Boss geek auto

用到的 Skill 列表

#	Skill	在流程中的作用
1	boss-agent-cli	CLI 命令参考、登录、搜索、详情等基础能力说明
2	boss-job-search	调用 CLI 搜索岗位，生成 output/jobs.json
3	job-matcher	根据用户画像和岗位信息进行初筛评分，生成 output/scores.json
4	boss-job-detail	根据 security_id 获取岗位详情，生成 output/details/
5	resume-tailor	根据 JD、基础简历和素材库生成简历修改建议
6	interview-prep	根据 JD 和用户素材生成面试准备材料
7	html-report	汇总岗位评分、风险提示、简历建议和面试准备，生成 HTML 报告

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输入信息

输入	说明	默认处理
query	岗位关键词，如 Agent实习、Python实习、AI产品实习	必填或由用户意图推断
city	搜索城市	未提供时使用 profile 配置
pages	搜索页数	默认 1
profile	求职画像配置	默认读取 geek-profile/profile.yaml
resume_base	基础简历底稿	默认读取 geek-profile/resume_base.md
career_assets	项目、能力、奖项、自我介绍素材库	默认读取 geek-profile/career_assets.md

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输出文件

文件	说明
output/jobs.json	岗位搜索结果
output/scores.json	岗位评分结果
output/details/	岗位详情数据
output/tailored_resumes/	简历修改建议或定制简历草稿
output/interview/	面试准备材料
output/report.html	岗位分析报告

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Step 0: 环境检查

执行前先参考 boss-agent-cli Skill 检查 CLI 是否可用。

常用命令：

boss status
boss doctor
boss schema

如果 CLI 未登录，提示用户执行：

boss login

如果存在多个 boss.exe，优先使用项目虚拟环境中的 CLI 路径。

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Step 1: 搜索岗位

执行 skill：boss-job-search

核心操作：

python boss-job-search/scripts/run_search.py --query "<query>" --city "<city>" --pages 1

输出：

output/jobs.json
output/raw/

要求：

• 优先解析 CLI 的 JSON 输出。
• 保留 job_id 和 security_id。
• 不在本步骤做评分、简历建议或投递操作。

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Step 2: 岗位评分

执行 skill：job-matcher

输入：

geek-profile/profile.yaml
output/jobs.json

输出：

output/scores.json

评分重点：

• 岗位名称与目标方向是否匹配。
• 岗位描述是否符合实习、低经验、在校生或可培养要求。
• 技能关键词是否匹配。
• 是否存在明显风险词。
• 是否值得进入详情分析。

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Step 3: 查看岗位详情

执行 skill：boss-job-detail

核心操作：

boss detail <security_id>

或由对应脚本批量处理高分岗位。

输入：

output/scores.json

输出：

output/details/

要求：

• 只对高分岗位或用户指定岗位获取详情。
• 不进行无意义的大规模详情抓取。
• 保存岗位 JD、岗位职责、任职要求、福利、公司信息等字段。

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Step 4: 生成简历建议

执行 skill：resume-tailor

输入：

geek-profile/resume_base.md
geek-profile/career_assets.md
output/details/
output/scores.json

输出：

output/tailored_resumes/

要求：

• 简历建议必须基于用户已有素材。
• 不虚构经历、实习、奖项、证书、公司或量化结果。
• 输出应包括推荐突出经历、能力匹配点、简历修改建议和不建议强调的内容。
• 可以生成草稿，但最终是否使用由用户决定。

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Step 5: 生成面试准备材料

执行 skill：interview-prep

输入：

output/details/
geek-profile/career_assets.md

输出：

output/interview/

输出内容：

• 岗位核心要求。
• 可能面试问题。
• 项目经历追问。
• 行为面试问题。
• 自我介绍建议。
• 反问面试官问题。

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Step 6: 生成报告

执行 skill：html-report

核心操作：

python html-report/scripts/generate_report.py

输入：

output/jobs.json
output/scores.json
output/details/
output/tailored_resumes/
output/interview/

输出：

output/report.html

报告内容：

• 搜索关键词和城市。
• 岗位总数。
• 推荐岗位列表。
• 岗位评分与推荐理由。
• 风险岗位和风险原因。
• 建议查看详情的岗位。
• 简历修改建议入口。
• 面试准备材料入口。

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文件结构

boss-geek-agent-toolkit/
├── boss-agent-cli/
│   └── SKILL.md
├── boss-geek-auto/
│   └── SKILL.md
├── boss-job-search/
│   ├── SKILL.md
│   └── scripts/
│       └── run_search.py
├── boss-job-detail/
│   └── SKILL.md
├── job-matcher/
│   ├── SKILL.md
│   └── scripts/
│       └── score_jobs.py
├── resume-tailor/
│   └── SKILL.md
├── interview-prep/
│   └── SKILL.md
├── html-report/
│   ├── SKILL.md
│   └── scripts/
│       └── generate_report.py
├── geek-profile/
│   ├── profile.yaml
│   ├── resume_base.md
│   └── career_assets.md
└── output/
    ├── jobs.json
    ├── scores.json
    ├── details/
    ├── tailored_resumes/
    ├── interview/
    └── report.html

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重要规则

运行边界

• 本项目只做求职者端岗位辅助。
• 只处理用户主动发起的岗位搜索和分析任务。
• 不进行自动投递。
• 不自动打招呼。
• 不自动发送消息。
• 不自动交换联系方式。
• 不绕过登录、验证码或平台安全校验。
• 不使用招聘者端命令。
• 不处理候选人数据。

数据边界

• 搜索结果、岗位详情和分析报告均保存在本地 output/ 目录。
• 简历建议必须基于 resume_base.md 和 career_assets.md。
• 不虚构用户经历。
• 不夸大项目结果。
• 不编造证书、奖项、实习或学历信息。

执行边界

• boss-agent-cli 只作为底层命令参考。
• boss-geek-auto 负责流程编排。
• 子 Skill 不应越权执行完整流程。
• Python 脚本只处理局部任务，不承担完整业务流程。