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AI/ML 人才搜索、论文作者发现、实验室成员爬取、GitHub 研究者挖掘与个性化招聘邮件生成 skill。只要用户提到查找 AI/ML PhD、研究员、工程师，抓取实验室成员、OpenReview/CVF 会议作者、GitHub 网络研究者，提取主页/Scholar/GitHub/邮箱/研究方向，识别华人、分类去重，或把结果导入飞书多维表格并批量生成邮件，就应该优先使用这个 skill；即使用户没有明确说“使用 Mapping-Skill”，只要任务属于这些复合工作流，也应触发。
기본적으로 소스를 먼저 확인하는 Prompt가 선택됩니다. 직접 명령으로 전환하거나 로컬 사본을 다운로드할 수도 있습니다.
설치 여부를 결정하기 전에 SKILL.md와 SkillsMP에 표시된 보조 파일을 읽어 보세요.
Codex 또는 Claude로 설치 이 Prompt를 복사해 Codex, Claude 또는 다른 어시스턴트에 붙여 넣으면 Skill 페이지를 검토하고 설치를 진행할 수 있습니다.
직접 명령은 검토 Prompt를 거치지 않습니다. 실행하기 전에 소스를 확인하세요.
npx skills add https://github.com/GeorgeDoors888/GB-Power-Market-JJ --skill mapping-skill명령은 한 줄로 유지됩니다. 복사하기 전에 가로로 스크롤해 전체 내용을 확인하세요.
로컬 사본을 원하시나요? SkillsMP에서 현재 제공할 수 있는 파일을 다운로드하세요.
SKILL.md 표시 중
SOC 직업 분류 기준
| name | Mapping-Skill |
| description | AI/ML 人才搜索、论文作者发现、实验室成员爬取、GitHub 研究者挖掘与个性化招聘邮件生成 skill。只要用户提到查找 AI/ML PhD、研究员、工程师，抓取实验室成员、OpenReview/CVF 会议作者、GitHub 网络研究者，提取主页/Scholar/GitHub/邮箱/研究方向，识别华人、分类去重，或把结果导入飞书多维表格并批量生成邮件，就应该优先使用这个 skill；即使用户没有明确说“使用 Mapping-Skill”，只要任务属于这些复合工作流，也应触发。 |
面向 Claude Code 与 OpenClaw 的 AI/ML 人才搜索与触达执行手册。
当用户提出以下任务时，应优先启用本 skill：
先判定任务类型，再选方法
优先复用已有 references 与 scripts
不要从零发明流程。先检查 references/ 与 scripts/ 是否已有成熟模式。
优先选择最稳定的数据入口
抽取与清洗并重 结果必须尽量结构化，并在输出前做分类、去重与字段标准化。
邮件必须基于真实信息个性化
technical_hook 和 talk_track_paragraph 不能空泛，必须和候选人论文、研究方向或主页内容关联。
如用户涉及 OpenClaw / 飞书场景，要显式考虑导表和字段回写 对此类需求，结果不应只停留在本地 CSV。
适用于：
安装方式通常是把 skill 放到 ~/.claude/skills/ 目录。
适用于：
OpenClaw 常见技能加载位置：
<workspace>/skills~/.openclaw/skills也可通过 ClawHub 安装，并通过“刷新 skills”或重启网关重新索引。
先明确：
| 场景 | 首选方案 | 备用方案 |
|---|---|---|
| OpenReview 会议 | scripts/openreview_scraper.py + API | 搜索 + 主页回补 |
| CVF 会议 | scripts/cvf_paper_scraper.py | 补抓 PDF / 页面回退 |
| Hugo Academic 单页卡片 | lab_member_scraper.py 的 card 模式 | BrightData |
| 实验室列表页 + 个人页 | lab_member_scraper.py 的两阶段模式 | BrightData |
| 无固定结构但含邮箱 | 邮箱反向定位法 | BrightData / 手工规则 |
| GitHub 研究者网络 | scripts/github_network_scraper.py | 网页搜索辅助 |
| LinkedIn / 强反爬站点 | BrightData MCP | 降级到公开网页信息 |
| 给定任意 URL | BrightData MCP 或定制脚本 | 多源补充 |
根据场景读取相应脚本或 reference：
references/search-templates.mdreferences/python-scraping-guide.mdreferences/anti-scraping-solutions.mdreferences/url-priority-rules.mdreferences/conference-paper-scraping.md至少尽量抽取这些字段：
然后继续做：
references/chinese-surnames.mdreferences/candidate-classifier.mdreferences/deduplication-rules.mdreferences/field-mappings.md读取：
references/email-templates.mdreferences/talk-tracks.md生成邮件时必须填充：
researcher_namecontext_affiliationresearch_fieldtechnical_hooktalk_track_paragraph根据用户要求输出为：
如果用户明确提到 OpenClaw、飞书、多维表格、导表或批量写邮件，应把这些步骤视为本 skill 的标准能力，而不是额外加分项。
app_token / table_id后续如果有新的实践文档，应继续沉淀到 references/prompt-best-practices.md。当前优先复用下面几类高价值提示词模式。
请执行 OpenReview 论文爬取任务：
1. 使用 Mapping-Skill skill 根目录下的 `scripts/openreview_scraper.py` 脚本
2. 初始化爬虫时使用 api2.openreview.net 端点：
scraper = OpenReviewScraper(
username='XXXXXXX',
password='XXXXXXX',
baseurl='https://api2.openreview.net'
)
3. 爬取 ICLR2025 的 5 篇论文（测试）+ https://openreview.net/group?id=ICLR.cc/2025/Conference#tab-accept-oral（记着替换链接）
4. 保存 CSV 到 /tmp/ 目录
5. 创建新的飞书多维表格，按照 Mapping-Skill skill 根目录下的 `scripts/openreview_scraper.py` 脚本中爬取的数据来创建相应字段
6. 批量导入数据到多维表格
7. 返回多维表格链接和统计信息
请执行 CVF 论文爬取任务：
1. 使用 Mapping-Skill skill 根目录下的 `scripts/cvf_paper_scraper.py` 脚本
2. 严格按照脚本中的 extract_emails_from_text() 函数提取邮箱
3. 爬取 ICCV2025 的 5 篇论文（测试）+ https://openaccess.thecvf.com/ICCV2025?day=all（记着替换链接）
4. 保存 CSV 到 /tmp/ 目录
5. 创建新的飞书多维表格，按照 Mapping-Skill skill 根目录下的 `scripts/cvf_paper_scraper.py` 脚本中爬取的数据来创建相应字段
6. 批量导入数据到多维表格
7. 返回多维表格链接和邮箱提取统计
请执行论文作者邮件生成任务：
【数据源】
表格链接：
【第一步：解析表格链接】
1. 从链接中提取 app_token（格式：/base/{app_token}）
2. 调用 feishu_bitable_app_table 的 list 接口获取 table_id
3. 验证表格可访问性
【第二步：分批读取论文数据】
1. 使用 feishu_bitable_app_table_record 的 list 操作
2. 分批读取（每批50条），使用 page_token 分页
3. 只提取必要字段：记录ID、论文标题、作者、邮箱、机构
4. 过滤条件：只处理有邮箱的记录
【第三步：确定研究领域】
1. 读取 Mapping-Skill skill 根目录下的 `references/field-mappings.md`
2. 根据论文标题和关键词，使用映射规则确定研究领域
3. 示例：
- "Symmetry Understanding of 3D Shapes" → Computer Vision
- "Efficient Adaptation of Vision Transformer" → NLP
【第四步：生成个性化邮件】
1. 读取 Mapping-Skill skill 根目录下的 `references/email-templates.md`
2. 根据研究领域选择对应模板（共22个领域）
3. 填充占位符：
- {{researcher_name}} → 第一作者姓名
- {{context_affiliation}} → 机构
- {{research_field}} → 研究领域
- {{technical_hook}} → 基于论文标题生成
- {{talk_track_paragraph}} → 从 talk-tracks.md 选择
【第五步：批量更新多维表格】
1. 在多维表格中创建新字段："推荐邮件"（多行文本）
2. 使用 batch_update 批量更新每条记录
3. 每批最多 500 条
【第六步：验证和统计】
1. 验证邮件内容个性化
2. 返回统计：总计 X 条 / 成功 Y 条 / 失败 Z 条
3. 列出失败原因
【输出】
- 多维表格链接
- 生成统计
- 失败原因列表
1、请你调用BrightData-MCP工具，或者编写爬虫脚本，爬取 <某网站URL> 页面中的所有人员信息。
2、提取信息包括中文名，英文名，个人介绍信息、学术方向、学校和专业信息、工作经历、近期论文著作信息（包含论文名和论文链接）、github链接、个人主页链接、谷歌学术链接、领英链接、知乎链接、B站链接、邮箱等。
3、当前页面缺少邮箱的话，需要进入学者主页或论文链接页面，从里面提取作者们的邮箱。
4、保存到csv文件，然后将csv导入飞书多维表格。
| Name | Type | Affiliation | Field | Chinese? | |
|---|---|---|---|---|---|
| Wei Zhang | PhD | Tsinghua | RL | Yes (0.92) | wei@tsinghua.edu |
## Candidate: Wei Zhang (张伟)
- Type: PhD Student
- Affiliation: Tsinghua University
- Research Field: Reinforcement Learning
- Chinese: Yes (0.92)
- Email: wei.zhang@tsinghua.edu.cn
- Homepage: ...
- Scholar: ...
- GitHub: ...
### Research Summary
- RLHF
- Reward modeling
- Policy optimization
### Publications
1. ...
2. ...
### Outreach Email
...
至少返回：
按场景加载：
references/search-templates.mdreferences/profile-schema.mdreferences/candidate-classifier.mdreferences/chinese-surnames.mdreferences/deduplication-rules.mdreferences/email-templates.mdreferences/talk-tracks.mdreferences/python-scraping-guide.mdreferences/anti-scraping-solutions.mdreferences/conference-paper-scraping.mdreferences/practice-cases.mdreferences/prompt-best-practices.mdreferences/user-feedback-notes.mdscripts/openreview_scraper.py：OpenReview 会议论文与作者抓取scripts/cvf_paper_scraper.py：CVF 论文页面 + PDF 邮箱提取scripts/lab_member_scraper.py：实验室成员抓取（两阶段 / Hugo Academic / 邮箱反向定位）scripts/github_network_scraper.py：GitHub 研究者网络抽取scripts/cloudflare_email_decoder.py：Cloudflare XOR 邮箱解密scripts/httpx_scraper.py：通用异步 HTTP 抓取scripts/serper_search.py：搜索入口模板[at] 混淆和 SSL 问题后续收到新的实践文档后：
references/prompt-best-practices.mdSKILL.md 的“最佳实践提示词”部分补充该功能已支持的明确说明references/user-feedback-notes.mdevals/evals.json 做后续测试