招聘流程助手

招聘流程中的自动化痛点

在招聘场景中，团队常需频繁操作 Lever Sandbox 进行职位发布、候选人筛选、状态流转等任务。手动调用工具时，不仅要反复确认接口参数，还需处理连接状态波动、工具版本更新带来的 schema 变化，既耗时又易因参数错误导致流程中断。

技能的核心工作机制

工具发现与连接管理

该技能通过 Composio 的 Lever Sandbox 工具包，依托 Rube MCP 实现自动化操作。核心流程遵循「先发现、再确认、后执行」的原则：

• 工具搜索：执行任何操作前，必须先调用 RUBE_SEARCH_TOOLS 获取当前可用工具的 slug、输入参数 schema 及推荐执行计划，避免因工具版本更新导致参数失效。
• 连接检查：通过 RUBE_MANAGE_CONNECTIONS 确认 lever_sandbox 工具包的连接状态，若未激活则按返回的授权链接完成配置，确保 ACTIVE 状态后再执行后续操作。
• 执行操作：根据搜索到的工具 slug，通过 RUBE_MULTI_EXECUTE_TOOL 批量执行，批量场景可借助 RUBE_REMOTE_WORKBENCH 的 run_composio_tool() 方法实现。

关键操作模式

支持通过 RUBE_GET_TOOL_SCHEMAS 获取完整工具 schema，适用于需要详细参数配置的场景。执行过程中需复用同一 workflow 的 session ID，新流程则重新生成，避免状态混乱。

适用边界与注意要点

必须遵守的操作准则

• 禁止硬编码参数：工具 schema 可能动态更新，所有参数需从 RUBE_SEARCH_TOOLS 的返回结果中提取，严格匹配字段名称和类型。
• 连接状态前置检查：每次执行前必须确认连接为 ACTIVE 状态，避免因授权失效导致任务失败。
• 分页数据完整获取：处理列表类数据时，需检查响应中的分页 token，循环请求直至获取全部数据。
• 内存参数必填：调用 RUBE_MULTI_EXECUTE_TOOL 时，即使无额外内存数据，也需传入空对象 {} 作为参数。

适用场景限制

该技能聚焦于 Lever Sandbox 的工具调用自动化，不涉及招聘流程的业务逻辑设计，需配合具体的招聘策略使用。对于非 Lever Sandbox 支持的操作，或需要人工判断的复杂场景（如候选人终面评估），仍需人工介入处理。