Job Scraper 是一个职位抓取技能，主要面向在丹麦寻找新工作机会的用户。它依据用户画像生成定向搜索查询，从多个丹麦招聘网站检索近期职位，并与历史记录去重后展示新匹配结果。
用途 该技能用于发现与用户背景匹配的新职位。用户可通过自然语言触发，例如“Find new jobs”“Scrape for jobs”“Any new positions?”或输入“/scrape”。
主要能力
- 基于 search-queries.md 中的搜索策略执行 WebSearch 查询，默认运行优先级最高的 3 个类别；用户指定“broad”时运行全部类别。
- 使用站点限定查询检索 jobindex.dk、linkedin.com/jobs、karriere.dk 等招聘站点，聚焦配置的地理区域，查找最近 14 天内的职位。
- 通过 WebFetch 抓取职位页面，提取职位名称、公司、地点、发布日期、URL、关键要求和申请截止日期。
- 对每个新职位做快速匹配度评估，分为 high（直接涉及核心技能）、medium（与经验相邻）、low（需要明显缺乏的技能）三档。
- 将抓取到的职位写入 seen_jobs.json 进行去重，并与 job_search_tracker.csv 中已申请的公司与职位比对，只展示未出现过的职位。
- 以按匹配度排序的表格呈现结果，并针对高匹配职位补充匹配原因、需核对的关键要求和潜在风险点。
使用方式 执行流程分六步：加载状态（读取 seen_jobs.json、job_search_tracker.csv 和 search-queries.md）；搜索；抓取解析；快速匹配评估；去重存储；展示结果。用户可选择性地传入聚焦领域参数（如“/scrape data science”）或“broad”。展示结果后，技能会询问是否对某个编号职位做详细评估，若用户选择，则进入 job-application-assistant 工作流（先做匹配评估，通过后再生成简历和求职信）。若用户决定申请，可将记录添加到 job_search_tracker.csv。
适用场景 适合需要定期扫描丹麦招聘市场、筛选与自身画像匹配的新职位并避免重复查看的用户，也适用于按特定领域聚焦搜索或广泛覆盖多个搜索类别的场景。
限制
- 仅覆盖丹麦招聘站点，并聚焦配置的地理区域，跳过需要搬迁或明显超出通勤范围的职位。
- 只展示仍在开放的职位，跳过截止日期已过或标记为关闭的职位。
- 不虚构职位，仅呈现实际 WebSearch/WebFetch 返回的结果。
- 为提升效率，先用标题和摘要预筛，避免抓取每个搜索结果。
- 具体配置的搜索类别、查询内容和地理区域取决于本地文件，资料未提供具体内容。