| name | boss-recommend-downloader |
| description | 推荐牛人简历批量下载器。通过真实浏览器指纹安全获取推荐牛人页面的完整在线简历。
**本 Skill 是 boss-hr-auto 编排流程的子步骤（Step 2B），由 boss-hr-auto 在提取 JD 后调用，不应作为入口 Skill 直接加载。**
**触发场景**：
- "下载推荐牛人简历"
- "获取推荐候选人完整简历"
- "批量下载推荐人才"
**不触发场景**：
- 仅查看推荐列表（不下载完整简历）
- 从沟通/互动页面下载简历（用 boss-resume-downloader）
**依赖**：本 skill 依赖 `boss-hr-auto` skill 完成环境准备和登录。请先确保已完成登录流程。
|
| type | tool |
推荐牛人简历批量下载
核心目标：安全、批量地获取推荐牛人页面的完整在线简历数据。
安全级别：🟢 极低风险（真实浏览器 TLS 指纹 + 随机延迟）
流程总览
[Step 1] 获取候选人列表 ──── patchright 滚动 + 拦截 geek/list API
│
▼
[Step 2] 批量获取完整简历 ─ patchright + 浏览器 fetch（真实 Edge 指纹）
│
▼
[输出] 完整简历 JSON 文件
核心原理：Step 2 通过 patchright 在真实 Edge 浏览器内执行 fetch() 调用 BOSS API，
请求使用 浏览器的真实 TLS 指纹和 Cookie，与真人操作完全一致，服务器无法区分。
🔧 前置条件
依赖 Skill
本 skill 依赖 boss-hr-auto skill 完成以下准备工作：
- ✅ Python 3.10+ 环境
- ✅ patchright 安装（
pip install patchright）
- ✅ Edge 浏览器以 CDP 模式启动（端口 9222）
- ✅ BOSS 直聘扫码登录完成
如果未完成上述准备，请先执行 boss-hr-auto skill。
Step 1: 获取候选人列表
脚本：scripts/recommend_list.py
原理：在推荐牛人页面滚动时，前端懒加载调用 geek/list API。用 patchright 拦截这些 API 响应，提取候选人 ID。
核心操作
python scripts/recommend_list.py --job-name 车架工程师
python scripts/recommend_list.py --job-name 车架工程师 --batch-size 25 --batch 1
python scripts/recommend_list.py --job-name 车架工程师 --batch-size 25 --batch 2
提取的关键信息
| 字段 | 位置 | 用途 |
|---|
encryptGeekId | 顶层字段 | 获取简历的候选人 ID |
securityId | geekCard 对象内 | 安全验证 ID |
encryptJobId | geekCard 对象内 | 岗位 ID |
geekName | geekCard 对象内 | 候选人姓名 |
输出文件
process/recommend_geek_ids.json（或分批模式：process/batch_N_ids.json）
Step 2: 批量获取完整简历
脚本：scripts/recommend_download_v2.py
原理：用 patchright 在真实 Edge 浏览器内执行 JavaScript fetch() 调用 BOSS API
/wapi/zpjob/view/geek/info。请求通过浏览器发出，使用真实的 Edge TLS 指纹 + 浏览器 Cookie，
与招聘者真人浏览 BOSS 直聘时发出的请求完全一致。
为什么不用 CLI？
| 对比项 | CLI（v1，已弃用） | patchright + fetch（v2） |
|---|
| TLS 指纹 | ❌ Python requests（可被识别） | ✅ 真实 Edge 浏览器 |
| 编码问题 | ❌ Windows GBK 导致解析失败 | ✅ 无编码问题 |
| 封号风险 | ⚠️ 中等 | 🟢 极低 |
| 速度 | 5-20秒/人 | ~8秒/人 |
核心操作
python scripts/recommend_download_v2.py --job-name 车架工程师
python scripts/recommend_download_v2.py --job-name 车架工程师 --batch 1
python scripts/recommend_download_v2.py --job-name 车架工程师 --batch 1 --max 10
完整简历数据结构
{
"name": "张三",
"age": "25岁",
"degree": "本科",
"work_years": "3年",
"expectation": { "position": "测试工程师", "salary": "10-15K", "city": "宁波" },
"work_experience": [
{
"company": "XX 公司",
"position": "测试工程师",
"start": "2023.09",
"end": "2026.06",
"duration": "2年9个月",
"responsibility": "工作职责详细描述...",
"keywords": ["CANoe", "JIRA", "UDS"]
}
],
"project_experience": [
{
"name": "XX 项目",
"role": "测试工程师",
"start": "2025.04",
"end": "2026.06",
"description": "项目描述...",
"achievement": "业绩描述..."
}
],
"education": [
{
"school": "XX 大学",
"major": "车辆工程",
"degree": "本科"
}
],
"certifications": ["驾驶证 C1", "英语四级"]
}
输出文件
| 文件 | 内容 |
|---|
process/batch_N_resumes.json | 当批成功获取的简历 |
process/test_resumes.json | 累计所有已下载简历 |
process/batch_N_failed.json | 失败的候选人及原因 |
⚠️ 安全策略
为什么 v2 更安全
v2 使用 patchright 在真实 Edge 浏览器中执行 fetch() 请求。从 BOSS 服务器视角看：
- TLS 指纹 = 真实 Edge 浏览器（不是 Python requests）
- Cookie = 用户真实登录 session
- 请求头 = 浏览器自动添加的标准头
- 无法与真人操作区分
随机延迟
| 操作 | 延迟范围 | 说明 |
|---|
| 页面滚动 | 3-6 秒 | 模拟真人浏览速度 |
| 获取简历 | 5-15 秒 | 模拟真人看简历（有的快扫，有的细看） |
运行建议
- ✅ 推荐：工作时间（9:00-18:00）
- ⚠️ 避免：凌晨或深夜
- 单次建议不超过 50 人，超过则分批次
- 遇到"今日查看已达上限"立即停止
📝 完整分批工作流示例
python scripts/recommend_list.py --job-name 车架工程师 --batch-size 25 --batch 1
python scripts/recommend_download_v2.py --job-name 车架工程师 --batch 1
python scripts/recommend_list.py --job-name 车架工程师 --batch-size 25 --batch 2
python scripts/recommend_download_v2.py --job-name 车架工程师 --batch 2
🔧 故障排查
今日查看已达上限
原因：BOSS 直聘每日查看简历数量限制（与下载方式无关，CLI 和 fetch 都会触发）。
解决：等待第二天额度刷新后继续。
fetch 返回空数据或报错
原因：登录 session 过期。
解决：重新执行 boss login --cdp --timeout 30 同步浏览器 Cookie 到 CLI。
滚动时没有加载更多候选人
原因：可能在主页面滚动而非 iframe 内。
解决：脚本已自动在 iframe 内滚动。如仍有问题，确认推荐牛人页面已正确加载。
📊 预期结果
| 指标 | 数值 |
|---|
| 候选人列表获取 | 100-500 人（取决于岗位推荐量） |
| 简历获取成功率 | 10-30%（部分候选人隐藏简历或需付费查看） |
| 单人耗时 | ~8 秒 |
| 25 人批次耗时 | 约 3-5 分钟 |
| 封号风险 | 🟢 极低（真实浏览器指纹） |
