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browser-search-and-handoff

browser-search-and-handoff

github.com/arthurzakirov生产力0162 次安装5 周前更新
代码仓库

关于 browser-search-and-handoff

用于跨网站按条件重复搜索,并在需要人工确认时交接的 skill,适合租房、求职等任务。它记录匹配证据、适配度、阻碍和后续操作。

主要功能

  1. 01结构化收集搜索条件
  2. 02使用 CSV 等格式跟踪候选项
  3. 03基于证据总结适配度
  4. 04记录发现页与操作页链接
  5. 05敏感步骤设置人工检查点
  6. 06通过跟踪表交接与续做

适用场景

  1. 01跨平台筛选租房或职位
  2. 02按硬性条件和偏好比较候选项
  3. 03准备申请或联系页面交接
  4. 04从现有跟踪表恢复搜索

安装

复制下面的命令,在终端中运行。

$npx skills add https://github.com/arthurzakirov/opportunityos --skill browser-search-and-handoff

安装后在 Claude Code 中输入/browser-search-and-handoff确认已加载。

包含的文件

除 SKILL.md 外,安装时一起下载的参考资料和脚本。

agents/
openai.yaml
assets/
tracker-template.csv
references/
criteria-patterns.md
tracker-fields.md

详细介绍

浏览器搜索与交接

概述

在多个网站上运行可重复的搜索工作流:由用户定义目标属性,Codex 收集符合条件的实体,并在执行敏感步骤或反机器人验证前以受控交接结束。使用此技能,将 AI 能可靠完成的工作与必须由人工确认或手动完成的工作区分开来。

工作流

1. 定义搜索目标和收集条件

首先确定:

  • 领域:公寓、工作、伴侣搜索、供应商或其他实体类型
  • 操作目标:筛选候选项、联系、申请、注册或准备首次联系
  • 搜索范围:优先搜索哪些门户网站或市场
  • 所需输出:本地文件、CSV、Markdown 表格或 Google Sheet

如果用户尚未提供条件,请先停止并询问,再打开网站。提取:

  • 硬性限制:不符合即排除实体的要求
  • 软性偏好:有助于提高排名但不会导致排除的因素
  • 排除项:不可接受的条件或应避免的类别
  • 地理位置和距离规则
  • 时间限制:入住日期、可用时间、开始日期、回复截止时间
  • 可安全重复用于表单的用户资料字段
  • 停止条件:收集多少个匹配项,以及何时停止浏览

使用 criteria-patterns.md 了解特定领域的收集模式。

2. 创建或选择跟踪格式

默认使用基于 tracker-template.csv 的本地 CSV,除非用户明确要求使用其他存储目标。优先使用本地文件,因为它易于检查、比较差异和恢复工作。

仅在用户要求或需要协作编辑时使用 Google Sheets。

在同一条记录中跟踪发现状态和后续跟进状态。每一行应代表一个候选实体及其下一步操作页面。

使用 tracker-fields.md 了解默认架构。

3. 搜索门户网站并收集候选实体

对于实时浏览器操作,优先使用 agent-browser 技能及其 CLI 工作流,而不是临时编写浏览指令。

搜索时:

  • 记录列表 URL、来源门户网站,以及实体符合条件的关键证据
  • 将重要属性规范化后填入跟踪表,而不是依赖文字备注
  • 如果页面未说明某项信息,请明确记录不确定性
  • 对不同门户网站上的重复项和重复列表进行去重
  • 达到所需数量,或结果明显不再符合用户的门槛时停止

不要过早筛选得过于严格。如果用户之后可能想查看边缘匹配项,请保留它们。

4. 评估匹配度并说明纳入理由

对于每个有希望的实体,记录:

  • 满足了哪些硬性限制
  • 满足了哪些偏好
  • 哪些信息缺失或不确定
  • 一段简短说明,解释该结果为何值得用户关注

优先采用透明的推理,而不是不透明的评分。如果同时提供证据,简单的 high、medium、low 匹配度标签通常就足够。

5. 为每个有希望的实体找到下一步操作页面

找到匹配的列表后,定位实际执行操作的页面:

  • 申请表
  • 联系表单
  • 平台外的公司或房东网站
  • 注册流程
  • 联系对方前必须完成的个人资料页面

同时保存发现 URL 和操作 URL。两者往往不同,之后恢复工作时都很重要。

还要记录阻碍因素:

  • 需要账户
  • 需要验证电子邮件
  • 需要验证电话号码
  • 需要简历或附件
  • 仅限学生或特定地区
  • 付费墙或高级功能
6. 尊重自动化边界

默认将此技能视为需要人工参与的技能。

通常适合由 AI 处理的任务包括:

  • 填写用户已提供信息的已知低风险字段
  • 起草求职信、简短个人简介或首条消息的多个版本,供用户审核
  • 选择与用户提供的信息直接对应的下拉选项
  • 保存进度,直至出现需要人工检查的节点

通常仅限人工处理的任务包括:

  • CAPTCHA 或反机器人检查
  • OTP、2FA、电子邮件验证码或手机验证码步骤
  • 法律条款接受、同意、免责或声明
  • 付款
  • 身份验证
  • 可能产生现实后果的最终提交操作

谨慎处理凭据:

  • 优先让用户直接输入密码
  • 如果用户明确要求生成密码,可以提出一个密码,但未经确认,不要擅自重复使用或提交
  • 不要为了通过表单而编造个人资料信息
7. 妥善准备交接

自动化必须暂停时,请提供精简的交接信息:

  • 按匹配度排序的候选清单
  • 每个项目的当前状态
  • 需要人工处理的操作 URL
  • 具体的阻碍因素或检查节点
  • 人工接下来应采取的 1 个操作

如果用户想稍后继续,请从跟踪表继续,而不是重新查找相同的列表。

领域说明

使用 criteria-patterns.md,将信息收集和评分模型调整至公寓、工作、伴侣搜索或其他领域。

使用 tracker-fields.md,确定在交接候选清单前必须填写哪些列。

对于求职申请,此技能负责职位发现、评分、候选清单跟踪和操作 URL 收集。用户选定具体的职位/申请 URL 后,切换到 job-application-operator,以执行基于架构的字段清点、加载私人资料、上传文档、记录日志,并决定提交或停止。

失败模式

预期可能出现以下问题,并明确应对:

  • 用户给出了目标,但没有提供可衡量的标准
  • 门户筛选条件无法充分体现用户的实际要求
  • 列表页面将关键属性隐藏在展开面板或图片集后
  • 操作页面位于不同的域名
  • 门户要求先登录,才会显示操作路径
  • 反机器人系统阻止完全自动化的提交
  • 用户要求执行应由其明确掌控的操作

遇到阻碍时,请在跟踪表中记录,并转向下一个候选项目,以免进度停滞。

输出规范

优先采用简洁、结构化的输出,避免冗长的文字堆砌。

每项结果至少记录:

  • 实体名称或标题
  • 列表 URL
  • 操作 URL
  • 匹配度摘要
  • 阻碍因素
  • 建议的下一步

以跟踪表为准。摘要应从跟踪表中整理得出,而不是反过来。

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