boss-daily-brief-v2

name boss-daily-brief-v2 description Boss直聘每日招聘初筛工作流（boss CLI版）。通过 @joohw/boss-cli 拉取候选人列表和简历， AI初筛并生成推荐等级，写入飞书云文档 + 多维表格，最后推送文档链接到飞书机器人。 首次使用说"boss init"运行初始化；日常说"帮我做今天的招聘简报"触发工作流。 metadata {"requires":{"bins":["boss","lark-cli","node"]}} Boss直聘每日简历Brief工作流 配置文件路径：与本 skill.md 同目录的 config.json （参考 config.example.json ）。 初始化（ boss init — 首次使用） 当用户说"boss init"、"初始化"、"第一次配置"时，运行以下四个阶段。每个阶段完成后明确告知用户，再进入下一阶段。 Phase 1：工具检查 依次检查： boss --version 2>&1 lark-cli --version 2>&1 node --version 2>&1 ✅ 三个工具均存在 → 进入 Phase 2 ❌ boss 未找到 → 提示： npm install -g @joohw/boss-cli ❌ lark-cli 未找到 → 提示： npm install -g @larksuite/cli ❌ node 未找到 → 提示安装 Node.js（ https://nodejs.org） 工具全部就绪后继续。 Phase 2：登录授权 2.1 boss CLI boss list 2>&1 | head -3 ✅ 返回候选人列表 → 已登录 ❌ 未检测到 .menu-list → 提示用户运行 boss login ，在浏览器完成登录后告知我继续 2.2 lark-cli lark-cli auth status 2>&1 valid → 已授权 其他状态 → 运行授权命令： lark-cli auth login --scope "drive:drive:readonly drive:file:create docx:document:create docx:document:write_only docx:document:readonly bitable:app:create bitable:app:update bitable:table:create bitable:table:update bitable:field:create bitable:record:create bitable:record:read im:message im:message.send_as_user contact:user.base:readonly" --as user 2>&1 提示用户打开返回的授权链接，完成后确认继续。 Phase 3：飞书资源配置 3.1 文档文件夹 列出云盘根目录，找或创建存放每日 brief 的文件夹： lark-cli api GET /open-apis/drive/v1/files --as user 2>&1 询问用户： 文件夹名称是什么？ （默认： boss直聘每日简历brief ） 在返回列表中找到对应 folder 类型的条目 → 记录 folder_token 未找到 → 创建： lark-cli api POST /open-apis/drive/v1/files/create_folder \ --body '{"name":"boss直聘每日简历brief","folder_token":""}' \ --as user 2>&1 记录 folder_token 。 3.2 多维表格 询问用户： 是否已有候选人管理表格？ 选项 A：已有表格 → 请输入 base_token 和 table_id ，验证后记录。 选项 B：自动创建 Step 1 创建多维表格： lark-cli api POST /open-apis/bitable/v1/apps \ --body '{"name":"Boss直聘候选人招聘管理","folder_token":"<folder_token>"}' \ --as user 2>&1 从返回值取 app_token （即 base_token ）。 Step 2 获取默认 table_id： lark-cli api GET /open-apis/bitable/v1/apps/<base_token>/tables --as user 2>&1 取第一个 table_id ，重命名默认表： lark-cli api PATCH /open-apis/bitable/v1/apps/<base_token>/tables/<table_id> \ --body '{"name":"候选人信息"}' \ --as user 2>&1 Step 3 询问用户： 你们目前在招哪些职位？ （多选，输入序号，可追加自定义） 给出参考选项让用户勾选： 1. 安卓开发工程师 7. 产品营销 2. iOS开发工程师 8. 技术美术（TA） 3. 前端开发工程师 9. UI/UX设计师 4. 后端开发工程师 10. 供应链/采购 5. APP软件产品经理 11. 运营 6. 智能硬件产品经理 12. 自定义输入... 收集用户选择的职位列表，后续作为"应聘职位"字段的预设选项。 Step 4 创建字段（逐个执行，失败不中断，记录错误在最后统一提示）： # 应聘职位（单选，动态选项） lark-cli api POST /open-apis/bitable/v1/apps/<base_token>/tables/<table_id>/fields \ --body '{ "field_name": "应聘职位", "type": 3, "property": { "options": [<用户选择的职位列表，格式: {"name":"职位名"}，逗号分隔>] } }' --as user 2>&1 # 性别（单选） lark-cli api POST /open-apis/bitable/v1/apps/<base_token>/tables/<table_id>/fields \ --body '{"field_name":"性别","type":3,"property":{"options":[{"name":"男"},{"name":"女"}]}}' \ --as user 2>&1 # 年龄（数字） lark-cli api POST /open-apis/bitable/v1/apps/<base_token>/tables/<table_id>/fields \ --body '{"field_name":"年龄","type":2}' --as user 2>&1 # 学历（单选） lark-cli api POST /open-apis/bitable/v1/apps/<base_token>/tables/<table_id>/fields \ --body '{"field_name":"学历","type":3,"property":{"options":[{"name":"博士"},{"name":"硕士"},{"name":"本科"},{"name":"大专"}]}}' \ --as user 2>&1 # 毕业院校（文本） lark-cli api POST /open-apis/bitable/v1/apps/<base_token>/tables/<table_id>/fields \ --body '{"field_name":"毕业院校","type":1}' --as user 2>&1 # 专业（文本） lark-cli api POST /open-apis/bitable/v1/apps/<base_token>/tables/<table_id>/fields \ --body '{"field_name":"专业","type":1}' --as user 2>&1 # 工作年限（数字） lark-cli api POST /open-apis/bitable/v1/apps/<base_token>/tables/<table_id>/fields \ --body '{"field_name":"工作年限","type":2}' --as user 2>&1 # 期望城市（文本） lark-cli api POST /open-apis/bitable/v1/apps/<base_token>/tables/<table_id>/fields \ --body '{"field_name":"期望城市","type":1}' --as user 2>&1 # 期望薪资（文本） lark-cli api POST /open-apis/bitable/v1/apps/<base_token>/tables/<table_id>/fields \ --body '{"field_name":"期望薪资","type":1}' --as user 2>&1 # 活跃状态（单选） lark-cli api POST /open-apis/bitable/v1/apps/<base_token>/tables/<table_id>/fields \ --body '{"field_name":"活跃状态","type":3,"property":{"options":[{"name":"刚刚活跃"},{"name":"今日活跃"},{"name":"昨天"},{"name":"3天内"},{"name":"本周内"}]}}' \ --as user 2>&1 # 近期工作经历（文本） lark-cli api POST /open-apis/bitable/v1/apps/<base_token>/tables/<table_id>/fields \ --body '{"field_name":"近期工作经历","type":1}' --as user 2>&1 # 初筛评级（单选） lark-cli api POST /open-apis/bitable/v1/apps/<base_token>/tables/<table_id>/fields \ --body '{"field_name":"初筛评级","type":3,"property":{"options":[{"name":"⭐⭐⭐⭐⭐ 强推"},{"name":"⭐⭐⭐⭐ 推荐"},{"name":"⭐⭐⭐ 可约"},{"name":"⭐⭐ 观望"},{"name":"⭐ 不推荐"},{"name":"❌ 排除"}]}}' \ --as user 2>&1 # 初筛理由（文本） lark-cli api POST /open-apis/bitable/v1/apps/<base_token>/tables/<table_id>/fields \ --body '{"field_name":"初筛理由","type":1}' --as user 2>&1 # 跟进状态（单选） lark-cli api POST /open-apis/bitable/v1/apps/<base_token>/tables/<table_id>/fields \ --body '{"field_name":"跟进状态","type":3,"property":{"options":[{"name":"待联系"},{"name":"已发邀约"},{"name":"面试中"},{"name":"已通过"},{"name":"已Offer"},{"name":"已录用"},{"name":"已淘汰"}]}}' \ --as user 2>&1 # 排除原因（文本） lark-cli api POST /open-apis/bitable/v1/apps/<base_token>/tables/<table_id>/fields \ --body '{"field_name":"排除原因","type":1}' --as user 2>&1 # 录入日期（日期） lark-cli api POST /open-apis/bitable/v1/apps/<base_token>/tables/<table_id>/fields \ --body '{"field_name":"录入日期","type":5,"property":{"date_formatter":"yyyy/MM/dd"}}' \ --as user 2>&1 # Boss直聘消息摘要（文本） lark-cli api POST /open-apis/bitable/v1/apps/<base_token>/tables/<table_id>/fields \ --body '{"field_name":"Boss直聘消息摘要","type":1}' --as user 2>&1 多维表格自带一个默认文本字段"文本"，建完后在飞书手动删除即可（不影响写入）。 记录 base_token 和 table_id 。 3.3 机器人配置 询问用户： 飞书机器人的 App ID 是多少？ （格式： cli_xxxxxxxxxxxxxxxx ） 提示用户在飞书里搜索该机器人并发送一条消息（如"hi"），建立会话后继续。 记录 bot_app_id 。 3.4 获取用户 open_id 自动获取： lark-cli api GET /open-apis/contact/v3/users/me --as user 2>&1 从返回值取 user_id 字段（ ou_ 开头）。 记录 user_open_id 。 Phase 4：筛选标准配置 逐项询问用户，提供默认值，用户直接回车则使用默认值： 配置项 说明 默认值 年龄上限 超过此年龄直接排除 40 年龄降权阈值 超过此年龄但未达上限，评级降权 35 技术岗角色关键词 命中这些关键词的职位适用学历门槛（逗号分隔） 工程师,软件产品经理,硬件产品经理 技术岗最低学历 技术岗低于此学历直接降权（可填：211/985、本科、硕士） 211/985 直接排除的学历 命中则不获取简历、直接点不合适（逗号分隔） 大专,学院 写入 config.json 将以上收集到的信息写入 skill 目录下的 config.json ： { "feishu" : { "folder_token" : "<从 3.1 获取>" , "base_token" : "<从 3.2 获取>" , "table_id" : "<从 3.2 获取>" , "bot_app_id" : "<从 3.3 获取>" , "user_open_id" : "<从 3.4 获取>" } , "screening" : { "age_limit" : 40 , "age_downgrade_threshold" : 35 , "tech_role_keywords" : [ "工程师" , "软件产品经理" , "硬件产品经理" ] , "tech_min_degree" : "211/985" , "excluded_degrees" : [ "大专" , "学院" ] } , "positions" : [ "<用户在 3.2 选择的职位列表>" ] } 写入完成后告知用户： 配置文件路径 多维表格链接： https://www.feishu.cn/base/<base_token> 初始化完成，可以运行"帮我做今天的招聘简报" 日常运行流程 Step 0：读取配置 读取 skill 目录下的 config.json ，提取所有字段。 若文件不存在，提示用户先运行"boss init"完成初始化。 Step 1：拉取候选人列表 boss list 2>&1 输出格式： 序号. 姓名｜应聘职位｜未读:N｜时间:XX｜消息:XX 记录所有候选人的序号、姓名、应聘职位、未读数、最新消息时间。优先处理未读候选人。