用途：根据候选人的简历与偏好，自动执行每日职位搜索，筛选并评估匹配职位，最终给出可直接投递的雇主链接。
主要能力：读取数据目录中的简历、偏好、职位历史与 LinkedIn 联系人；从参数或偏好中提取搜索词；通过 Claude in Chrome MCP 工具在 https://hiring.cafe 上执行搜索并应用日期、地点等筛选；按 fit-scoring 标准对职位评分；将全部职位追加到 job-history.md 以避免重复；对高匹配职位解析雇主招聘页直链并保存职位描述；展示仅新增的高/中匹配结果，并可与 LinkedIn 联系人做模糊匹配提示人脉。
使用方式：先解析数据目录并检查前置条件（简历与偏好均为必需）。加载上下文后执行浏览器搜索。提取结果时不要对 hiring.cafe 或大型职位页使用 get_page_text，应使用 javascript_tool 只抓取结构化列表数据；若选择器不匹配可截图后编写针对性选择器，回退方案为 read_page。评分后保存历史，再解析雇主 URL 并保存高匹配职位到 DATA_DIR/jobs/[company-slug]-[date]/posting.md。最后按固定格式展示结果，并提示可使用 apply、tailor-resume、cover-letter 等独立技能。
适用场景：需要批量、按偏好筛选职位并保留投递线索的求职流程。
限制：简历与偏好为必需项；依赖浏览器自动化与 hiring.cafe；不得向用户展示 hiring.cafe 链接；不要自行改写简历、写求职信或填写申请，这些属于其他技能；若无法解析直链需记录公司名由用户自行查找。反馈可更新 preferences.md 中的排除项、加分项与薪资门槛。