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OfferCatcher

再也不错过任何一场面试。
AI 驱动的邮件解析，将招聘邮件转为原生提醒事项。

功能特性 • 快速开始 • 安装 • 使用方法 • 配置

OpenClaw Skill Python 3.11+ macOS MIT License English

痛点

你在找工作。邮箱里塞满了招聘邮件——面试邀请、在线测评、笔试通知、截止日期。重要的邮件被淹没在"投递成功"回执和垃圾邮件里。

你错过了一场面试。 或者记错了时间。或者忘了那个编程测试的截止日期。

解决方案

OfferCatcher 自动扫描你的邮件，使用 AI 提取招聘事件，再把它们同步到 iPhone/Mac 的原生提醒事项。

📧 邮件到达 → 🤖 AI 解析 → 🔔 提醒创建

没有正则。没有脆弱的模式匹配。智能提取，适配所有邮件格式和语言。

架构说明

OfferCatcher 故意拆成两层：

  • OpenClaw 编排层：负责扫描 Apple Mail、调用 LLM、校验事件 JSON、决定哪些事件需要同步。
  • 原生桥接层：负责真正写入提醒事项。scripts/apple_reminders_bridge.py 默认优先走 remindctl（Swift + EventKit），只有在本机没有 remindctl 时才回退到 AppleScript。

这样做是为了避免把后台 node -> 提醒事项.app 的 Automation 权限当成主路径。对 macOS 来说，这条权限链通常不如原生 bridge 稳定。

功能特性

  • 🤖 AI 驱动解析 — LLM 理解任意邮件格式，任意语言
  • 🍎 原生苹果集成 — 与 Mail.app 和 Reminders.app 深度集成
  • 📱 跨设备同步 — 通过 iCloud 同步到 iPhone、iPad、Mac
  • ⚡ 全自动运行 — 一次配置，通过 OpenClaw heartbeat 自动运行
  • 🌍 全语言支持 — 中文、英文、日文，统统不在话下

社区

快速开始

# 安装
curl -sSL https://raw.githubusercontent.com/NissonCX/offercatcher/main/install.sh | bash

# 推荐安装原生桥接
brew install steipete/tap/remindctl
remindctl authorize

# 配置
echo 'mail_account: "Gmail"' >> ~/.openclaw/offercatcher.yaml

# 扫描
python3 ~/.openclaw/workspace/skills/offercatcher/scripts/recruiting_sync.py --scan-only

OpenClaw 会自动解析结果并创建提醒。

安装

环境要求

  • macOS（Apple Mail 和 Reminders 集成）
  • Python 3.11+
  • 推荐安装 remindctl（brew install steipete/tap/remindctl）
  • OpenClaw（可选，用于自动化）

方式一：从 ClawHub 安装（推荐）

# 搜索 skill
openclaw skills search offercatcher

# 安装到工作区
openclaw skills install offercatcher

方式二：一键安装

curl -sSL https://raw.githubusercontent.com/NissonCX/offercatcher/main/install.sh | bash

安装完成后，建议先授权原生桥接：

remindctl authorize

方式三：手动安装

git clone https://github.com/NissonCX/offercatcher.git
cd offercatcher

使用方法

第一步：查看邮箱账号

python3 scripts/list_mail_sources.py

显示 Apple Mail 中配置的所有账号：

[
  {"account": "Gmail", "mailbox": "INBOX"},
  {"account": "iCloud", "mailbox": "INBOX"}
]

第二步：配置

创建 ~/.openclaw/offercatcher.yaml：

mail_account: "Gmail"    # Apple Mail 账号名
mailbox: "INBOX"         # 要扫描的邮箱文件夹
days: 2                  # 扫描最近 N 天
max_results: 60          # 最大邮件数

第三步：扫描邮件

python3 scripts/recruiting_sync.py --scan-only

输出（JSON 格式，供 OpenClaw LLM 解析）：

{
  "emails": [
    {
      "message_id": "12345",
      "subject": "面试邀请 - 软件工程师",
      "sender": "recruiting@company.com",
      "received_at": "2026-04-01 10:00",
      "body": "尊敬的候选人，您的面试安排在..."
    }
  ]
}

第四步：AI 解析 + 创建提醒

OpenClaw 自动：

  1. 使用 LLM 解析每封邮件
  2. 提取公司、事件类型、时间、链接
  3. 把最终写入交给原生提醒事项桥接层

或手动应用解析结果：

python3 scripts/recruiting_sync.py --apply-events /tmp/events.json

手动记录事件

python3 scripts/manual_event.py \
  --title "Google 面试" \
  --due "2026-04-15 14:00" \
  --notes "链接: https://meet.google.com/xxx"

工作原理

┌─────────────────┐     ┌─────────────────┐     ┌────────────────────────────┐
│   --scan-only   │ ──▶ │   OpenClaw LLM  │ ──▶ │  原生桥接写入提醒事项       │
│    扫描邮件     │     │    解析事件     │     │  remindctl / AppleScript   │
└─────────────────┘     └─────────────────┘     └────────────────────────────┘

为什么用 LLM 而不是正则？

正则 LLM
遇到新格式就挂 适配任意格式
需要公司特定规则 适用于任何公司
需要人工维护 零维护
特定语言 全语言支持

配置

命令行参数

参数 默认值 说明
--mail-account 全部 Apple Mail 账号名
--mailbox INBOX 邮箱文件夹
--days 2 扫描最近 N 天
--max-results 60 最大邮件数
--dry-run false 测试运行，不创建提醒
--verbose false 详细日志

环境变量

OFFERCATCHER_MAIL_ACCOUNT="Gmail"
OFFERCATCHER_DAYS=7
OFFERCATCHER_MAX_RESULTS=100
OFFERCATCHER_LOG_LEVEL=DEBUG

事件 JSON 格式

--apply-events 接受的格式：

{
  "events": [
    {
      "id": "唯一标识",
      "company": "阿里巴巴",
      "event_type": "interview",
      "title": "阿里巴巴面试",
      "timing": {"start": "2026-04-15 14:00", "end": "2026-04-15 15:00"},
      "role": "软件工程师",
      "link": "https://meeting-url"
    }
  ]
}

事件类型：interview、ai_interview、written_exam、assessment、authorization、deadline

效果展示

提醒列表
提醒列表 		提醒详情
提醒详情

项目结构

offercatcher/
├── scripts/
│   ├── recruiting_sync.py      # 主脚本（扫描/应用）
│   ├── apple_reminders_bridge.py # Apple Reminders 桥接
│   ├── manual_event.py         # 手动记录事件
│   └── list_mail_sources.py    # 列出邮箱账号
├── tests/                      # 单元测试
├── SKILL.md                    # OpenClaw skill 定义
└── README.md                   # 英文文档

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