boss-zhipin-skill

boss-zhipin — Boss直聘招聘者侧操作 + 策略驱动寻访引擎(可复用 skill)

A reusable Claude skill that turns an agent into a Boss直聘 (Chinese recruiting platform) recruiter-side operator: it drives a real logged-in Chrome to search/greet/screen candidates, and runs a strategy-driven sourcing pipeline (parse JD → find → LLM-score → reach out → report) with a local ledger for incremental runs. Most page maps and selectors were verified by live operation on a real account (the few pending/unverified items are flagged in operation-map.md §8). Requires browser-act + a logged-in Boss直聘 enterprise recruiter account (see Prerequisites).

一个可复用的 Claude skill:让 agent 像 Boss直聘招聘者侧的熟手 一样操作工作台,并把一段"搜索策略"跑成 解析→找人→打分→触达→报告 的自动寻访管线。页面地图和选择器绝大多数真机实测过(少数待补/未跑通的在 operation-map.md §8 标注)。需自备 browser-act + 一个已登录的 Boss直聘企业招聘者账号(见「用前提」)。

License: MIT · Platform: Boss直聘 (zhipin.com), recruiter side · Driver: browser-act (chrome-direct)

📖 先看用起来什么样 → DEMO.md(合成示例走查,两种触发)｜⚙️ 一键自检 → bash verify-setup.sh <你的浏览器id>

English (TL;DR)

What it is. A reusable Claude/agent skill that operates the recruiter side of Boss直聘 (China's largest recruiting platform). Two modes: (A) point-ops — search candidates, read résumés, greet, reply, request résumé, post/manage jobs; (B) strategy sourcing — give it a JD / target companies / required skills and it runs a pipeline: parse → find (recommend + paid search) → LLM-score (A/B/C) → reach out (per policy) → report, with a local JSONL ledger for incremental, deduped runs.

Structure (3 layers). SKILL.md (triggers + iron rules + safety gates) → operation-map.md (execution layer: exact page selectors, all live-verified) → playbook.md (orchestration: the sourcing pipeline & scoring rubric). Example strategy under strategies/asr-engineer-example/ (synthetic data).

Prerequisites. (1) the browser-act CLI (or any equivalent that can take over a logged-in Chrome via CDP, read the DOM, and do real clicks); (2) a logged-in Boss直聘 recruiter account, accessed via browser-act's chrome-direct; (3) a Claude-class agent as the brain.

Setup (3 steps + self-check). Drop boss-zhipin/ into your skills dir → replace the <YOUR_BROWSER_ID> placeholder (run browser-act browser list) → run bash verify-setup.sh <your_browser_id> (checks browser-act / browser id / Boss login / API reachability, prints pass·fail). See the Chinese sections below for the full operational detail.

⚠ The operational docs are in Chinese on purpose — Boss直聘's UI is Chinese and the selectors match Chinese on-page text, so the how-to-click content stays in Chinese. This English section is for discoverability; the working knowledge is in SKILL.md / operation-map.md / playbook.md.

Safety. Hard red lines that never auto-fire (report only): swap phone / swap WeChat / schedule interview / delete jobs / report·bulk-reject. Publish/close jobs are agent-doable but gated (close is reversible; publish reads back the 4 locked fields for confirmation and never buys paid exposure). Outreach and paid actions (chat-cards, 1–3 per open) are gated by the strategy's touch_policy / budget, which defaults to report_first (zero outbound) — you must explicitly upgrade to greet_*/full. A Phase-0 candidate-intent hard gate (scripts/notebook.py gate-action) blocks the five outbound actions for anyone marked reject/no_interest/do_not_contact, and holds a new reply at pending_intent_review until you confirm interested — independent of, and unopenable by, the notebook. A local, per-user, PII-free notebook only ever tightens safe presentation/routing, never loosens a red line, and fails closed if missing/corrupt. Rate-limit and back off on any risk-control signal.

Maturity (honest). A qualified single-job sourcing engine — the core recommend-channel loop (find→score→greet→dedup→receipt-scan→report) is battle-tested over 7 real-account rounds. Boundaries, on purpose: the loop ends at "résumé received"; 换电话/微信 is a permanent red line, never auto (the paid-search "开聊" bundles a platform request for résumé/WeChat/phone, so chat_cards>0 requires an explicit authorize_card_pii_bundle: true, enforced by validate.py); 约面 is untested (red line). The operator-intuition layer (custom greetings / feedback loop / salary-flex / card prescreen) is implemented and its logic validated on real data, but not yet validated with a real outbound send. It is a sourcing engine for one recruiter — not a complete recruiting platform (no interview/offer, no heartbeat, single-job). See "现状与已知局限" below.

这是什么 / 三层结构

用前提(prerequisites)

1. browser-act CLI(BrowserAct 家的浏览器自动化 CLI):uv tool install browser-act-cli,并配好 API key。skill 靠它接管你本机已登录的真实 Chrome。
   • 也可换成任何"能接管已登录 Chrome、能读 DOM + 真实点击"的等价工具;文中命令是 browser-act 语法,选择器/流程是通用的。免费/开源替代(Playwright 扩展、claude-in-chrome、chrome-devtools-mcp 等)的实测对比、能力契约、动词映射见 BACKENDS.md——诚实结论:能力对等、能去掉 API-key 依赖,但装配摩擦不比 browser-act 低。
2. 一个已登录的 Boss直聘招聘者账号,通过 browser-act 的 chrome-direct(接管本机 Chrome)访问。企业招聘者身份(能发职位/看推荐牛人/搜索牛人)。
3. Claude(或同类)agent 作为大脑跑 playbook 的判断/打分。

装配(3 步,照 SKILL.md「用前必做」)

1. 把 boss-zhipin/ 整个文件夹放进你的 skills 目录(如 ~/.claude/skills/boss-zhipin/),或直接让 agent 读 SKILL.md 入口。
2. 换浏览器 id:browser-act browser list 查你自己的 chrome-direct id,替换 operation-map 全文的 <YOUR_BROWSER_ID> 占位符。若还没有 chrome-direct 浏览器,browser-act get-skills advanced 按引导建。
3. 确认登录:先开会话——browser-act --session <名> browser open <你的浏览器id> https://www.zhipin.com/web/chat/recommend --headed(用推荐页,/web/chat/index 冷加载会卡);再 browser-act --session <名> eval "document.querySelector('.user-name')?.textContent" 应返回你的招聘者姓名(Boss 登录本身要手机扫码,只能人来做)。
4. 一键自检(推荐):bash verify-setup.sh <你的浏览器id> —— 自动核 browser-act / 浏览器 id / 登录态 / 接口通不通,输出 pass/fail(会区分"Chrome 没接上"和"没登录")。全绿再开跑。

怎么用(两种触发)

• 单点操作("帮我搜X/给谁打招呼/发个岗位/回消息/求简历"):agent 读 operation-map.md,按选择器直接操作。
• 策略寻访("按这段 JD / 从这几家挖某类人 / 找具备X能力的人,帮我找"):agent 读 playbook.md,把策略写成 strategies/<name>/strategy.yaml,跑单轮管线,状态写 ledger.jsonl,报告落 reports/。参照 asr-engineer-example/。

⚠ 安全红线(硬规则,任何模式任何档位都不自动)

换电话 / 换微信 / 约面 / 删除职位 / 举报 / 批量标记不合适 —— 这些最深的 PII/承诺/不可逆破坏性动作只在报告里给建议,等人来点。

• 发布 / 关闭职位 = agent 可代操作(非永久红线,但有确认硬门):关闭可逆(可重开、数据保留)→ 关前核对是哪个岗+用户确认;发布对外公开且 4 字段永久锁死 → 提交前回读 4 锁死字段+内容确认、发布后只关不买曝光。唯一不可逆永久红线是删除职位。
• 外发内容(打招呼/回复/求简历)与消耗权益(畅聊卡)在策略里用 touch_policy / budget 授权;用户没授权就不做。touch_policy 默认 report_first(零外发,只研究给名单),要外发得显式升档 greet_*/full。
• 候选人意图硬门(Phase 0,独立于错题本):对某人 greet/send_custom_message/follow_up/request_resume/use_chat_card 五类外发前先过 python3 scripts/notebook.py gate-action——被标 reject/no_interest/do_not_contact 的硬阻断;新回复先进 pending_intent_review,在你确认 interested 前不自动求简历/跟进;错题本也解不开这道门(见 SAFETY.md §8)。
• 错题本(本地 per-user PII-free 习惯清单):只在安全那层自动调呈现/内部路由/纪律,只收权不扩权、绝不放宽红线,缺失/损坏 fail-closed(见 SAFETY.md §9 与 references/notebook.md)。
• 搜索畅聊卡"开聊" = 逐人消耗 1~3 张(读 searchChatCardCostCount,非固定 3)+ 自动"索要简历/微信/电话"(内置了换微信/电话的 PII 请求)——用它前必须让用户知情并接受这个捆绑。
• 低频、限速、分批:招聘方账号有行为风控;命中疑似风控就停手冷却,别连续重启 Chrome(可能触发登出,登出需用户手机扫码,agent 代替不了)。

现状与已知局限(诚实版,别当银弹)

这个 skill 经过一次真账号多轮实战 + 独立评审,成熟度定级 functional(操作层可靠,但还不是"招聘经营专家")。用之前知道它:

已跑通/可靠:发职位、推荐通道找人、搜索通道(免费打招呼 + 付费畅聊卡)、会话回复、求简历、LLM 打分判档、本地账本增量、扫回执(沟通中漏斗)、健康检查(打招呼额度/畅聊卡余量)、桥掉线恢复。

还差 / 待补:

• 约面(.interview)发起流程未实测(红线不自动,但操作本身待文档化)。
• 接口层(XHR):推荐/搜索两条读通道已接口化为主路径(operation-map §7e);会话/发消息走 WebSocket 无干净 REST,写路径刻意保留 UI(确认框/提示门=安全闸)。
• 招聘运营直觉已落地为可选智能层(定制招呼语/反馈环/薪资破格默认关、花卡预判默认开,playbook §11)+ 全局去重(operation-map §7f);仍缺:最佳触达时段、跨轮自动调参(反馈环只建议不自动改)、智能层整轮真机实测(逻辑已用真实数据验证、未真实外发)。
• 页面改版后选择器会腐烂,需重新验证。

边界:定位是"单次 + 单岗策略引擎"。不含:定时心跳持续运行、群发、offer/入职跟踪、与外部 ATS/HRIS 集成。

常见问题(FAQ)

Q: 怎么换成我自己的浏览器 id? A: browser-act browser list 看你的 chrome-direct id,把 operation-map 里的 <YOUR_BROWSER_ID> 全替换。没有 chrome-direct 浏览器就 browser-act get-skills advanced 按引导建一个。

Q: 跑着跑着账号登出了怎么办? A: chrome-direct 接管的是你真实登录的 Chrome,Boss 会话会自然过期、或被重启 Chrome 冲掉。登出后是微信扫码/短信验证码页,agent 代替不了——你手机扫码重登即可。⚠ 别让 agent 在 Chrome 0 窗口时 --allow-restart-chrome(极易登出)。

Q: 某个操作点不动 / 选择器报错? A: 大概率 Boss 改版了、类名变了。诊断步骤和贡献方式见 CONTRIBUTING.md;优先能用接口(§7e:rec/geek/list/geeks.json)就别靠 DOM 选择器(接口抗改版一个数量级)。

Q: 搜索畅聊卡"开聊"怎么这么贵? A: 逐人消耗 1~3 张(不是固定 3、也不是 1;开聊前读接口 searchChatCardCostCount 得知该人成本),而且自动"发起沟通 + 索要简历/微信/电话"(捆绑 PII 请求,碰红线)。余量走接口 geeks.json 的 chatCardCount(别再靠读 DOM)。用前务必知情——见 SAFETY.md。

Q: 求简历按钮是灰的点不动? A: 平台前置门——候选人回复前(会话 [送达]/[已读])求简历 disabled,必须对方回复进「沟通中」才解锁。别用 eval 强点。

Q: linked_job 配了推荐通道还是不出人? A: 确认 linked_job 精确等于你已发布的在线职位名;推荐流打开时有默认预选,或职位 encJobId 没对上。校验配置用 python3 validate.py strategies/<name>/。

Q: strategy.yaml 写错了怎么早点发现? A: 跑前 python3 validate.py strategies/<name>/,会报"缺 rubric.must / touch_policy 拼错 / 开 salary_leverage 没给 base_salary_range"这类具体错。schema 在 schemas/。

Q: 多个 agent / 我自己也在用这个 Chrome,会冲突吗? A: chrome-direct 接管期间独占你的 Chrome,你手动操作会打架。跑寻访时别同时手动操作同一个 Chrome;跑完 browser-act session close <名> 释放。

Q: 桥掉线报 230404 Unknown error? A: browser-act 控制面/CDP 问题,不是账号封禁(stealth-extract 还能用就说明 cloud 没挂)。等 Chrome 完全就绪(AppleScript 能 count windows),再 browser open <id> <url> --headed --allow-restart-chrome 重试。详见 operation-map「桥掉线恢复姿势」。

Q: 智能层(定制招呼语 / 反馈环 / 薪资破格 / 花卡预判)怎么开? A: 在 strategy.yaml 的 intelligence: 块改对应 enabled。card_prescreen 默认就是开的(只减花卡、零外发,越保护越好);另外三把 feedback / custom_greetings / salary_leverage 默认关,建议顺序 ①feedback → ②custom_greetings → ③salary_leverage 逐个翻 true。逻辑见 playbook §11。

隐私说明

本包内示例策略的 ledger.example.jsonl 与 reports/ 全部是虚构脱敏数据;core 文档里的账号/公司/招聘者/地址/邮箱/真实候选人姓名均已抹除或换成占位符。真机跑出来的候选人数据请自己妥善保管、勿外发(涉及求职者个人信息)。

仓库自带 .gitignore,已默认忽略真跑产生的 ledger.jsonl 与非示例的 reports/*.md(以及简历附件/截图)——照它用就不会误把候选人 PII 提交上来。

License

MIT © 2026 HideinbushZY. 自由使用/修改/分发。按现状提供,不担保;操作真实招聘账号有风控风险,自行评估。