qiuzhao-skill

秋招助理（qiuzhao） Skill

v1.1.5 · 实测于 lark-cli 1.0.96（建议同版本）

一个通用的校招投递管理助手：录入 JD、评估岗位契合度、跟踪投递进度、评估 Offer、面试复盘。 首次使用自动初始化（创建飞书表格结构、引导设置偏好），数据全部存在你自己的飞书账号下，本地只存指针。

安装

1. 准备 Claude Code 与 lark-cli

• 装好 Claude Code
• 装 Python 3.9+（脚本用）：macOS/Linux 用 python3 --version，Windows 用 py -3 --version（或 python --version）验证
• 装飞书命令行工具 lark-cli（公开 npm 包 @larksuite/cli，需 Node.js ≥ 16，建议 18+）：

npm install -g @larksuite/cli@1.0.96   # 本文实测版本；更新版本理论兼容、未复测
lark-cli config init --new      # 首次：初始化配置（会引导你在浏览器完成）
lark-cli auth login --domain base   # 用你自己的飞书账号授权（base 域已够用；想让 agent 读文档/Drive 再加 docs,drive）
lark-cli auth status            # 确认通过

--domain base 即可：user 身份的 base 域已含文档搜索与 wiki 解析（+url-resolve/+title-resolve 可用）。docs/drive 可选——想让 agent 直接读文档内容或 Drive 元数据时再加。

2. 把本仓库装进技能目录

macOS / Linux：

git clone https://github.com/markelotffam-sys/qiuzhao-skill.git ~/.claude/skills/qiuzhao

Windows：

:: cmd
git clone https://github.com/markelotffam-sys/qiuzhao-skill.git %USERPROFILE%\.claude\skills\qiuzhao

# PowerShell（注意：PowerShell 不展开 %USERPROFILE%，要用 $env:USERPROFILE）
git clone https://github.com/markelotffam-sys/qiuzhao-skill.git "$env:USERPROFILE\.claude\skills\qiuzhao"

Windows 注意：脚本命令用 py -3 scripts\<name>.py（或 python）代替 python3；偏好分隔符推荐逗号（--direction "支付,金融科技"），避免 > 在 cmd 里被当重定向；长 JSON 示例用编辑器存文件再传，勿依赖 bash heredoc。

没装 git 也可以：仓库页面 Code → Download ZIP，解压后把里面的文件夹改名为 qiuzhao，整个移到 ~/.claude/skills/ 下。

3. 开始使用

重启 Claude Code，输入 /qiuzhao——首次使用会自动进入初始化引导。

使用

/qiuzhao                    # 总览：状态计数 / P0 待办 / 7天 DDL / 停滞提醒 / 最近面试复盘（首次自动进初始化）
/qiuzhao 初始化             # 手动触发配置；换电脑时用它接入已有表格
/qiuzhao 录入 [JD原文]      # 录入新岗位：拆解 + 匹配分/策略分 + 优先级
/qiuzhao 更新 [公司+岗位]   # 更新投递状态/备注
/qiuzhao offer [公司+岗位]  # 记录 offer 薪资 + 评估分
/qiuzhao 简历 [粘贴全文]    # 录入/更新简历
/qiuzhao 面试 [录音/转写]   # 面试复盘：评分 + 关键问题 + 改进清单 + 待办

总览怎么看

/qiuzhao 总览固定输出六段，人话版规则：

1. 各状态计数：全部投递按状态点名（在投多少、面到几轮、挂了多少）
2. P0 待办：主攻档里还没出结果的岗位（已 Offer/已挂/放弃的不会出现在这里）
3. DDL 提醒：按「DDL日期」分两段——未来 7 天（含今天）和已过期（该清理了）；只写了事项没写日期的旧数据会单独提示补
4. 停滞提醒：两周多没动静的在投岗位（以「最近更新」为准；新接入的旧数据没这个字段就先跳过、提示回填）
5. 最近面试：最近一次面试的评分和前三条改进项
6. 看板：飞书里打开「投递进度看板」看图表

精确判定边界（天数、时刻口径等）随脚本维护，见 scripts/overview.py 顶部注释——口径以脚本为准，本节是人话概述。

初始化后会发生什么

• 自动在飞书创建「秋招投递管理」多维表格（失败则引导你手动建表贴链接）
• 自动建 6 张表 + 字段：投递记录（含「最近更新」「DDL日期」机器字段）/ 简历库 / 个人信息 / 评分规则 / Offer评估 / 面试记录
• 交互式询问你的方向偏好和城市偏好（一次一问），生成具体评分档位后写入 13 行评分规则
• 可选收集画像（基本画像/经历/投递策略/故事线/短板应对，各自用途会说明）
• 创建「投递进度看板」7 个组件：总投递岗位数（指标卡）/ 各状态分布（柱状图）/ 优先级分布（环形图）/ 各优先级平均评分（柱状图）/ 投递日期趋势（折线图）/ DDL 提醒（柱状图，按 DDL日期）/ 面试评分走势（面积图）
• 把 base_token、table_id 等存到 ~/.config/qiuzhao/config.json，最后逐项校验（6 表 / 13 行规则 / 7 组件 / 关联字段）

之后随时改「评分规则」表即可调整权重和档位——改表不改代码。

数据归属与隐私

• 业务数据（投递记录/简历/画像/评分规则）全部在你自己的飞书账号下，本仓库不含也不会收集任何个人数据
• 本地 config（~/.config/qiuzhao/config.json）存的是 base_token / table_id 等指针——它属于你的账号信息，不要提交到任何 git 仓库（本仓库已 .gitignore 覆盖常见误提交路径）
• 手机装飞书 App 可随时查看投递表和看板
• 分发给别人的只有 skill 逻辑本身，任何人的数据都不会随仓库带走

核心设计决策

• 评分双轨：匹配分（够不够格，客观对照简历）+ 策略分（值不值得，按你的偏好）
• 不设"别投"挡：评分只用于排序 P0 主攻 / P1 重点 / P2 广撒，Offer 阶段再权衡薪资城市
• 权重放数据里：评分规则存飞书表，改权重 = 改一条记录
• 硬卡一票否决：学历/届数/专业等不可逾越项不满足 → 匹配分压至 4 以下
• 数据与认证解耦：数据归个人账号，每台电脑用自己的授权——换设备不换数据
• 面试复盘闭环：录音/转写 → 评分 + 改进清单 + 待办，写入面试记录表并关联投递

常见问题

初始化时自动创建失败怎么办？ 在飞书手动创建一个多维表格，把链接发给 AI，skill 会解析链接继续（注意：接入已有表时平台默认表会保留，可手动删除或改作他用；脚本不会动它）。

想改评分权重/偏好？ 直接改飞书「评分规则」表对应行（「权重」列或「档位规则」列），不用动 skill。

换电脑了？配置文件丢了？ config.json 只是指针，丢了一样能恢复：重新安装 skill，/qiuzhao 初始化 时把原来的表格链接发过来即可接入，数据不丢；skill 会对比缺失字段——加 --fix-fields 自动补齐（不加则只提示）；旧记录的「最近更新」「DDL日期」按引导回填。

建表/看板命令报错？ --fields 和 --data-config 是严格的 JSON schema，本仓库 references/ 下有可直接复制的模板；也可以先 lark-cli skills read lark-base 查看 CLI 内置文档。

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MIT — 自由使用、修改、分发，保留出处即可。