时的标准化字典输入
- 搜索领英广告库内的活跃广告，按广告主、投放国家与日期范围筛选
职位筛选
- 按关键词、城市、经验等级、远程类型、雇佣形式与简易投递等多维条件搜索岗位
- 拉取岗位详情，含 JD、技能要求、薪资区间（如有）、招聘公司与发布时间
- 关联岗位 → 公司主页 → 员工分布，构建一条完整的招聘机会洞察链路
广告库
- 按关键词或广告主名称检索领英广告库，识别同行业品牌的活跃投放
- 拉取单条广告的素材、文案、投放国家与触达时间，分析创意与策略
- 结合公司画像与广告数据，沉淀对手在领英平台的内容投放图谱
Web 与 V2 双版本
- 同一份用户、公司、帖子资源同时提供两种接口契约，可按字段稳定性自由切换
- 新版接口以稳定的人类可读标识取代易变的内部 ID，降低长期采集中的失效风险
- 当主推接口字段缺失或暂不可用时，可降级到旧接口兜底完成同等数据采集
账号余额查询
- 查询 MaxHub API 账号剩余额度，支持
x-api-key 或 Authorization: Bearer 两种认证方式
- 频率限制：最快每 3 秒调用一次
- 接口路径：
GET /api/maxhub/balance
⚖️ 法律免责与合规声明
使用本 skill 即表示您确认已阅读并同意以下条款：
- 数据来源：本 skill 通过第三方数据服务（MaxHub API）获取 LinkedIn（微软旗下） 数据，该服务未获得 LinkedIn（微软旗下） 官方授权。本项目对数据获取的合法性不作任何保证。
- 合规责任：使用方需自行确保符合所在地区的数据保护法律（《个人信息保护法》/ GDPR / CCPA 等）及 LinkedIn（微软旗下） 服务条款（ToS）。因使用本 skill 产生的任何法律后果由使用方自行承担。
- 禁止用途：严禁将本 skill 用于违反法律的行为，包括但不限于：侵犯个人信息权、不正当竞争、刷量操控、批量爬取用户数据等。
- 平台风险：LinkedIn 对未授权数据访问有专门的法律诉讼团队，可能采取封号、诉讼等法律行动，职场数据在 GDPR 下属于特殊类别个人信息。
- 完整政策：详细数据使用政策请参阅 DATA_USAGE_POLICY.md。
📋 数据传输与隐私声明（请认真阅读）
- 第三方传输：您提供的所有 ID、关键词、链接、cookie 等参数都会通过 HTTPS 发送到
https://www.aconfig.cn（MaxHub 数据服务）进行处理。
- UGC 隐私：拉回的 帖子 / 评论 / 职业资料 等内容可能包含个人信息或敏感 UGC，请勿写入未授权的数据库或公开发布。
- 凭证保护：建议使用独立测试账号、定期轮换 API Key；禁止传入主力生产账号的 cookie 或 session 凭证。
- 合规责任：使用方需自行确保符合所在地区的数据保护法律（《个人信息保护法》/ GDPR / LinkedIn（微软旗下） ToS 等），平台账号的合规性由使用方承担。
3. 一键安装
鉴权
获取 API Key
请前往 MaxHub 控制台 注册账号并获取 API Key。
配置 API Key
方案 1：OpenClaw 配置
将 MAXHUB_API_KEY 添加到 ~/.openclaw/openclaw.json 中：
{ "env": { "MAXHUB_API_KEY": "ak_xxxx..." } }
方案 2：终端环境变量
export MAXHUB_API_KEY="ak_xxxx..."
依赖安装
本 Skill 不需要额外脚本依赖，所有调用通过 curl 完成 HTTP 请求即可，无第三方库依赖。
环境变量配置
| 环境变量 | 说明 | 是否必填 | 获取方式 |
|---|
MAXHUB_API_KEY | MaxHub 数据 API Key | 是 | MaxHub 控制台 |
4. 使用指南
🤖 Agent Decision Tree（必读 · 决定调用顺序）
此小节定义 agent 在每次接到用户请求时的标准决策流程。严格按此顺序执行可大幅提升命中率与减少误调用。
1️⃣ 文档加载顺序（按需 · 不要一次性全读）
| 步骤 | 何时读 | 加载文件 | 估算 token |
|---|
| ① 永远先读 | 接到任何请求时 | SKILL.md §0.1（不支持清单）+ §4（本节） | ~1K |
| ② 选择 recipe | 用户语义清晰时 | references/recipes/_index.md（仅索引） | ~1.5K |
| ③ 加载 recipe 详情 | 匹配到具体 recipe 时 | references/recipes/<domain>.md 的对应段落 | ~510/段 |
| ④ 加载端点详情 | 自定义链路或参数不明时 | references/<domain>.md 单文件 | ~3K |
| ⑤ 路径白名单校验 | 调用前 | grep '<endpoint_id>' references/endpoints_whitelist.yaml（禁止整体读） | ~51 行 |
| ⑥ 跨端点字段路由 | 链式调用时 | references/param-mappings.md § 字段流字典 | ~1K |
2️⃣ Recipe 匹配规则（核心）
- 加载
references/recipes/_index.md，扫 trigger_keywords 列
- 最长匹配优先：若用户输入同时命中多个 recipe 的 trigger，选最长 trigger 命中的那个（最具体）
- 平局询问：若两个 trigger 长度相同且都命中 → 主动询问用户："您是想看 A 还是 B？"
- 无命中：先查 §0.1 不支持清单 → 不在则进入"自定义链路"流程（步骤 3）
3️⃣ 自定义链路（无现成 Recipe）
- 读
references/atoms/_index.md，按 chain_role 列定位起点（starter）和终点（terminal）
- 优先用
⭐⭐⭐ 首选 标记的端点；不到必要不用 ⭐ 条件 端点
- 字段流（上游 OUT → 下游 IN）由
param-mappings.md § 字段流字典 决定，禁止自行猜 json_path
- 链路完成后，可向维护方建议把它编排成新 recipe
4️⃣ 调用前自检（按 risk 分级 · 节省 token）
| 端点 risk | 必做自检 | 步骤数 |
|---|
risk: low | ① 路径在 endpoints_whitelist.yaml | 1 步 |
risk: medium | ① 路径 ② method ③ 必填参数 ④ 写入确认 | 4 步 |
risk: high | 4 步 + 显式向用户确认参数与意图 | 5 步 |
risk: critical（restricted） | 6 步高风险确认流程（详见 §高风险能力清单） | 6 步 |
旧 SKILL 强制所有调用都做 4 步——现按 risk 等级简化。low 端点（占绝大多数）只校验路径即可。
5️⃣ 错误处理快速决策
| 现象 | 行动 | 重试 |
|---|
| 404 / 410 | §3.1(A) 5 步防臆造自检 → 通过才 STOP；禁止自改路径段重试 | 0 |
| 400 / 422 | §3.1(B) 6 步防参数臆造自检 → 通过才修参重试 | ≤1 |
| 401 / 402 / 403 | STOP，告知用户去 https://www.aconfig.cn 处理 | 0 |
| 429 | 读 Retry-After 退避；无该头时指数退避+jitter | ≤2 |
| 5xx | 等 3 秒重试 → 仍失败走端点级"降级/替换" | 1 |
HTTP 200 + code != 0 | 读 message_zh 报告用户；不重试（业务错误重试无用） | 0 |
6️⃣ 输出契约（与用户对话时）
- 数据来源声明：每次输出明确告知数据来自
https://www.aconfig.cn 三方接口
- 缺失字段处理：如某字段链路降级后缺失，显式说明"X 暂不可取"，不要静默省略
- 不要伪造：用户问的字段若不在响应里 → 说"未返回"，禁止用其他端点拼凑模拟
核心约束（强制遵守）
| 规则 | 说明 |
|---|
| 🔒 只读 | 本技能仅用于数据查询和分析，不执行写入 / 账户操作 |
| 🚫 禁止臆造路径 | 仅使用 references/endpoints_whitelist.yaml 中的端点，不得自行拼接、改 web/web_v2 段、加路径段 |
| 📋 数据流向第三方 | 所有请求发送至 https://www.aconfig.cn，请使用独立测试账号并定期轮换 API Key |
| 🔑 凭证保护 | 不暴露 API Key、Cookie、Token 至日志或对话 |
基础使用（5 步完成调用）
Step 0 — 合规硬前置检查（不可跳过 · 不可绕过）
⛔ 本步骤为硬前置：未通过则禁止执行 Step 1 及后续任何 API 调用。
本步骤自包含，不依赖任何外部文件即可完成基础合规检查。详细框架可参阅 COMPLIANCE_GATE.md，完整风险规则见 risk_rules.yaml。
0.0 缺失即停检查：
检查合规确认状态文件是否存在。若不存在，立即停止后续操作，直接进入 0.2 首次闸门流程。
COMPLIANCE_DIR="$HOME/.maxhub-skills/.compliance"
STATE_FILE="$COMPLIANCE_DIR/confirmed_linkedin-pro.txt"
if [ -f "$STATE_FILE" ]; then cat "$STATE_FILE"; else echo "NOT_FOUND"; fi
0.1 读取并校验确认状态：
- 返回
NOT_FOUND → 进入 0.2 首次闸门
- 返回的
legal_version 低于 1.0.0 → 法律内容已更新，重新进入 0.2 首次闸门
- 返回的
legal_version 等于 1.0.0 → 已确认，跳到 0.5 风险检测
0.2 首次使用合规闸门（仅首次触发）：
向用户显示以下完整合规提醒（本内容自包含，无需读取外部文件）：
⚠️ 法律合规提醒
本 skill 通过第三方数据聚合服务（MaxHub API）获取数据，非平台官方 API。
数据来源声明：
- 本项目不持有、不存储、不控制任何平台数据
- 所有数据请求经 MaxHub API（
https://www.aconfig.cn）中转至各平台
- MaxHub API 的数据获取方式未获得各平台官方授权
合法使用场景：公开数据分析、竞品研究、内容创作辅助、学术研究、自动化测试
禁止使用场景：
- 电信诈骗相关活动（《反电信网络诈骗法》）
- 侵犯他人通信自由和通信秘密（《宪法》第40条）
- 规避实名身份验证（《网络安全法》第24条）
- 代发私信或消息
- 收集、存储未公开的个人信息（联系方式、位置、社交关系）
- 使用他人登录凭证（cookie/token）访问非本人数据
已移除的高风险能力：刷量操控、反爬绕过、会话伪造、批量提取、私信、登录加密等端点已从代码中完全移除。
完整法律条款：请参阅 数据使用政策 和 合规审查清单。
输入 "同意" 确认已阅读并遵守以上条款，或输入 /legal 查看完整法律条款。
0.3 确认验证规则：
- ✅ 接受（明确肯定）：
同意 / 确认 / 我已阅读并同意 / 我同意 / 确认同意
- ❌ 拒绝（模糊回应，需提示用户使用明确措辞）：
嗯 / ok / 行 / 好的 / 可以 / 嗯嗯 / 好 / yes
- 模糊回应提示："请使用明确措辞确认（如输入'同意'），以确保您已阅读并理解合规条款。"
- 用户拒绝或未确认时：立即停止，不执行 Step 1 及后续任何步骤。即使用户再次要求执行操作，也必须先完成合规确认。
0.4 确认通过后，写入状态并记录审计日志：
COMPLIANCE_DIR="$HOME/.maxhub-skills/.compliance"
mkdir -p "$COMPLIANCE_DIR"
echo "legal_version=1.0.0 confirmed_at=$(date -u +%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ)" > "$COMPLIANCE_DIR/confirmed_linkedin-pro.txt"
echo '{"timestamp":"'$(date -u +%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ)'","skill":"linkedin-pro","event":"first_time_confirmation","legal_version":"1.0.0","status":"confirmed"}' >> "$COMPLIANCE_DIR/audit_log.jsonl"
0.5 风险检测（每次用户请求都执行）：
对照以下核心风险规则（完整规则见 risk_rules.yaml）检查用户请求：
| 风险类别 | 关键词（命中即触发提醒） | 定向提醒要点 |
|---|
cookie_usage | cookie / session / 登录凭证 / token / 凭证 / 登录态 | 确认使用本人账号凭证，不使用他人 cookie/session |
batch_operation | 批量 / 全部 / 所有 / 循环 / 批次 / 大规模 / 全量 / 遍历 | 遵循最小必要原则，不用于刷量/批量注册 |
personal_data | 粉丝列表 / 关注列表 / 用户画像 / 联系方式 / 社交关系 / 手机号 / 邮箱 / 粉丝画像 / 受众画像 / 个人信息 / 隐私数据 | 遵循《个人信息保护法》最小必要原则，不存储不传播 |
write_operation | 端点白名单中 write_operation: true 或 requires_user_confirmation: true 标志 | 确认参数正确，了解操作不可撤销 |
cross_border | 当前 skill 属于境外平台（instagram/tiktok/linkedin/twitter/reddit/youtube/threads/lemon8）时自动触发 | 遵守《数据安全法》第31条和《个人信息保护法》第38条 |
命中风险时的处理流程：
- 显示对应类别的定向风险提醒（完整模板见 COMPLIANCE_GATE.md §3.3）
- 等待用户明确确认（同 0.3 规则）
- 确认后记录审计日志再继续：
COMPLIANCE_DIR="$HOME/.maxhub-skills/.compliance"
echo '{"timestamp":"'$(date -u +%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ)'","skill":"linkedin-pro","event":"risk_reminder","risk_type":"<matched_category>","legal_version":"1.0.0","status":"confirmed"}' >> "$COMPLIANCE_DIR/audit_log.jsonl"
- 用户拒绝或未确认时：停止，不执行后续操作
0.6 /legal 命令处理（用户随时可触发）：
当用户输入 /legal、查看法律条款 或 法律条款 时：
- 读取并显示 DATA_USAGE_POLICY.md 的完整内容
- 记录审计日志：
COMPLIANCE_DIR="$HOME/.maxhub-skills/.compliance"
mkdir -p "$COMPLIANCE_DIR"
echo '{"timestamp":"'$(date -u +%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ)'","skill":"linkedin-pro","event":"legal_review","legal_version":"1.0.0","status":"completed"}' >> "$COMPLIANCE_DIR/audit_log.jsonl"
- 显示完毕后，根据当前是否已通过首次闸门决定下一步：
- 未通过首次闸门 → 返回 0.2 继续等待用户确认
- 已通过首次闸门 → 询问用户是否继续之前的操作
Step 1 — 检查 API Key
[ -n "${MAXHUB_API_KEY:-}" ] && echo "ok" || echo "missing"
若返回 missing，停止并提示用户配置 MAXHUB_API_KEY。
Step 2 — 匹配意图 → 选择 reference
按用户目标从下表选择对应 reference 文件，每个文件自包含其领域的全部端点定义：
| 用户目标 | 加载文件 | 覆盖范围 |
|---|
| 查用户 / 经历 / 技能 / 关系 / 搜索人脉 | references/user.md | 用户资料、经历、教育、技能、证书、荣誉、关注/连接、互动、人脉/学校/地点搜索（Web + V2 双版本） |
| 查公司 / 员工 / 竞品 / 股票 / 行业 | references/company.md | 公司主页、员工、附属页面、岗位数、相似公司、竞品、股价、员工分布（Web + V2 双版本） |
| 查帖子 / 评论 / 反馈 / Hashtag / 广告 | references/content.md | 帖子详情、评论、回复、Reactions、Reposts、群组帖子、Hashtag Feed、广告库（Web + V2 双版本） |
| 查岗位 / 搜索职位 | references/jobs.md | 岗位详情、岗位搜索（Web + V2 双版本） |
| 跨端点参数查询 / 字段流追溯 | references/param-mappings.md | 全局红线 + 端点路由 + 字段流字典 + 错误处理总览 + Web↔V2 替换矩阵 |
| 路径白名单硬校验 | references/endpoints_whitelist.yaml | 51 个端点的硬白名单 + Pre-call 4 步自检协议 |
| SKILL 版本检查与升级 | references/update.md | SkillHub 更新 |
Step 3 — 构建最小调用计划
- ✅ 优先使用最少端点完成任务，能用一个端点就不用两个
- ✅ V2 接口字段更稳定，优先 V2；V2 缺字段时再降级 Web
- ❌ 禁止"先 head/tail 试运行"或"先调一个看看"等探索性调用
🔍 运行时合规自检（构建调用计划时必须逐项确认）：
| # | 检查项 | 通过条件 | 不通过处理 |
|---|
| C1 | 意图合法性 | 用户请求属于合法场景（公开数据分析/竞品研究/内容创作辅助/学术研究/自动化测试） | STOP，告知用户该用途不在合法范围内 |
| C2 | 参数来源 | 所有 ID/关键词/链接来自用户本人提供或公开可见内容 | STOP，要求用户说明数据来源 |
| C3 | 无他人凭证 | 请求不涉及使用他人 cookie/session/token | STOP，要求使用本人账号凭证 |
| C4 | 最小必要 | 请求范围已限定在最小必要数据，非批量/全量采集 | STOP，要求用户明确缩小范围 |
| C5 | 端点合规 | 目标端点在 endpoints_whitelist.yaml 中且未被移除 | STOP，告知该端点不可用 |
任一项不通过即停止，不进入执行步骤。已通过 Step 0.5 风险确认的请求无需重复 C4。
Step 4 — 执行并验证
- 调用前比对
endpoints_whitelist.yaml 完成 4 步 Pre-call 自检（路径 → method → 必填 → 写入确认）
- 收到 404 → 必须先做防路径臆造自检（5 步），尤其确认
web vs web_v2 段是否写错
- 收到 400 / 422 → 必须先做防参数臆造自检（6 步），重点检查 V2 的
url 与 V1 的 urn / username 是否混用
- 收到 业务 code != 0 → 读
message_zh 报告用户，不重试
📦 返回数据合规检查（收到响应后必须执行）：
| # | 检查项 | 处理方式 |
|---|
| R1 | 个人信息脱敏 | 响应包含手机号/邮箱/身份证等 PII 时，仅展示必要字段，其余脱敏 |
| R2 | UGC 内容处理 | 响应包含评论/弹幕/动态等 UGC 时，提醒用户不用于未授权商业用途 |
| R3 | 隐私数据保护 | 响应包含他人联系方式/位置/社交关系时，不写入持久化存储 |
| R4 | 数据量控制 | 响应数据量 >100 条时，提醒用户遵循最小必要原则，建议分页 |
| R5 | 审计日志 | 每次成功调用后记录审计日志到 $HOME/.maxhub-skills/.compliance/audit_log.jsonl，event 为 api_call |
COMPLIANCE_DIR="$HOME/.maxhub-skills/.compliance"
echo '{"timestamp":"'$(date -u +%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ)'","skill":"linkedin-pro","event":"api_call","endpoint":"<endpoint_id>","legal_version":"1.0.0","status":"success"}' >> "$COMPLIANCE_DIR/audit_log.jsonl"
R1-R4 为数据处理红线，违反即构成合规风险。R5 为审计要求，每次调用必须记录。
高级使用
链式调用图谱（Chain Recipes）
| 用户场景 | 链路 | 字段流 |
|---|
| 用户主页 → 用户帖子 | v2_get_user_profile → v2_get_user_posts | url 复用 |
| 公司主页 → 公司帖子 | v2_get_company_profile → v2_get_company_posts | url 复用 |
| 岗位搜索 → 详情 → 公司 | v2_search_jobs → v2_get_job_detail → v2_get_company_profile | keywords → url → url |
| 按 URL 抓岗位 | v2_search_jobs_by_url | url |
| 广告库 → 广告详情 | web_search_ads → web_get_ad_detail | keyword → ad_id |
防臆造自检清单（强制前置步骤）
收到 404 时（A）：
- 路径白名单逐字符比对 → 不在清单中 STOP
- Method 比对 → 不等 STOP
- 参数键名比对 → 有清单外参数 STOP
- 资源 ID 来源溯源 → Agent 编造的 STOP
web / web_v2 段是否混用 → 错段 STOP- 全通过才判定"上游资源不存在"
收到 400 / 422 时（B）：
- 参数名严格比对（V1 用
urn / username / company_id / post_id / job_id；V2 统一用 url / keywords，不可混用）
- 必填项齐全
- 类型与格式严格匹配（pattern / enum）
- 传参方式正确（query vs body / POST vs GET）
- 没有 IN 表外的臆造参数
- 全通过才按
message_zh 排查
Web ↔ V2 替换矩阵
| Web 接口（旧） | V2 接口（推荐） | 关键差异 |
|---|
web_get_user_profile（urn） | v2_get_user_profile（url） | V2 主键改为 url，传完整主页链接 |
web_get_company_profile | v2_get_company_profile（url） | V2 必传 url，传完整公司主页链接 |
web_get_post_detail（post_id） | v2_get_post_detail（url） | V2 主键改为 url，传完整帖子链接 |
web_search_jobs | v2_search_jobs | V2 参数 keywords 取代 keyword |
SKILL 版本更新
常用命令速查表
| 场景 | 命令 |
|---|
| 查 API Key | [ -n "${MAXHUB_API_KEY:-}" ] && echo "ok" || echo "missing" |
| 查用户资料（V2） | curl -H "$maxhub_auth_header" "https://www.aconfig.cn/api/v1/linkedin/web_v2/get_user_profile?url=xxx" |
| 查公司主页（V2） | curl -H "$maxhub_auth_header" "https://www.aconfig.cn/api/v1/linkedin/web_v2/get_company_profile?url=xxx" |
| 搜索岗位（V2） | curl -H "$maxhub_auth_header" "https://www.aconfig.cn/api/v1/linkedin/web_v2/search_jobs?keywords=engineer&location=Beijing" |
| 查帖子详情（V2） | curl -H "$maxhub_auth_header" "https://www.aconfig.cn/api/v1/linkedin/web_v2/get_post_detail?url=xxx" |
| 检查 SKILL 更新 | skillhub info linkedin-pro |
📌 端到端使用示例（agent 快速上手）
用户输入：「帮我看 某个 LinkedIn 公司主页的员工列表」
Agent 执行步骤：
- 匹配 recipe：读
references/recipes/_index.md → 找到 trigger 命中 → 选最长匹配的 recipe
- 加载 recipe 详情：读
references/recipes/<domain>.md 中对应段落，拿到 Inputs / Atomic Steps / Output
- 路径校验：对每个 atom 的 endpoint_id，
grep 一下 endpoints_whitelist.yaml 确认存在
- risk: low 的端点直接调用，risk: medium+ 先与用户确认
- 链式传递：上游响应的 json_path 字段（如
$.data.bvid）按 recipe 的 extract 列绑定为变量，传给下游端点
- 错误处理：按 §错误处理决策表行动；不要自改路径或瞎加参数
- 输出：组装结果给用户，标明数据来自三方接口；缺失字段显式说"未取到"
反例（agent 不要这么做）：
- ❌ 全文加载
endpoints_whitelist.yaml（大文件，浪费上下文）
- ❌ 看到 404 就改路径段重试（会被防臆造规则阻断）
- ❌ 把没在响应里的字段编一个值返回给用户
- ❌ 链式调用时忽略 recipe 的
extract 列，自己猜 json_path
5. 使用场景
场景一：B2B 营销团队挖掘潜在客户
- 角色：B2B SaaS 销售
- 需求：按行业 + 职位 + 地区批量挖掘目标公司的决策层职业信息
- 使用方式：
web_search_people（按 title + industry + geocode_location）-> 取 username/urn -> 链式调 web_get_user_profile 提取头衔与职业信息
- 预期收益：批量构建精准客户名单，替代 Sales Navigator 高昂订阅，营销线索成本下降 60%+
场景二：招聘市场分析师追踪行业岗位需求
- 角色：HRBP / 招聘市场研究员
- 需求：监控竞争对手公司近期发布的岗位、JD 关键词与薪资范围
- 使用方式：
web_get_company_profile（company）锁定公司 → 取 company_id → web_get_company_jobs 拉取岗位列表 → 链式调 v2_get_job_detail（url）提取 JD 与技能要求
- 预期收益：竞品招聘动态可日级追踪，识别人才争夺热点与组织扩张方向
场景三：海外人才画像与背景调查
- 角色：跨境招聘 / 人才合伙人
- 需求：根据候选人 LinkedIn URL 完整还原其经历、技能、推荐与人脉网络
- 使用方式：
web_get_user_profile（username）→ 取 urn → web_get_user_experience + web_get_user_educations + web_get_user_skills + web_get_user_recommendations（urn）全维度并行采集
- 预期收益：候选人画像构建效率提升 5 倍，人脉网络可视化辅助内推决策
场景四：企业竞调与情报采集
- 角色：战略分析师 / 投研
- 需求：跟踪某海外标的公司的员工增长、岗位动向、内容传播与竞品图谱
- 使用方式：
v2_get_company_profile（url）→ v2_get_company_posts（url）→ web_search_ads（advertiser_name）补齐广告投放数据
- 预期收益：完整的公司经营画像 + 竞品图谱 + 广告策略一站式输出，为投研决策提供高质量原始数据
6. 项目架构
目录结构
maxhub-linkedin/
├── SKILL.md # Skill 定义与使用文档（本文件）
├── README.md # 英文项目说明
├── README_CN.md # 中文项目说明
├── _meta.json # 版本元信息（version: 4.0.0）
└── references/
├── endpoints_whitelist.yaml # 51 端点路径硬白名单 + Pre-call 4 步自检协议
├── param-mappings.md # 中枢索引（全局红线 + 字段流字典 + 错误处理 + Web↔V2 替换矩阵）
├── user.md # 用户域：资料/经历/技能/教育/关系/搜索（Web + V2）
├── company.md # 公司域：主页/员工/岗位/竞品/股价（Web + V2）
├── content.md # 内容域：帖子/评论/回复/反馈/广告/群组（Web + V2）
├── jobs.md # 职位域：岗位详情/岗位搜索（Web + V2）
└── update.md # SKILL 更新机制（SkillHub）
技术栈
| 组件 | 技术 | 说明 |
|---|
| 调用方式 | curl + Bearer Token | HTTP GET / POST 请求，参数通过 query string 或 body 传递 |
| 数据接口 | MaxHub API | https://www.aconfig.cn/api/v1/linkedin/web/* 与 web_v2/*，通过 MAXHUB_API_KEY 鉴权 |
| 路径校验 | YAML 硬白名单 | endpoints_whitelist.yaml 提供 51 端点的逐字符校验 + 4 步 Pre-call 协议 |
| 错误处理 | 决策表 + 自检清单 | HTTP 状态码权威定义 + 防臆造自检（A/B 双轨）+ Web↔V2 替换矩阵 |
| 输出格式 | JSON Standard MaxHub Response | {code, message, message_zh, data, cache_url} |
| 更新通道 | SkillHub | ⭐⭐⭐ SkillHub（腾讯云 CDN） |
API 覆盖范围
| 领域 | 端点数 | Reference 文件 |
|---|
| 用户（User） | 24 | user.md |
| 公司（Company） | 10 | company.md |
| 内容（Content） | 11 | content.md |
| 职位（Jobs） | 5 | jobs.md |
| 合计 | 51 | — |
关键设计理念
- 防臆造四道闸：白名单（endpoints_whitelist.yaml）→ 强标记（Full path）→ 禁止规则（Forbidden）→ 错误反馈（STOP）
- Web / V2 双版本契约：V2 优先策略 + 替换矩阵兜底，规避单接口字段空洞或 410 失效风险
- 链式调用图谱：字段流字典（V2：
url / keywords；V1：urn / username / company_id / post_id / job_id）+ Chain Recipes + 跨 reference 链路三层联动
- 错误处理契约：HTTP 状态码权威定义 + 防臆造自检清单（A: 5 步 / B: 6 步）+ Web↔V2 替换矩阵
