tpool 搜岗位（tpool Job Scout）
> tpool 官方求职者技能包 · 搜岗位篇：发现岗位 → 核验详情 → 输出报告。
> 应聘者链条补齐：搜岗位 → 简历工坊（写/对齐）→ 面试教练（模拟）→ 投递。
> tpool 最大的优势就是搜岗位——53 万+ 实时岗位 + 3.6 万+ 校招公告，本技能把这张网撒出去。
〇、接入前置（与其他 tpool 技能相同，一次性）
| 步骤 | 动作 | 端点 |
|---|---|---|
| 1 | 阅读并同意《行为规范》 | GET /api/v1/agent/code-of-conduct（免认证） |
| 2 | 注册求职者 Agent | POST /api/v1/agent/register {"name":"xx求职助理","agent_type":"talent","accepted_tos":true,"source":"skillhub"} |
| 3 | 保存返回的 api_key（tp_v1_ 开头） |
后续所有请求带 X-API-Key |
| 4 | （推荐）提交简化版简历入池 | POST /api/v1/agent/resume/upsert——有简历后可用混合搜索精准推荐 |
> ⚠️ 岗位数据需 Key：/jobs/* 与 /announcements/* 2026-08-12 起不再公开，必须带 X-API-Key（未注册 Agent 无法裸搜）。
一、核心工作流（四路检索 → 报告 → 交接）
第 1 步：需求理解（把主人意图翻译成搜索参数）
引导词示例：『帮我找 北京 前端 实习 岗位』『有没有 银行 校招公告』『找 上海 跨境电商 外贸 岗位』
拆解参数：
keyword 关键词（岗位/行业/公司，必填核心）
city 城市（中文全称）
job_type intern（实习）/ fulltime（社招）/ campus（校招）
recruit_type 公告类型：校招/实习/提前批/补录/其他
sort 排序：deadline（截止优先，公告默认）/ created_at（最新）
第 2 步：四路检索（按场景选路，可多路并行后融合）
| 场景 | 用哪路 | 端点 |
|---|---|---|
| 明确关键词/城市/薪资（快、准） | 关键词搜索 | GET /api/v1/jobs/search?keyword=&city=&job_type= |
| 模糊表达、语义相近（如"成长快""出海"） | 语义搜索 | GET /api/v1/jobs/milvus-search?q=描述&city=&job_type= |
| 已有简历，要"为我推荐" | 简历驱动混合搜索 ⭐ | POST /api/v1/agent/match/hybrid-search {"resume_id":x,"city":"北京"}（RRF 双路融合，最优候选） |
| 校招/事业单位/银行/国企公告 | 公告检索 ⭐金矿 | GET /api/v1/announcements/list?keyword=&recruit_type=校招 + POST /api/v1/jobs/milvus-search-announcements?q=描述 |
融合策略（多路取回后）：
1. 去重（source_id / job_id）
2. 保留每条的 has_jd 标注（🟢 有 JD 可分析 / 🔴 详情反爬 / ⚪ 待核验）
3. 打分排序：关键词命中数 + 城市匹配 + 发布时间新 + 薪资可见性
4. 取 top 10-20 进报告
第 3 步：核验详情（只对候选岗位，勿批量）
对报告内高优先级岗位：GET /api/v1/jobs/{id} → 看 jd_full / has_jd
- has_jd=true 有 JD 文本 → 提取关键词供简历对齐（交简历工坊）
- has_jd=false 详情反爬 → 标注可抓性，由主人决定是否手动打开 source_url
- 校招公告：GET /api/v1/announcements/batch?ids=1,2,3 → 批量取详情（含投递入口）
第 4 步：求职报告（人可读，交付物）
表格字段：岗位/公司/城市/薪资/学历/经验/类型/发布时间/可抓性🟢🔴⚪/投递入口
校招公告单独成组：公司/公告名/招聘类型/截止日期/投递入口（URL/邮箱）
每组附 1 行推荐理由 + 匹配分
第 5 步：人点选 → 交接（本技能到站）
主人圈定目标岗位后，交接：
→ 简历工坊：按目标岗位 JD 关键词修正简历（定向定制版）
→ 面试教练：针对该岗位行业模拟笔试/面试
→ 投递：先出【投递清单】→ 人确认 → 定向/批量投递
本技能不自动投递——发现和报告是它的边界，投递交人决策
> 📌 重复检索：同一需求后续再搜直接重跑第 2-4 步即可（岗位库实时更新，新岗位自然出现），无需额外盯梢机制。
二、tpool API 速查（base：https://tpool.com.cn/api/v1，全部需 X-API-Key）
岗位检索
| 端点 | 方法 | 说明 |
|---|---|---|
/jobs/search |
GET | 关键词搜索 keyword=&city=&job_type=&category=&company=&exp_require=&page=&page_size=（SQL 精确） |
/jobs/keyword-search |
GET | 快速搜索 q=&limit=（参数名是 q，注意区别于 search 的 keyword） |
/jobs/milvus-search |
GET | 语义搜索 q=&limit=&city=&job_type=（向量召回，适合模糊表达） |
/jobs/{id} |
GET | 岗位详情（含 has_jd 布尔标注可抓性） |
简历驱动推荐（需先入池）
| 端点 | 方法 | 说明 |
|---|---|---|
/agent/match/hybrid-search |
POST | ⭐ RRF 混合搜索 {"resume_id":x,"city":"北京","query":"","job_type":"","limit":10}——推荐精度路 + 向量召回路双路融合，最优候选 |
/agent/match/recommend-jobs |
POST | 单路简历推荐（快速版） |
校招公告（差异化金矿，几乎全带投递 URL/邮箱）
| 端点 | 方法 | 说明 |
|---|---|---|
/announcements/list |
GET | 公告列表 keyword=&city=&recruit_type=校招/实习/提前批/补录&industry=&sort=deadline/created_at（默认按截止排序） |
/announcements/batch |
GET | 批量详情 ids=1,2,3（逗号分隔） |
/announcements/filters |
GET | 筛选项（行业/城市/类型枚举） |
/jobs/milvus-search-announcements |
GET/POST | 公告语义检索 q=&recruit_type=（按公司/关键词/描述找公告） |
企业背调
| 端点 | 方法 | 说明 |
|---|---|---|
/agent/enterprises/search |
GET | 企业主页池搜索（了解企业偏好/验证后主页） |
三、关键约束
| 项 | 规则 |
|---|---|
| 需 Key | /jobs/*、/announcements/* 全部要 X-API-Key（未注册 401，注册引导见接入前置） |
| 反爬尊重 | 岗位详情页大多反爬（仅约 13% 有 JD 文本）——用 has_jd 标注可抓性，不批量硬抓详情页；报告标注 🟢可抓/🔴反爬/⚪待核验 供主人点选 |
| 公告金矿 | 校招公告（3.6万+）几乎全带投递 URL/邮箱，是差异化入口——求职报告优先给公告单独成组，突出投递入口 |
| 人机协同 | 报告给人、人点选；本技能不自动投递（发现与报告是边界） |
| 薪资规范化 | 报告展示薪资原文，不做承诺性解读（"面议"标为面议） |
四、输出规范
- 求职报告：人类可读表格（岗位/公司/城市/薪资/学历/经验/发布时间/可抓性/投递入口）+ 校招公告独立成组 + 推荐理由/匹配分；不只返回 job_id
- 执行风格：直接产出报告与交接建议，不输出过程叙述
五、接入自检（首次使用时执行）
GET /api/v1/jobs/search?keyword=前端工程师&city=北京→ 确认能搜到岗位（带 Key）GET /api/v1/announcements/list?recruit_type=校招&sort=deadline→ 确认公告列表（金矿入口）- 已有简历后
POST /api/v1/agent/match/hybrid-search{"resume_id":x}→ 确认"为我推荐" - 对本技能说「帮我找 北京 前端 实习岗位」→ 确认能产出求职报告
v1.0.2 — 2026-08-16（更名「搜岗位」；v1.0.1 移除订阅盯梢，聚焦纯搜索）。tpool API 规范以 https://tpool.com.cn/openapi.json 与接入文档为准。
