{"id":"543c6e3f-75d1-411c-9061-effc84842aba","shortId":"8uaZkE","kind":"skill","title":"destinyscout","tagline":"BOSS直聘岗位监控雷达。通过 opencli 抓取 BOSS 直聘高薪岗位数据，支持多关键词并行搜索、薪资过滤、结构化 JSON 输出。当用户需要监控招聘市场、追踪特定岗位趋势、做薪资调研时使用。","description":"# destinyscout 工作流\n\n> **前置条件：**\n> - 全局安装 `opencli`（`npm install -g @jackwener/opencli`）\n> - 全局安装飞书命令行工具 `lark-cli`（用于同步表格和推送消息）\n> - Chrome 浏览器已安装 opencli 插件\n> - Chrome 中已登录 [BOSS直聘](https://www.zhipin.com/)\n\n---\n\n## ⚡ Step 0: 必做！配置系统初始化向导\n\n对于任何首次使用此 Skill 的用户，**必须强制引导用户运行初始化向导脚本**。它能将这个 Skill 的能力按两阶解耦并配置：\n\n```bash\npython3 ~/.gemini/antigravity/skills/destinyscout/scripts/destinyscout_init.py\n```\n\n执行上述向导后，用户将配置：\n1. **基础核心能力 (Basic Mode)**：配置目标城市、底线薪资门槛、经验学历等底层探针。\n2. **高阶超级能力 (Pro Mode)**：上传脱敏简历并填写职场 DNA，开启大模型合伙人级避坑与灵魂匹配功能。\n\n本 Skill 以这套向导引擎生成的 `configs/_default.json` 为全局中枢。\n\n## 核心能力\n\n通过 `opencli boss search` 抓取 BOSS 直聘的岗位数据，支持：\n\n| 能力 | 说明 |\n|------|------|\n| 关键词搜索 | 按岗位名/技能关键词搜索 |\n| 城市筛选 | `--city 上海/北京/杭州/深圳/...` |\n| 薪资过滤 | `--salary 50K以上/30-50K/20-30K/...` |\n| 经验/学历 | `--experience 3-5年` / `--degree 本科` |\n| 行业筛选 | `--industry 互联网` |\n\n### opencli BOSS 核心命令与进阶能力\n\n```bash\nopencli boss search <query>        # 搜索职位（本执行核心命令）\n```\n\n> **渐进式披露：**\n> 如果用户需要对找到的候选人继续执行“打招呼”、“主动沟通”、“发面试邀请”等动作，请**先阅读以下参考指引**获取完整的高阶命令，切勿在常规监控任务中自作主张。\n> 📖 [高阶动作操作指引](file://~/.gemini/antigravity/skills/destinyscout/references/opencli-boss-advanced-commands.md)\n\n## 配置系统\n\n配置文件存储在本 Skill 目录下的 `configs/` 文件夹中。\n\n```\ndestinyscout/\n├── SKILL.md\n└── configs/\n    └── _default.json    # 默认配置（可改不可删）\n```\n\n每个配置文件格式：\n\n```json\n{\n  \"name\": \"配置名称\",\n  \"description\": \"配置简介\",\n  \"topic\": \"监控主题\",\n  \"channels\": {\n    \"channel_key\": {\n      \"enabled\": true,\n      \"command\": \"opencli boss search\",\n      \"query\": \"搜索关键词\",\n      \"limit\": 15,\n      \"threshold\": { \"field\": \"salary\", \"condition\": \"过滤规则\" },\n      \"extra_args\": \"--city 上海 --salary 50K以上\",\n      \"output_columns\": [\"name\",\"salary\",\"company\",\"area\",\"experience\",\"degree\",\"skills\",\"url\"]\n    }\n  }\n}\n```\n\n## 执行流程\n\n### Step 0: 必须进行环境检查\n\n在开始任何操作前，**必须首先通过 `lark-cli --version` 等命令检查用户本地是否已经安装了飞书 CLI（`lark-cli`）**。\n- 如果没有安装，请**立刻停止执行**，提醒用户缺少关键环境依赖。\n- 同时在回复中，直接使用以下原话引导用户授权安装：“检测到未安装 `lark-cli`，请将这条指令直接发给我，让我来帮你全自动安装：\\n`帮我装一下所有的东西：https://github.com/larksuite/cli/blob/main/README.zh.md`”\n\n### Step 0.5: 防降权/防投毒会话确认\n\n为了防止由于会话过期或刚解除滑块验证码进入大厂反爬“沙盒降权期”导致抓取全是垃圾烂尾数据，**在真正执行底层 `opencli` 抓取之前，Agent 必须强制停下来，向用户确认一次会话状态**：\n- 询问用户：“在正式下钻猎场之前，请确认：您今天是否有在 Chrome 浏览器中正常刷新过 BOSS 直聘？以及如果您刚才触发过滑块验证码，请确保我们已经等待了大概 15 分钟的沙盒冷却期哦。”\n- 只有当用户回答确认（比如：“刷新过了”、“没问题”、“发车吧”等）后，Agent 才被允许继续往下执行 Step 1。\n\n### Step 1: 确定配置\n\n如果用户未指定配置，列出所有可用配置并带出简介：\n\n```\n请选择搜索配置：\n1. 🔹 **默认配置** — [description]\n2. 🔹 **[自定义配置A]** — [description]\n3. ➕ 新建配置\n```\n\n读取配置文件路径：`~/.gemini/antigravity/skills/destinyscout/configs/`\n\n### Step 1: 仿生学乱序抽查 (Anti-Crawler V2)\n\n从配置中获取所有 `enabled: true` 的 channel，**绝对不能全量抓取**！必须执行**大波浪少食多餐策略**：每次运行必须随机打乱这些 channel，并**只抽取最多 2 个目标**进行抓取。且在两次搜索之间插入 **25到55秒 的大波浪拟人休眠**。在休眠期间，向用户发出前台唤醒警告。\n\n你可以直接调用预置爬虫管控核心：\n```bash\npython3 ~/.gemini/antigravity/skills/destinyscout/scripts/run_destinyscout.py\n```\n\n> ⚠️ **大厂级反爬铁律（违反即刻封号）：**\n> 1. **乱序微批次**：单次运行最大遍历数量 ≤ 2 个词！拒绝机械拉网。\n> 2. **深呼吸长休眠**：禁止 5 秒的小儿科休眠。间隔必须随机落在 `25~55` 秒区间。\n> 3. **永远不要超过 `limit=15`**：杜绝跨页动作。\n> 4. **遇到 Network Error 或 200404 立即停止**：直接报错上抛并要求用户重登 Boss 直聘并走手工图灵机测试（图片验证码滑块）。\n\n### Step 2: AI 过滤与提炼\n\n对抓取到的原始数据，必须进行**两道过滤**：\n\n1. **数值硬过滤（硬性拦截）**：\n   - 使用正则 `(\\d+)-(\\d+)K` 提取 `salary` 字符串中的上限数值（Max K）。\n   - **严格验证规则**：如果提取出的上限数值 `< 50`，则判定为无效数据，直接丢弃（即保留 30-60K，但必须剔除 20-40K、15-20K 等上限未触达 50K 的数据）。\n   - **排除异常**：薪资包含\"元/天\"的（日结实习）、薪资没有\"K\"的、以及岗位名包含\"实习\"的，全部剔除。\n   - **去重**：以 `url` 字段为唯一标识去重。\n\n2. **AI 信息提炼**：\n为每条存活下来的有效高薪岗位生成：\n- **一句话评价**：基于岗位名、薪资、公司、技能要求综合评价该岗位的市场竞争力和前景\n- **技能热词提取**：从 skills 字段中提取关键技术趋势\n\n### Step 3: 输出结构化 JSON\n\n输出到工作区 `<workspace>/topic_results.json`：\n\n```json\n{\n  \"mode\": \"platform\",\n  \"platform\": \"boss\",\n  \"config_name\": \"默认配置\",\n  \"scan_date\": \"2026-04-05\",\n  \"results\": [\n    {\n      \"title\": \"AI产品经理\",\n      \"author\": \"某大型互联网公司\",\n      \"heat\": \"50-80K·16薪\",\n      \"url\": \"https://www.zhipin.com/job_detail/xxx.html\",\n      \"query\": \"AI产品经理\",\n      \"summary\": \"头部AI公司的产品负责人岗，要求C端+AI双重背景\",\n      \"shootability\": \"适合做薪资对比类内容，16薪是亮点\"\n    }\n  ]\n}\n```\n\n### Step 4: 路由输出（分流处理）\n\nAgent 根据 `Step 0` 的环境检查结果，采取不同的输出策略：\n\n#### 分支 A：用户已授权使用 lark-cli（高级能力：AI合伙人私推）\n1. **表格自动入库**：你可以安全地调用配套脚本自动把脱水 JSON 的增量数据插入基座表：\n   ```bash\n   python3 ~/.gemini/antigravity/skills/destinyscout/scripts/upload_to_base.py\n   ```\n2. **Deep Scrape 深潜提取 (V3新增)**：对初筛出的大于阈值的 Top 数据进行深度提取：\n   ```bash\n   python3 ~/.gemini/antigravity/skills/destinyscout/scripts/extract_jd.py\n   ```\n3. **Agent 原生 LLM 判决与飞书推送 (升级版)**：\n   提取完成后，**Agent (Antigravity) 绝对不能再次调用外部大模型命令行脚本**，必须由 Agent 自主在 IDE 环境下履行法官职责：\n   - 自动拉取最新的 `topic_results_detailed.json` 获取岗位详情。\n   - 结合用户的私人职场档案 `configs/_my_profile.md`。\n   - 使用自己的超维大脑生成符合飞书严格语法的精简、毒辣的合伙人点评 Markdown 文本消息。内容必须包含包含：“💡合伙人私语”、“核心杠杆”及“潜在避坑”。\n   - 最后由 Agent 自主调用 `lark-cli im +messages-send --as bot --user-id <YourUID> --markdown <Text>` 指令或者编写临时安全发信 Python 验证发向服务端。\n\n#### 分支 B：离线降级方案（用户未安装且拒绝授权）\n如果用户回复“跳过”，则启用纯本地沉淀方案：\n1. **终端降级输出**：不要停止运行，直接以极具视觉冲击力的 Markdown 列表在当前聊天窗口打印 Top 5 高薪简报。\n2. **2026 美学大屏生成**：在执行脚本前，**务必先检查脚本文件是否存在并确认 Python 3 环境可用**。确认无误后，调用本技能目录下的生成脚本：\n   ```bash\n   python3 ~/.gemini/antigravity/skills/destinyscout/scripts/generate_html.py\n   ```\n   该脚本会提取过滤后的高薪数据，在当前工作区生成一个包含深色模式、毛玻璃特效（Glassmorphism）、动态卡片悬浮、双主题无缝切换的最新 HTML 本地看板 `boss_topic_board.html`。\n3. 把全量数据存一份脱水版到本地 `topic_results_filtered.json` 供备查。\n\n> **✅ 强制防呆与自我校验机制 (Verification Guard & Fail-Safe)：**\n> 任何依赖项调用（生成 HTML 或 lark-cli 推送），Agent **必须**检视执行后的 stdout / stderr 或返回值！\n> 1. 如果顺利成功，继续往后执行。\n> 2. **如果出现任何错误、异常或命令不存在**：切勿替用户作主张忽略报错！除了向用户透出错误日志外，必须**第一时间主动向用户请示**接下来的对策（比如：“推送失败，是否尝试离线降级方案？”或“脚本运行报错，需要我怎么处理？”）。\n\n### Step 5: 回复用户\n\n向用户总结汇报：\n- 共搜索了哪几个关键词。\n- 原始数据多少条，经过硬性过滤后存活的最新有效数据多少条。\n- 如果是分支 A 且验证成功：提示数据已自动入库视图，并且卡片简报已推送到飞书聊天。\n- 如果是分支 B 且验证成功：提示数据已生成为本地具有最新交互特效的 HTML 数据大屏，并**温柔提示**：“如果希望下次全自动连通落库，随时叫我帮你安装 lark-cli 哦”。\n\n## 配置管理\n\n### 新建配置\n\n引导用户选择：\n1. 监控关键词（可多个）\n2. 目标城市\n3. 薪资范围\n4. 经验/学历要求（可选）\n5. 配置命名\n\n### 修改/删除配置\n\n- `_default.json` 可修改内容，不可删除文件\n- 其他配置可自由修改和删除\n\n## 错误处理\n\n| 错误 | 原因 | 处理 |\n|------|------|------|\n| `Network Error` (首页就失败) | BOSS Session 被冷却 | 停止执行，提示用户在 Chrome 中打开 zhipin.com 手动通过验证码，等待 5-10 分钟 |\n| `Network Error` (翻页时失败) | 触发了翻页反爬 | 不翻页，使用更多细分关键词替代 |\n| 数据量不足 | 关键词太窄或城市限制 | 建议拆分为更多细分关键词，或放宽城市/薪资条件 |\n\n## 已知限制\n\n1. BOSS 直聘反爬较激进，单次 Session 内搜索次数有上限（建议 ≤ 7 次）\n2. `limit` 最大为 15（单页），不支持翻页\n3. 需要 Chrome 保持 BOSS 直聘的登录状态\n4. 密集请求后可能触发图片验证码，需人工干预","tags":["destiny","job","scout","scofy0123","agent-skills","ai-agent","career","headhunter","job-scraper"],"capabilities":["skill","source-scofy0123","skill-destiny-job-scout","topic-agent-skills","topic-ai-agent","topic-career","topic-headhunter","topic-job-scraper"],"categories":["Destiny-job-scout"],"synonyms":[],"warnings":[],"endpointUrl":"https://skills.sh/Scofy0123/Destiny-job-scout","protocol":"skill","transport":"skills-sh","auth":{"type":"none","details":{"cli":"npx skills add Scofy0123/Destiny-job-scout","source_repo":"https://github.com/Scofy0123/Destiny-job-scout","install_from":"skills.sh"}},"qualityScore":"0.454","qualityRationale":"deterministic score 0.45 from registry signals: · indexed on github topic:agent-skills · 9 github stars · SKILL.md body (6,222 chars)","verified":false,"liveness":"unknown","lastLivenessCheck":null,"agentReviews":{"count":0,"score_avg":null,"cost_usd_avg":null,"success_rate":null,"latency_p50_ms":null,"narrative_summary":null,"summary_updated_at":null},"enrichmentModel":"deterministic:skill-github:v1","enrichmentVersion":1,"enrichedAt":"2026-05-18T19:08:32.939Z","embedding":null,"createdAt":"2026-04-23T13:04:12.278Z","updatedAt":"2026-05-18T19:08:32.939Z","lastSeenAt":"2026-05-18T19:08:32.939Z","tsv":"'-04':417 '-05':418 '-10':672 '-20':365 '-40':362 '-5':102 '-60':358 '-80':426 '/)':39 '/.gemini/antigravity/skills/destinyscout/configs':267 '/.gemini/antigravity/skills/destinyscout/scripts/destinyscout_init.py':53 '/.gemini/antigravity/skills/destinyscout/scripts/extract_jd.py':478 '/.gemini/antigravity/skills/destinyscout/scripts/generate_html.py':555 '/.gemini/antigravity/skills/destinyscout/scripts/run_destinyscout.py':298 '/.gemini/antigravity/skills/destinyscout/scripts/upload_to_base.py':467 '/job_detail/xxx.html':432 '/larksuite/cli/blob/main/readme.zh.md':215 '/topic_results.json':405 '0':41,186,449 '0.5':217 '1':56,251,253,258,269,301,339,460,534,589,635,686 '15':162,239,319,364,698 '16薪':428 '16薪是亮点':441 '2':63,261,287,304,307,333,387,468,543,592,638,695 '20':361 '200404':326 '2026':416,544 '25':313 '25到55秒':291 '3':101,264,316,401,479,549,565,640,701 '30':357 '4':321,443,642,707 '5':310,541,607,646,671 '50':353,425 '50k':368 '50k以上':173 '50k以上/30-50k/20-30k':97 '7':693 'agent':226,248,446,480,486,490,509,583 'ai':334,388 'ai产品经理':421,434 'ai双重背景':438 'ai合伙人私推':459 'anti':272 'anti-crawl':271 'antigrav':487 'area':179 'arg':169 'author':422 'b':528,619 'bash':51,112,296,465,476,553 'basic':58 'boss':6,78,81,110,114,157,235,329,410,661,687,705 'boss_topic_board.html':564 'boss直聘':36 'boss直聘岗位监控雷达':2 'bot':519 'channel':150,151,279,284 'chrome':30,34,233,666,703 'citi':90,170 'cli':28,192,195,198,208,457,513,581,630 'column':175 'command':155 'compani':178 'condit':166 'config':134,138,411 'configs/_default.json':73 'configs/_my_profile.md':498 'crawler':273 'd':343,344 'date':415 'deep':469 'default.json':139,650 'degre':104,181 'descript':146,260,263 'destinyscout':1,16,136 'dna':68 'enabl':153,276 'error':324,659,675 'experi':100,180 'extra':168 'fail':573 'fail-saf':572 'field':164 'g':23 'github.com':214 'github.com/larksuite/cli/blob/main/readme.zh.md':213 'glassmorph':559 'guard':571 'heat':424 'html':562,577,622 'id':522 'ide':492 'im':514 'industri':107 'instal':22 'jackwener/opencli':24 'json':11,143,403,406,463 'k':345,350,359,363,366,377,427 'key':152 'lark':27,191,197,207,456,512,580,629 'lark-c':26,190,196,206,455,511,579,628 'limit':161,318,696 'llm':482 'markdown':501,523,538 'max':349 'messag':516 'messages-send':515 'mode':59,66,407 'n':211 'name':144,176,412 'network':323,658,674 'npm':21 'openc':4,20,32,77,109,113,156,224 'output':174 'platform':408,409 'pro':65 'python':525,548 'python3':52,297,466,477,554 'queri':159,433 'result':419 'safe':574 'salari':96,165,172,177,347 'scan':414 'scrape':470 'search':79,115,158 'send':517 'session':662,690 'shootabl':439 'skill':45,49,71,132,182,398 'skill-destiny-job-scout' 'skill.md':137 'source-scofy0123' 'stderr':587 'stdout':586 'step':40,185,216,250,252,268,332,400,442,448,606 'summari':435 'threshold':163 'titl':420 'top':474,540 'topic':148 'topic-agent-skills' 'topic-ai-agent' 'topic-career' 'topic-headhunter' 'topic-job-scraper' 'topic_results_detailed.json':495 'topic_results_filtered.json':567 'true':154,277 'url':183,385,429 'user':521 'user-id':520 'v2':274 'v3新增':472 'verif':570 'version':193 'www.zhipin.com':38,431 'www.zhipin.com/)':37 'www.zhipin.com/job_detail/xxx.html':430 'zhipin.com':668 '~/.gemini/antigravity/skills/destinyscout/references/opencli-boss-advanced-commands.md':129 '~55':314 '一句话评价':391 '上传脱敏简历并填写职场':67 '上海':91,171 '不可删除文件':652 '不支持翻页':700 '不翻页':678 '不要停止运行':536 '且在两次搜索之间插入':290 '且验证成功':615,620 '两道过滤':338 '严格验证规则':351 '个目标':288 '个词':305 '中已登录':35 '中打开':667 '为了防止由于会话过期或刚解除滑块验证码进入大厂反爬':220 '为全局中枢':74 '为每条存活下来的有效高薪岗位生成':390 '主动沟通':121 '乱序微批次':302 '互联网':108 '从':397 '从配置中获取所有':275 '以':384 '以及如果您刚才触发过滑块验证码':237 '以及岗位名包含':379 '以这套向导引擎生成的':72 '任何依赖项调用':575 '仿生学乱序抽查':270 '但必须剔除':360 '你可以安全地调用配套脚本自动把脱水':462 '你可以直接调用预置爬虫管控核心':295 '使用更多细分关键词替代':679 '使用正则':342 '使用自己的超维大脑生成符合飞书严格语法的精简':499 '供备查':568 '保持':704 '信息提炼':389 '修改':648 '做薪资调研时使用':15 '停止执行':664 '元':372 '先阅读以下参考指引':125 '全局安装':19 '全局安装飞书命令行工具':25 '全部剔除':382 '公司':394 '共搜索了哪几个关键词':610 '关键词太窄或城市限制':681 '关键词搜索':86 '其他配置可自由修改和删除':653 '内容必须包含包含':503 '内搜索次数有上限':691 '分支':452,527 '分流处理':445 '分钟':673 '分钟的沙盒冷却期哦':240 '切勿在常规监控任务中自作主张':127 '切勿替用户作主张忽略报错':595 '列出所有可用配置并带出简介':256 '列表在当前聊天窗口打印':539 '则判定为无效数据':354 '则启用纯本地沉淀方案':533 '删除配置':649 '判决与飞书推送':483 '刷新过了':243 '前置条件':18 '务必先检查脚本文件是否存在并确认':547 '动态卡片悬浮':560 '北京':92 '升级版':484 '单次':689 '单次运行最大遍历数量':303 '单页':699 '即保留':356 '原因':656 '原始数据多少条':611 '原生':481 '去重':383 '及':506 '双主题无缝切换的最新':561 '发车吧':245 '发面试邀请':122 '只抽取最多':286 '只有当用户回答确认':241 '可修改内容':651 '可多个':637 '可改不可删':141 '可选':645 '合伙人私语':504 '同时在回复中':203 '后':247 '向用户发出前台唤醒警告':294 '向用户总结汇报':609 '向用户确认一次会话状态':228 '哦':631 '回复用户':608 '图片验证码滑块':331 '在休眠期间':293 '在开始任何操作前':188 '在当前工作区生成一个包含深色模式':557 '在执行脚本前':546 '在正式下钻猎场之前':230 '在真正执行底层':223 '城市筛选':89 '基于岗位名':392 '基础核心能力':57 '处理':657 '大厂级反爬铁律':299 '大波浪少食多餐策略':282 '天':373 '头部ai公司的产品负责人岗':436 '如果出现任何错误':593 '如果希望下次全自动连通落库':626 '如果提取出的上限数值':352 '如果是分支':613,618 '如果没有安装':199 '如果用户回复':531 '如果用户未指定配置':255 '如果用户需要对找到的候选人继续执行':119 '如果顺利成功':590 '字段中提取关键技术趋势':399 '字段为唯一标识去重':386 '字符串中的上限数值':348 '学历':99 '学历要求':644 '它能将这个':48 '实习':380 '密集请求后可能触发图片验证码':708 '对于任何首次使用此':44 '对初筛出的大于阈值的':473 '对抓取到的原始数据':336 '导致抓取全是垃圾烂尾数据':222 '工作流':17 '已知限制':685 '帮我装一下所有的东西':212 '年':103 '并':285,624 '并且卡片简报已推送到飞书聊天':617 '底线薪资门槛':61 '建议':692 '建议拆分为更多细分关键词':682 '开启大模型合伙人级避坑与灵魂匹配功能':69 '异常或命令不存在':594 '引导用户选择':634 '强制防呆与自我校验机制':569 '当用户需要监控招聘市场':13 '必做':42 '必须':584,597 '必须强制停下来':227 '必须强制引导用户运行初始化向导脚本':47 '必须执行':281 '必须由':489 '必须进行':337 '必须进行环境检查':187 '必须首先通过':189 '您今天是否有在':232 '或':325,578,603 '或放宽城市':683 '或返回值':588 '手动通过验证码':669 '才被允许继续往下执行':249 '打招呼':120 '执行上述向导后':54 '执行流程':184 '技能关键词搜索':88 '技能热词提取':396 '技能要求综合评价该岗位的市场竞争力和前景':395 '把全量数据存一份脱水版到本地':566 '抓取':5,80 '抓取之前':225 '拒绝机械拉网':306 '指令或者编写临时安全发信':524 '按岗位名':87 '排除异常':370 '接下来的对策':599 '推送':582 '推送失败':601 '提取':346 '提取完成后':485 '提示数据已生成为本地具有最新交互特效的':621 '提示数据已自动入库视图':616 '提示用户在':665 '提醒用户缺少关键环境依赖':202 '插件':33 '搜索关键词':160 '搜索职位':116 '支持':83 '支持多关键词并行搜索':8 '数值硬过滤':340 '数据大屏':623 '数据进行深度提取':475 '数据量不足':680 '文件夹中':135 '文本消息':502 '新建配置':265,633 '日结实习':375 '是否尝试离线降级方案':602 '最后由':508 '最大为':697 '本':70 '本地看板':563 '本执行核心命令':117 '本科':105 '杜绝跨页动作':320 '杭州':93 '某大型互联网公司':423 '核心命令与进阶能力':111 '核心杠杆':505 '核心能力':75 '根据':447 '检测到未安装':205 '检视执行后的':585 '次':694 '每个配置文件格式':142 '每次运行必须随机打乱这些':283 '毒辣的合伙人点评':500 '比如':242,600 '毛玻璃特效':558 '永远不要超过':317 '沙盒降权期':221 '没问题':244 '浏览器中正常刷新过':234 '浏览器已安装':31 '深呼吸长休眠':308 '深圳':94 '深潜提取':471 '渐进式披露':118 '温柔提示':625 '潜在避坑':507 '环境下履行法官职责':493 '环境可用':550 '生成':576 '用于同步表格和推送消息':29 '用户将配置':55 '用户已授权使用':454 '用户未安装且拒绝授权':530 '的':278,374,378,381 '的增量数据插入基座表':464 '的大波浪拟人休眠':292 '的数据':369 '的环境检查结果':450 '的用户':46 '的能力按两阶解耦并配置':50 '监控主题':149 '监控关键词':636 '目录下的':133 '目标城市':639 '直接丢弃':355 '直接以极具视觉冲击力的':537 '直接使用以下原话引导用户授权安装':204 '直接报错上抛并要求用户重登':328 '直聘':236 '直聘反爬较激进':688 '直聘并走手工图灵机测试':330 '直聘的岗位数据':82 '直聘的登录状态':706 '直聘高薪岗位数据':7 '硬性拦截':341 '确定配置':254 '确认无误后':551 '禁止':309 '离线降级方案':529 '秒区间':315 '秒的小儿科休眠':311 '立刻停止执行':201 '立即停止':327 '第一时间主动向用户请示':598 '等':246 '等上限未触达':367 '等动作':123 '等命令检查用户本地是否已经安装了飞书':194 '等待':670 '终端降级输出':535 '经过硬性过滤后存活的最新有效数据多少条':612 '经验':98,643 '经验学历等底层探针':62 '结合用户的私人职场档案':497 '结构化':10 '绝对不能全量抓取':280 '绝对不能再次调用外部大模型命令行脚本':488 '继续往后执行':591 '美学大屏生成':545 '翻页时失败':676 '能力':84 '脚本运行报错':604 '自主在':491 '自主调用':510 '自动拉取最新的':494 '自定义配置a':262 '获取完整的高阶命令':126 '获取岗位详情':496 '薪资':393 '薪资包含':371 '薪资条件':684 '薪资没有':376 '薪资范围':641 '薪资过滤':9,95 '行业筛选':106 '表格自动入库':461 '被冷却':663 '要求c端':437 '触发了翻页反爬':677 '让我来帮你全自动安装':210 '询问用户':229 '该脚本会提取过滤后的高薪数据':556 '说明':85 '请':124,200 '请将这条指令直接发给我':209 '请确保我们已经等待了大概':238 '请确认':231 '请选择搜索配置':257 '读取配置文件路径':266 '调用本技能目录下的生成脚本':552 '路由输出':444 '跳过':532 '输出':12 '输出到工作区':404 '输出结构化':402 '过滤与提炼':335 '过滤规则':167 '进行抓取':289 '违反即刻封号':300 '追踪特定岗位趋势':14 '适合做薪资对比类内容':440 '通过':3,76 '遇到':322 '配置名称':145 '配置命名':647 '配置文件存储在本':131 '配置目标城市':60 '配置简介':147 '配置管理':632 '配置系统':130 '配置系统初始化向导':43 '采取不同的输出策略':451 '错误':655 '错误处理':654 '间隔必须随机落在':312 '防投毒会话确认':219 '防降权':218 '除了向用户透出错误日志外':596 '随时叫我帮你安装':627 '需人工干预':709 '需要':702 '需要我怎么处理':605 '首页就失败':660 '验证发向服务端':526 '高级能力':458 '高薪简报':542 '高阶动作操作指引':128 '高阶超级能力':64 '默认配置':140,259,413","prices":[{"id":"8d6a470f-9527-4931-9f09-cd3c639ba177","listingId":"543c6e3f-75d1-411c-9061-effc84842aba","amountUsd":"0","unit":"free","nativeCurrency":null,"nativeAmount":null,"chain":null,"payTo":null,"paymentMethod":"skill-free","isPrimary":true,"details":{"org":"Scofy0123","category":"Destiny-job-scout","install_from":"skills.sh"},"createdAt":"2026-04-23T13:04:12.278Z"}],"sources":[{"listingId":"543c6e3f-75d1-411c-9061-effc84842aba","source":"github","sourceId":"Scofy0123/Destiny-job-scout","sourceUrl":"https://github.com/Scofy0123/Destiny-job-scout","isPrimary":false,"firstSeenAt":"2026-04-23T13:04:12.278Z","lastSeenAt":"2026-05-18T19:08:32.939Z"}],"details":{"listingId":"543c6e3f-75d1-411c-9061-effc84842aba","quickStartSnippet":null,"exampleRequest":null,"exampleResponse":null,"schema":null,"openapiUrl":null,"agentsTxtUrl":null,"citations":[],"useCases":[],"bestFor":[],"notFor":[],"kindDetails":{"org":"Scofy0123","slug":"Destiny-job-scout","github":{"repo":"Scofy0123/Destiny-job-scout","stars":9,"topics":["agent-skills","ai-agent","career","headhunter","job-scraper"],"license":null,"html_url":"https://github.com/Scofy0123/Destiny-job-scout","pushed_at":"2026-04-08T03:05:44Z","description":"🦅 DestinyScout: 一款基于 Agent-Native LLM + Boss直聘的 L3 级自主个性化求职引擎。告别机械搬运，它能深度注入你的私人职场 DNA 并配合强力反穿透爬虫，让大模型在茫茫数据海中为你精准捕获那个“命中注定”的理想 Offer。","skill_md_sha":"71c1869b29ebd5bfddff86992d56bfecb870195c","skill_md_path":"SKILL.md","default_branch":"main","skill_tree_url":"https://github.com/Scofy0123/Destiny-job-scout"},"layout":"root","source":"github","category":"Destiny-job-scout","frontmatter":{"name":"destinyscout","description":"BOSS直聘岗位监控雷达。通过 opencli 抓取 BOSS 直聘高薪岗位数据，支持多关键词并行搜索、薪资过滤、结构化 JSON 输出。当用户需要监控招聘市场、追踪特定岗位趋势、做薪资调研时使用。"},"skills_sh_url":"https://skills.sh/Scofy0123/Destiny-job-scout"},"updatedAt":"2026-05-18T19:08:32.939Z"}}