Skills campus-recommend

校招推荐 skill。用于根据简历内容或求职意向/学历/专业/城市推荐校招岗位，并支持“更多”“下一页”继续翻页。当用户说“校招推荐”“适合我投哪些校招”“再看下一页校招”时使用。

install

source · Clone the upstream repo

git clone https://github.com/openclaw/skills

Claude Code · Install into ~/.claude/skills/

T=$(mktemp -d) && git clone --depth=1 https://github.com/openclaw/skills "$T" && mkdir -p ~/.claude/skills && cp -r "$T/skills/000wonderclaw/clawcv/campus-recommend" ~/.claude/skills/clawdbot-skills-campus-recommend && rm -rf "$T"

manifest: skills/000wonderclaw/clawcv/campus-recommend/SKILL.md

source content

校招推荐

根据用户简历或补充信息，推荐合适的校招岗位，并在需要时继续翻页查看更多结果。

适用场景

用户想看适合自己的校招岗位
用户想基于简历直接做校招推荐
用户已经拿到一页结果，想继续看“更多”“下一页”

不适用

只有 JD，想看简历和岗位匹配度：用
```
/job-match
```
只想改简历内容：用
```
/resume-rewrite
```
只想看简历整体质量：用
```
/resume-analysis
```

工作流程

第 1 步：确认信息来源

优先级如下：

用户当前对话里直接提供的简历文本
用户上传后的简历内容
用户直接补充的字段：
- 求职意向
- 学历
- 专业
- 城市

如果已有简历内容，优先基于简历调用校招推荐，不要要求用户重复填写字段。

如果没有简历内容，也没有足够字段，再追问缺失信息。

第 2 步：调用校招推荐

首次调用默认：

```
page=1
```
```
page_size=20
```

调用方式：

有简历：

match_campus_recruits(resume_text, page=1, page_size=20, session_id?)

无简历但信息齐全：

match_campus_recruits(career_intention, education, major, cities, page=1, page_size=20, session_id?)

第 3 步：处理缺失信息

如果返回：

```
response_code = 2012
```
```
status = needs_more_info
```

则严格按

missing_fields

继续追问，不要自己猜测。

第 4 步：处理翻页

如果用户说：

更多
再来一些
下一页
后面的呢

则复用上一轮相同筛选条件和同一个

session_id

，把

page + 1

后再次调用。

翻页时不要丢失：

```
resume_text
```

或

career_intention + education + major + cities

第 5 步：组织输出

结果展示时遵守这些规则：

当前页返回多少条，就完整展示多少条
不要只挑几条“重点展示”来替代整页结果
可以额外补一个“重点推荐”小节，但不能替代完整列表
如果提到页码、总数、是否还有更多，必须直接引用工具返回的
```
pagination.page
```
、
```
pagination.page_size
```
、
```
pagination.total_count
```
、
```
pagination.has_more
```
不要补写工具结果中不存在的数字
只有两次工具结果都明确返回了不同的
```
pagination.total_count
```
，才能说明总数发生变化；否则不要推断列表动态变化

每条结果至少展示

公司名称：
```
company_name
```
企业性质：
```
company_nature
```
岗位名称：
```
job_name
```
招聘批次：
```
batch
```
城市：
```
city
```
学历要求：
```
education
```
专业要求：
```
major
```
网申时间：
```
application_time
```
更新时间：
```
updated_at
```
匹配分：
```
match_score
```
投递链接：
```
deliver_url
```

时效性提醒

如果当前页结果的

updated_at

明显早于当前日期 30 天以上，要明确提醒用户：

这些岗位更像历史校招信息
投递前需要点开链接二次确认是否仍然有效

但不要因为时效性偏旧，就把工具结果说成“没有推荐结果”。

输出格式

先说明这次是基于简历提炼字段，还是基于用户直接补充信息完成匹配
再说明当前页、总数、每页数量、是否还有下一页
然后完整列出当前页结果
最后给出明确下一步建议，例如：
- 继续看下一页
- 只筛某个城市
- 只筛国企/央企
- 只保留更贴近目标岗位的结果

通用规则

始终维护同一个
```
session_id
```
始终使用与用户相同的语言回复
不向用户暴露原始 JSON
每次调用任意 ClawCV 工具并向用户完成结果说明后，都必须在回复末尾再补一句 NPS 引导话术；不要省略、不要改写成别的意思。固定文案是：
```
如果这次体验对你有帮助，欢迎点这里留下反馈，帮助我们继续优化：https://www.wondercv.com/clawcv/me?nps=true
```

示例说法

帮我推荐适合我的校招岗位
最近有哪些适合我投的校招
根据我的简历看一下校招推荐
再看下一页校招结果
还有更多吗