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mama-climama CLI

Agent Skill

mama-cli 用于补充效率相关能力,适合在 OpenClaw 中需要让 Agent 承接效率相关任务时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

总安装

2,007

周安装

82

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

643
OpenClaw

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

MIT-0

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

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:mama-cli(mama CLI)
来源仓库:https://github.com/liaofuyan/mama-cli
安装命令:
openclaw skills install mama-cli
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 mama-cli

简介

在 BOSS 直聘中筛选候选人、主动打招呼、处理未读消息/接收简历的浏览器自动化技能,触发词:BOSS直聘、招聘、简历、未读消息、打招呼。

SKILL.md

name
mama-cli
description
在 BOSS 直聘中筛选候选人、主动打招呼、处理未读消息/接收简历的浏览器自动化技能,触发词:BOSS直聘、招聘、简历、未读消息、打招呼。

BOSS 直聘简历筛选技能

触发词示例

主动打招呼:

  • "在 BOSS 直聘上筛选 Java 工程师,3-5 年经验,本科及以上"
  • "帮我找产品经理候选人,5 年以上经验,大厂背景优先"
  • "筛选成都地区的前端开发,薪资 15-25k,主动打招呼"

处理未读消息(含筛选条件):

  • "处理 BOSS 直聘的未读消息,筛选条件:Java, 3-5年经验, 本科及以上"
  • "检查未读消息,筛选产品经理,5年以上,大厂背景"
  • "接收臧尔强的简历"
  • "处理未读消息,按条件筛选后生成报告导入飞书"
核心能力: 推荐牛人筛选打招呼、沟通页面未读消息处理、简历接收、简历下载、常用语索取简历、查看候选人简历详情。

1. 核心配置与规范

✅ 浏览器配置 (必须遵守)

所有 browser 工具调用必须遵循以下配置:

profile: "user"              # 使用用户已登录的浏览器,复用现有 Cookie/登录态
snapshotFormat: "ai"     # 必须使用 AI 快照格式,获取带 [eXX] 数字引用的元素列表
target: "host"           # 本地浏览器
delayMs: 2000-5000       # 操作间隔随机延迟,避免风控

元素定位策略:

场景定位方式示例
简单元素 (按钮/链接)snapshot + grep "关键字" 获取ref + click ref
标签页切换 (全部/未读)evaluate + XPath//span[contains(text(), '未读')]

通过关键字找到元素标准操作流程:

  1. 通过grep快照获取元素ref: 每次操作前,先获取元素Ref,确保元素可见且可点击。
  2. 定位元素 Ref: 使用 AI 快照返回的 ref 进行点击操作。
  3. 处理异常情况: 若元素操作失败(如超时、元素不可见),根据错误类型调用对应场景(如场景 H:关闭弹窗)。
  4. 📸 截图确认操作成功(铁律): 每次关键操作后必须截图 (openclaw browser screenshot),确认页面状态符合预期再继续下一步。宁可多截图,不要盲操作。

- ✅ 页面状态符合预期 → 继续 - ❌ 状态异常(弹窗未关、跳转错误)→ 先修复再继续 - ❌ 验证码/滑块 → 立即停止,通知用户

  1. 弹窗处理: 若操作触发弹窗(如简历、广告)结束后必须关闭,必须使用 场景 H: 关闭弹窗 方法处理。

CLI 常用技巧:

  1. 定位获取 Ref:
    # 查找关键字 (如: 推荐牛人、沟通、未读)
    openclaw browser snapshot --target-id <TARGET_ID> --format ai | grep -C 10 "关键字"
  1. 点击元素 Ref:
    openclaw browser act --kind click --target-id <TARGET_ID> --ref <REF>

🚫 关键禁令

  1. 禁止新建 Tab: 必须复用现有的 "BOSS 直聘" Tab。如果未找到,提示用户手动打开。
  2. 禁止隔离模式: 严禁使用 profile="openclaw"
  3. 禁止高危指令: 严禁使用 requests, responsebody, console, cookies, storage
  4. 禁止 --labels: snapshot 时不要使用 --labels 参数,会导致 listitem 丢失 ref。
  5. 禁止 非登录态停止: 若截图确认非登录态,立即停止操作,提示用户登录。
  6. 禁止 中途停止: 任务必须完整执行到底(导航→列表→遍历所有候选人→报告→飞书),除非遇到无法修复的故障(验证码/登录失效/页面不存在),否则不得在完成一个阶段后停下来。
  7. 禁止 跳过标准流程: 遇到问题必须先回顾标准流程文档(scripts/scenario_handle_unread_with_filter.md),按排查步骤处理,不得随意跳过步骤或自行发挥。

🔍 问题排查流程(必须遵守)

遇到问题时的标准动作

1. 📸 截图 → 看当前页面状态
2. 📋 回顾标准流程 → 确认当前应该在哪一步
3. 🔄 重试 3 次 → 每次都重新获取 snapshot 和 ref
4. ❓ 仍失败 → 记录错误详情,判断是否属于"允许停止"的 4 种情况

常见问题速查

问题标准解决参考场景
点击候选人无反应用 evaluate + DOM 遍历点击scenario_chat_list_click.md
标签页切换失败用 XPath + evaluate 点击scenario_tab_switching.md
简历弹窗打不开重新获取姓名 ref,等待 6 秒scenario_view_resume_detail.md
弹窗关不掉连续 2 次 Escape,或找关闭按钮 refscenario_close_popup.md
返回列表失败确认当前页面,用 Escape 或点击列表项scenario_get_unread_list.md

2. 核心工作流

流程一:推荐牛人筛选与打招呼

目标页面: /web/chat/recommend

  1. 初始化检查: 检查浏览器状态 (status),查找并复用 BOSS 直聘 Tab (tabs)。
  2. 登录验证: 截图 (screenshot) 确认是否在登录态。
  3. 关闭弹窗: 若截图确认有弹窗(如"牛人不回应 试试意向沟通"广告),使用 场景 H: 关闭弹窗 方法关闭。

* 推荐顺序: Escape 键 → 标准选择器 → 几何位置定位 * 注意: 关闭后可能跳转到个人中心,需导航回原页面

  1. 导航与定位:

* 获取页面快照,找到"推荐牛人" ref * 点击 "推荐牛人"元素. * 注意: 内容可能在 iframe 中,需识别并切换 frame。

  1. 筛选操作:

* 点击 "职位" 筛选器,选择目标岗位。 * 点击 "筛选" 按钮,设置学历、经验、薪资条件。

  1. 打招呼循环:

* 识别候选人卡片 (role="listitem"). * 点击 "打招呼" 或 "立即沟通" 按钮。 * 风控: 每次处理 1-2 人,间隔 3-5 秒随机。

  1. 记录与报告: 记录操作结果,生成 Markdown 报告。

流程二:未读消息处理 + 筛选条件 + 飞书报告(⭐ 推荐)

目标页面: /web/chat/index 输入: 筛选条件(职位/经验/学历/薪资/地区) 输出: Markdown 筛选报告 → 飞书文档

完整12步流程,涵盖浏览器初始化、候选人遍历、简历判断、条件筛选、报告生成、飞书导入。 详见 场景 J: 处理候选人未读消息(含筛选条件)

核心流程概览:

  1. 初始化 (Step 1-3): 检查浏览器 → 启动 → 找 BOSS Tab
  2. 导航 (Step 4-6): 沟通 → 全部 → 未读
  3. 获取列表 (Step 7): grep "全部 未读" 提取候选人信息(ref/姓名/时间/未读数/职位/消息摘要)
  4. 遍历处理 (Step 8): 对每个候选人:

- 进入聊天 → 读取消息 → 查看简历详情 → 关闭弹窗 - 条件判断: 不满足 → 记录原因跳过 - 简历判断: 已发送 → 接收+下载 | 未发送 → 常用语索取

  1. 报告生成 (Step 10): Markdown 格式,含通过/未通过/统计
  2. 飞书导入 (Step 11): 使用 feishu-cli-import 技能
  3. 反馈结果 (Step 12): 汇报处理摘要

3. 常用技巧与场景处理

针对 BOSS 直聘的复杂交互场景,我们提供了详细的解决方案文档。

场景 ID场景描述解决方案摘要详细文档
A要查的元素关键字共享 Ref 的标签页 (如 "全部/未读"),或者是statictext类型 ,或者没有ref的元素使用 evaluate + XPath 定位scenario_tab_switching.md
B无 Ref 的列表项 (如聊天列表)使用 evaluate + DOM 查询scenario_chat_list_click.md
C简历预览窗口下载简历iframe 内查找下载按钮scenario_resume_download.md
D使用常用语索取简历自动化发送常用语scenario_request_resume.md
E定位未读消息页面组合定位 Tab 和筛选器scenario_locate_unread.md
F获取未读消息候选人列表定位到未读消息页面后,获取候选人列表scenario_get_unread_list.md
G定位到某个候选人聊天页面有ref直接点击;无ref用evaluate+DOM查询+dispatchEvent(候选人列表通常无ref)scenario_locate_candidate.md
H关闭弹窗/模态框 (广告/简历预览/聊天窗口)Escape 键 → 标准选择器 → 几何位置定位scenario_close_popup.md
I查看候选人简历详情进入聊天页面后查看候选人简历详情scenario_view_resume_detail.md
J处理未读消息(含筛选条件)完整12步流程:初始化→导航→列表→遍历→筛选→简历判断→报告→飞书导入scenario_handle_unread_with_filter.md

通用技巧

  1. AI 快照优先: 始终使用 snapshotFormat="ai" 获取 eXX 引用。
  2. 动态 Ref: 页面刷新后 ref 会变,操作前务必重新获取快照。
  3. 智能等待: 关键操作(如弹窗、iframe 加载)后增加 sleep
  4. Escape 键: 处理弹窗的最稳妥方式。

4. 风控与合规 (必读)

🛡️ 防风控规则

  1. 频率限制: 主动打招呼 < 30 人/天,< 8 人/小时。
  2. 随机间隔: 每次操作后必须等待 2-5 秒随机延迟
  3. 单次操作: 不要批量并发,模拟真人逐个处理。
  4. 停止信号: 出现验证码、滑块或 "今日沟通已达上限" 时,立即停止。

⚠️ 错误处理与重试

  • Timeout/Not Found: 重新获取 AI 快照 (snapshotFormat="ai") 后重试,最多 3 次。
  • 元素操作持续失败: 如果多次尝试操作元素(如点击)仍失败,必须使用截图 (screenshot) 检查页面状态,确认是否有非预期的弹窗、蒙层或其他遮挡物,然后调用对应场景(如场景 H:关闭弹窗)进行处理。
  • 浏览器未准备好: 提示用户先手动打开 BOSS 直聘并登录,确保浏览器处于已登录状态。
  • 登录失效: 提示用户重新登录。

5. 输出模板示例

推荐牛人筛选报告

## BOSS 直聘筛选报告
**时间**: 2026-03-12
**条件**: Java, 3-5年, 本科
**结果**:
| 姓名 | 职位 | 状态 |
|------|------|------|
| 张三 | Java | ✅ 已打招呼 |
| 李四 | Java | ❌ 失败 (原因) |

适合场景

01

OpenClaw 用户查找和安装 Skill 时

02

用户想查找某类 Agent Skill 时

03

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

04

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

补充不同宿主或平台的使用分布数据

能力 5

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

OpenClaw

81.86%
按下载量换算526

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

可疑

Static analysis

通过

权限和风险

操作浏览器

该 Skill 可能涉及浏览器控制能力,使用时可能读取或操作网页内容,需要在受控环境中确认权限边界。

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 warning/failed 结果,不能写成本站确认安全。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

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