🚀 Auto-Job-Hunter | 全自动 AI 求职
Auto-Job-Hunter 是一个工业级的多平台全自动求职系统。它不仅仅是一个爬虫，而是一个集成了 DOM 穿透抓取、多智能体(Multi-Agent)简历重写、一票否决规则树、以及飞书云端大盘 的硬核求职矩阵。
支持平台：BOSS 直聘 | 前程无忧 (51job) | 猎聘网
✨ 核心特性 (Features)
- 🕷️ 多平台制霸与防风控
- 采用 Playwright Stealth v2.0+ 抹除 WebDriver 特征。
- 独创 “影帝级”鼠标轨迹伪装 与物理隔离 Profile 目录，无视常规检测。
- 猎聘/51job DOM 穿透：无视前端干扰弹窗，精确静默秒传附件。
- 🧠 LangGraph 多智能体协作
- 告别单次大模型调用的敷衍。采用
Splitter -> Architect -> Critic -> Formatter四阶段 Agent 工作流。 - 独创 80 分放行机制，打分不合格自动打回重写，确保发给 HR 的每一句话都是王炸。
- 告别单次大模型调用的敷衍。采用
- 🛡️ 双漏斗清洗过滤引擎 (Veto System)
- 硬规则清洗：自定义 JSON 词库，遇“外包、管培、销售、单休”直接一票否决，坚决不浪费 AI Token。
- LLM 深度体检：提取 JD 潜台词，生成“高杠杆匹配点”与“致命硬伤与毒点”报告。
- 📊 云端与本地数据双向奔赴
- 采用 SQLite WAL 模式，支持多进程高并发抓取不锁表。
- 飞书多维表格 (Bitable) 双向同步：在手机上用飞书看 AI 汇总的岗位大盘，随时掌控求职进度。
- 💻 极客范 Next.js 控制台
- SSE (Server-Sent Events) 实时通讯，在网页端弹出的“悬浮终端”中，像黑客一样看着爬虫日志流式输出。
🏗️ 架构全景 (Architecture)
抓取 (Scrape) ➡️ 入库 (SQLite) ➡️ 规则清洗 (Rule Filter) ➡️ 云端看板 (Feishu) ➡️ 深度评估 (LLM Agent) ➡️ 自动投递 (Auto Delivery)
🛠️ 快速开始 (Quick Start)
1. 硬件与系统前置要求 ⚠️ (必看)
- 操作系统：当前代码高度定制化，建议在 macOS 环境下运行（底层强依赖 Mac 的
osascript唤醒浏览器机制及 Mac 版 Word 的 PDF 转换引擎）。Windows/Linux 用户需自行修改底层的脚本执行逻辑。 - Python：3.10 及以上版本（代码中使用了
X | Y等较新的语法特性）。 - Node.js：18+（并全局安装
pnpm包管理器）。 - 系统依赖：必须通过 Homebrew 安装
poppler（PDF 转长图引擎的 C++ 底层依赖）。 - 账号与秘钥：准备好 OpenAI 格式的大模型 API Key，以及一个飞书账号。
2. 基础环境搭建
打开 Mac 终端，按顺序执行以下命令：
# 1. 安装系统级依赖
brew install poppler
# 2. 克隆项目
git clone [https://github.com/](https://github.com/)[你的用户名]/Auto-Job-Hunter-OpenSource.git
cd Auto-Job-Hunter-OpenSource
# 3. 配置 Python 虚拟环境 (强烈推荐)
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate
# 4. 安装 Python 全家桶依赖
pip install -r requirements.txt
# 5. 下载 Playwright 浏览器专属内核 (必须执行)
playwright install chromium
3. 初始化极客控制台 (前端)
由于前端使用了锁版本的 pnpm-lock.yaml，请务必使用 pnpm 安装：
# 如果你没有 pnpm，先全局安装：npm install -g pnpm
cd frontend
pnpm install
cd ..
4. 授权 Mac 辅助功能 (防报错关键)
由于脚本使用了 pyautogui 模拟真实的物理鼠标轨迹：
- 请打开 Mac 的 「系统设置」 -> 「隐私与安全性」 -> 「辅助功能」。
- 将你的 终端应用 (Terminal / iTerm2) 以及 IDE (VSCode / Cursor / PyCharm) 添加进去并开启开关，否则运行时会报权限错误。
5. 配置文件与基础设施
复制环境模板并填入你的密钥：
cp common/config_example.py common/config.py
cp .env.example .env
(请在 .env 中填入你的 OPENAI_API_KEY，飞书相关的 Key 将在下一步获取)
6. 📊 飞书多维表格 (Bitable) 数据库配置指南
本项目使用“飞书多维表格”作为轻量级的云端数据库和极客控制面板。为了让程序能够读写你的飞书表格，请严格按照以下步骤配置：
6.1 克隆数据库模板
- 打开模板：访问 👉 Auto-Job-Hunter 求职自动化模板（访问密码：
9&8T6388）。 - 转存模板：点击页面右上角的 “使用该模板” 或 “复制”。
- 确认转存：将其保存到你的“我的空间”中。接下来的所有 ID 获取操作，都请在你自己空间下的这份新表格中进行。
6.2 获取开发者凭证与终极授权 (APP_ID & APP_SECRET)
- 登录平台：访问 飞书开放平台 并登录。
- 创建应用：点击 “创建企业自建应用”，为应用起名（例如：
Auto-Job-Hunter），点击创建。 - 获取密钥：在左侧栏 “凭证与基础信息” 中复制
App ID和App Secret，填入.env文件。 - 🤖 添加机器人实体（必做！）：在左侧栏 “应用功能” -> “添加应用能力” 中，找到 “机器人” 并点击添加。(注：只有赋予了机器人能力，你的代码才能拥有一个“身份”去编辑文档)。
- 开通数据权限：在左侧栏 “开发配置” -> “权限管理”，开通以下两个核心权限：
查看、评论、编辑和管理多维表格(bitable:app:read_write)查看、评论和导出多维表格(bitable:app:readonly)
- 发布应用：在左侧栏 “应用发布” -> “版本管理与发布”，创建版本（如
1.0.0）并申请发布。 - 🔑 给机器人“发钥匙”（极其重要！防 403 报错指南）：
- 回到你转存的飞书多维表格页面，点击右上角 “分享” 或 “添加协作者”（带
+号的小人图标）。 - 在搜索框中搜索你创建的应用名称（如
Auto-Job-Hunter），授予其 “可编辑” 权限并完成。 - 💡 【进阶避坑 Workaround】：如果系统抽风，在协作者搜索框里搜不到你的应用，请使用以下“曲线救国”绝招：
- 打开飞书客户端，发起一个群聊，把你本人和刚才创建的机器人拉进同一个群。
- 将你的多维表格链接直接发送到这个群聊中。
- 在表格的分享面板中，将权限设置为**“获得链接的群成员均可编辑”**。这样机器人就能顺理成章地获得数据写入权限了！
- 回到你转存的飞书多维表格页面，点击右上角 “分享” 或 “添加协作者”（带
6.3 获取数据库坐标 (APP_TOKEN & TABLE_ID)
观察转存后的飞书多维表格浏览器网址：
https://你的域名.feishu.cn/base/xxxxxxxxxxxxxx?table=yyyyyyyyyy&view=...
- 获取 APP_TOKEN（Base ID）：
- 标准模式：网址包含
/base/，App Token 是/base/后面、?之前的一串字符。(填入.env的FEISHU_APP_TOKEN) - Wiki 模式：若网址以
/wiki/开头，请去 飞书 API 调试台 -> “知识库” -> “获取节点信息 (get_node)”，传入 wiki 链接里的代码获取真实的obj_token，填入.env。
- 标准模式：网址包含
- 获取五个关键 TABLE_ID：
点击表格底部的标签页，每切换一个表，网址中
table=后面的 ID 就会改变。请依次复制并填入.env：- 岗位表 ➡️
FEISHU_TABLE_ID_JOBS - 配置表 ➡️
FEISHU_TABLE_ID_CONFIG - 提示词表 ➡️
FEISHU_TABLE_ID_PROMPTS - 简历表 ➡️
FEISHU_TABLE_ID_RESUMES - 偏好表 ➡️
FEISHU_TABLE_ID_PREFERENCES
- 岗位表 ➡️
7. 初始化本地 SQLite 数据底座
python data/db_manager.py
# 看到 "✅ 数据库初始化成功！WAL 模式已激活" 即可
🚀 运行系统 (Usage)
系统采用“先物理授权，后逻辑调度”的防风控模式，请按以下流水线操作：
阶段一：采集身份令牌 (Cookie Harvesting)
首次运行，需让系统获取各大平台的通行证（本地缓存，绝不上云）。
-
BOSS 直聘：
python boss_scraper/boss login --cookie-source edge # 按提示打开 Edge 登录 Boss 直聘网页版，终端显示“✅ 登录成功”即可。 -
猎聘网：
python liepin_scraper/liepin_cookie_harvester.py -
前程无忧 (51job)：
python 51job_scraper/51job_cookie_harvester.py
(💡 运行后系统会弹出浏览器，请手动完成扫码登录，看到成功提示后关闭浏览器即可。有效期内无需重复获取。)
阶段二：启动控制台基础服务
新开两个终端窗口，分别运行后台引擎与极客控制台：
# 终端 1：启动 FastAPI 后端大脑
cd jobhunter-backend
python main.py
# 终端 2：启动 Next.js 沉浸式工作台
cd frontend
pnpm dev or npm run dev
# 浏览器打开 http://localhost:3000
阶段三：下达自然语言指令 (NL Controller)
授权完成后，即可进入“脱离浏览器”的自动化调度阶段。在终端启动对应的调度管家：
- 启动 BOSS 调度：
python boss_scraper/boss_nl_controller.py - 启动猎聘调度：
python liepin_scraper/liepin_nl_controller.py - 启动 51job 调度：
python 51job_scraper/51job_nl_controller.py
🎉 引擎点火： 在终端直接输入自然语言需求，系统会自动处理薪资映射、城市转换及翻页逻辑。
指令示例："帮我抓取广州和深圳的 AI 产品经理，薪资 20-30k，抓取前 3 页数据。"
(⚠️ 提示：为确保成功越过风控，Boss 采集时系统会在需要时自动弹出浏览器新标签页，请勿关闭，抓取结束后可手动清理。)
📂 核心目录解析
common/：全局配置与飞书底层 API。data/：SQLite WAL 数据库。boss_scraper/&51job_scraper/&liepin_scraper/：三大平台物理隔离的自动化抓取引擎。job_processor/：数据处理大脑，包含rule_config.json(一票否决黑名单)。ai_agents/&multi_agent_workflow/：基于 LangGraph 的简历/话术重写工厂。backend/：FastAPI 调度器。frontend/：Zustand + SSE 驱动的现代化 React 前端。
⚠️ 免责声明 (Disclaimer)
- 本项目开源仅供编程学习与 AI 自动化工作流交流使用。
- 请合理控制抓取频率，尊重各大招聘平台的服务器资源。滥用极高频率并发抓取导致封号，作者概不负责。
- 代码中已包含适当的随机休眠与防风控机制，但在使用全自动投递功能时，请务必检查大模型生成的话术，避免社死。
🤝 参与贡献 (Contributing)
如果你觉得这个项目很酷，欢迎提交 PR 优化底层逻辑，或者添加更多的招聘平台支持！也欢迎在 Issue 区讨论 AI 求职的更多可能性。
🙏 致谢 (Acknowledgments)
本项目的诞生离不开开源社区的灵感与前人的探索，特此致谢以下优秀的开源项目：
- 终端 CLI 交互与登录授权逻辑：部分参考自 jackwener/boss-cli。
- 10 维度 AI 简历深度评估模型：部分灵感与评估维度参考自 santifer/career-ops。
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## ⚖️ 版权声明 (License)
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未经作者（Jolie Zeng）明确书面许可，严禁将本项目用于任何形式的商业用途（包括但不限于：作为 SaaS 服务提供、二次打包售卖、嵌入商业产品中牟利等）。商用授权请联系作者沟通。