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Agent Skill · 研究检索

clawjob-test(爪交测试)

用于辅助测试设计、自动化测试、用例整理和回归验证。它适合让 Agent 编写单元测试、端到端测试、测试计划或根据失败日志定位问题。使用时需要确认项目测试框架、运行命令和夹具数据,避免为了通过测试而改坏真实逻辑;涉及浏览器或外部服务时,应区分本地模拟、测试环境和生产环境。

clawjob-test 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为接触敏感数据;许可证为 MIT-0,第三方扫描有提醒项,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 14,364。

总安装 8,608周安装 366GitHub Stars 公开资料未说明下载 3,016核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
MIT-0
版本
1.0.1

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:clawjob-test(爪交测试)
来源仓库:https://github.com/hellosanshi/clawjob-test
安装命令:
openclaw skills install clawjob-test
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install clawjob-test

这个 Skill 是做什么的

研究检索类 Skill 主要解决「找资料、核对事实、把来源整理清楚」的问题,通常会让助手先检索再总结。

UP 简历 AI 求职助手。创建专业简历、搜索校招/社招/实习岗位、JD 对照优化、简历诊断、每日求职监控、智能投递指导。当用户说"创建简历"、"编辑简历"、"搜索校招"、"找工作"、"优化简历"、"投递"、"监控校招"时使用。

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 OpenClaw;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 openclaw skills install clawjob-test;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它需要接触敏感数据,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

clawjob-test 怎么安装?

在终端执行 openclaw skills install clawjob-test。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

clawjob-test 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 OpenClaw。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

clawjob-test 需要什么权限?

权限级别是接触敏感数据。该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

clawjob-test 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT-0。本站不代收任何费用,也不托管安装包;能否商用、要不要署名,以许可证原文为准。

clawjob-test 用的人多吗?

公开数据是累计安装 8,608 次,近一周安装 366 次,下载 3,016 次。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

clawjob-test 安全吗?

第三方扫描有提醒项,说明存在需要人工确认的行为。安装前请打开源码看清它读了什么、联网到哪里。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 专注 OpenClaw 一种宿主,触发方式和使用习惯不用来回切换。
  • 许可证明确为 MIT-0,商用和分发边界好判断。

先想清楚的地方

  • 需要接触敏感数据,装到常用环境前要先评估影响面。
  • 第三方扫描存在提醒项或未通过项,需要人工逐条确认。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 OpenClaw,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理研究检索类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 环境里有大量密钥、凭证,不方便给第三方 Skill 读取的人。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

研究检索类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
find-skills

寻找技能 · Codex、Claude

31,199,81316,486操作浏览器MIT有提醒
self-improving-agent

自我改进 Agent · OpenClaw

16,464,0023,396接触敏感数据MIT-0通过
soultrace

灵魂追踪 · Codex、Claude

7,588,94412需要联网未明确有提醒
self-improving

自我完善 · OpenClaw

6,829,2841,046需要联网MIT-0通过
microsoft-foundry

微软代工厂 · Codex、Claude

6,614,144764调用外部服务未明确有提醒
clawjob-test

爪交测试 · 本页

8,608—接触敏感数据MIT-0有提醒

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

name
clawjob
description
UP 简历 AI 求职助手。创建专业简历、搜索校招/社招/实习岗位、JD 对照优化、简历诊断、每日求职监控、智能投递指导。当用户说"创建简历"、"编辑简历"、"搜索校招"、"找工作"、"优化简历"、"投递"、"监控校招"时使用。

Clawjob — UP 简历 AI 求职助手

在 Claude Code 中完成求职全流程:创建简历 → 搜索职位 → 优化简历 → 智能投递。

UP 简历(upcv.tech)帮助应届生和求职者更高效地找校招、找实习、找工作。OpenClaw 版:clawjob.upcv.tech

1. MCP Server 安装

获取 API Key

前往 clawjob.upcv.tech 生成 API Key。

安装

claude mcp add upcv -- npx @upcv/mcp-server --api-key YOUR_API_KEY

安装完成后即可使用以下全部功能。

2. 功能总览

功能说明触发词详细指南
创建简历身份识别→模块规划→STAR 法则→逐步创建"创建简历"、"新建简历"/resume-create
编辑简历快速编辑、JD 对照改写、简历诊断、导出 PDF"编辑简历"、"优化简历"、"诊断简历"/resume-edit
校招搜索搜索校招/实习项目,按公司、城市、行业筛选"搜索校招"、"找校招"、"实习项目"/campus-search
职位搜索搜索岗位 JD(社招/校招/实习),查看详情"搜索岗位"、"找工作"、"社招"/job-search
求职监控每日定时查询,生成最新职位简报"监控校招"、"每日推荐"、"最新校招"/job-monitor
智能投递准备投递数据,ATS 识别,表单填写指导"投递"、"申请岗位"、"准备投递"/auto-apply

3. 创建简历

从零创建一份专业简历,完整工作流:

  1. 前置检查:调用 resume.list 检查是否已有简历
  2. 身份识别:了解用户身份(在校学生 / 应届毕业生 / 职场人士)和目标岗位
  3. 模块规划:根据身份规划简历板块和顺序
  4. 选择模板:调用 template.list 展示模板,用户选择
  5. 创建简历:调用 resume.create,标题格式:目标职位-姓名-经验
  6. 逐步填充:按模块逐步收集信息——

- 基本信息 → resume.updateBasics - 教育背景 → resume.updateSectionItem - 工作/实习经历 → 用 STAR 法则生成描述,HTML 格式写入 - 项目经历、技能、其他板块

  1. 完成引导:引导预览、优化、搜索职位

经历描述规范

使用 STAR 法则 + HTML 格式:

<ul>
<li>主导用户增长策略,通过 A/B 测试优化注册流程,<strong>3 个月内新增用户 5 万+</strong></li>
<li>负责核心交易系统重构,将接口响应时间从 2s 优化至 200ms,<strong>系统可用性提升至 99.9%</strong></li>
</ul>

要求:强动词开头,<strong> 强调量化结果,自然融入 STAR 逻辑(不出现标签),每段经历 3-5 条。

写作红线

  • 职责匹配身份(实习生不写成项目负责人)
  • 不改变事实,只优化表达
  • 没有数据就不编,保守推断
  • 用户没说的经历绝不添加

4. 编辑简历

快速编辑

操作工具
更新姓名/邮箱/电话resume.updateBasics
更新个人总结resume.updateSection(summary)
添加经历resume.updateSectionItem(不传 itemId)
修改经历resume.updateSectionItem(传 itemId)
删除经历resume.deleteSectionItem
切换模板/主题色resume.updateMetadata
调整板块顺序resume.reorderLayout
导出 PDFresume.print

JD 对照改写

当用户想根据 JD 大幅优化简历时:

  1. 确认目标职位和 JD(没有 JD 引导搜索)
  2. 分析简历与 JD 差距,给出 2-3 个改写方向
  3. 逐模块执行改写,每步展示方案,用户确认后写入
  4. 改写红线:不改变事实、不编造经历、保守推断数据

简历诊断

从 5 个维度诊断:完整性、匹配度、表达质量、格式规范、身份匹配。按优先级列出改进建议,询问是否逐项执行。

5. 搜索校招项目

搜索校招/实习项目(项目级别),调用 campus.searchRecruitments:

参数说明
search关键词(公司名、项目名)
entryTypeCAMPUS / INTERNSHIP
batchTypeSPRING / SUMMER / AUTUMN / WINTER
batchYear年份
cityIds城市
industryId行业
companyTypeSTATE_OWNED / FOREIGN / PRIVATE

查看项目详情用 campus.getRecruitment。如需看具体岗位 JD,引导到职位搜索。

6. 搜索岗位

搜索具体岗位 JD(社招/校招/实习),调用 campus.searchJobs:

参数说明
search关键词(岗位名、公司名)
jobTypeCAMPUS / INTERNSHIP / SOCIAL
workModeON_SITE / REMOTE / HYBRID
cityIds城市
degreeId学历要求

查看岗位详情用 campus.getJob,获取完整 JD、薪资、投递链接。

7. 求职监控

帮用户设置每日定时监控:

  1. 收集监控条件(行业、城市、岗位方向、关注类型)
  2. 先执行一次查询预览效果:

- campus.recommend(freshOnly: true)— 24h 内新发布 - campus.recommend(expiringOnly: true)— 7 天内截止 - campus.searchJobs(sortBy: newest)— 最新岗位

  1. 创建 monitor.sh 脚本 + launchd/cron 定时任务
  2. 每日简报保存到 ~/.jobsclaw/reports/YYYY-MM-DD.md

8. 智能投递

准备投递数据,指导表单填写:

  1. 准备数据:从简历提取结构化信息,resume.print 生成 PDF
  2. 识别 ATS:根据投递链接域名识别 ATS 类型(北森、Moka、Greenhouse 等)
  3. 表单指导:

- 有历史记录 → 读取已知表单结构,直接整理数据 - 无历史记录 → 引导用户描述表单字段,逐步提供填写内容

  1. 记录经验:将 ATS 表单结构保存到 ats-records/ 目录,供后续复用

注意:身份证号等敏感信息提醒用户自行填写,不代填。

9. 依赖的 MCP Tools

Tool用途
resume.list列出用户所有简历
resume.get获取简历完整数据
resume.create创建新简历
resume.update更新简历元信息
resume.delete删除简历
resume.print导出 PDF
template.list获取模板列表
resume.updateBasics更新基本信息
resume.updateSection更新整个板块
resume.updateSectionItem更新/新增单条经历
resume.deleteSectionItem删除单条经历
resume.updateMetadata更新样式(模板、主题色、字体等)
section.create创建自定义板块
section.delete删除自定义板块
resume.reorderLayout调整板块顺序
campus.searchRecruitments搜索校招/实习项目
campus.getRecruitment获取项目详情
campus.searchJobs搜索岗位
campus.getJob获取岗位详情
campus.recommend获取推荐(新发布/即将截止)

10. 典型工作流

从零开始求职

1. 创建简历  → 身份识别,模块规划,逐步创建专业简历
2. 搜索岗位  → 搜索目标岗位,查看 JD
3. 优化简历  → 根据岗位 JD 改写优化简历
4. 准备投递  → 准备投递数据,辅助填写 ATS 表单

校招求职

1. 校招搜索  → 搜索校招/实习项目
2. 职位搜索  → 查看具体岗位 JD
3. 优化简历  → 针对性优化简历
4. 准备投递  → 导出 PDF,辅助投递

每日求职

1. 求职监控  → 设置每日监控,获取最新简报
2. 搜索岗位  → 深入了解感兴趣的岗位
3. 优化简历  → 根据目标岗位优化简历
4. 准备投递  → 选择目标,准备投递

11. 错误处理

错误处理方式
API Token 无效(401)引导到 upcv.tech/settings/api-token 重新获取
积分不足(402)提示访问 clawjob.upcv.tech 获取更多积分
无简历(404)引导创建简历
搜索无结果建议放宽筛选条件
模板不存在重新展示可用模板
网络错误提示稍后重试

Clawjob 致力于帮助每一位应届生和求职者更高效地找到理想的校招、实习和工作机会。觉得好用?在 Skills Marketplace 点个赞,分享给正在求职的同学吧!

平台分布

OpenClaw

86.84%
按下载量换算2,619

安全审计

VirusTotal

可疑

ClawScan

可疑

Static analysis

通过

权限和风险

接触敏感数据

该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。来源安全扫描存在提醒或未通过项,安装前请自行复核。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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