用 AI 求职助手 Get Jobs 自动投简历我把找工作变成了一件跑数据的事【免费下载链接】get_jobs【AI找工作助手】全平台自动投简历脚本(boss、前程无忧、猎聘、智联招聘)项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ge/get_jobs凌晨一点小林第无数次刷新招聘页面把同一份简历改了第 9 版。白天面了三家晚上群发了几十条打招呼能等来的回复屈指可数。他盯着聊天框里成片的已读不回发呆——为了兼顾四个招聘平台他每天要在不同 App 之间来回切换搜岗位、筛条件、编打招呼语重复劳动到怀疑人生。那一刻他忍不住想是我的简历不行还是我的方法出了问题朋友推来一个链接把四个平台交给一个工具要不要试试 Get Jobs一个刚上岸的朋友甩来链接。这是一个开源的 AI 求职助手能同时对接 Boss直聘、前程无忧、猎聘、智联招聘四个平台自动完成搜索、筛选、打招呼甚至投递的整套动作。它的思路很朴素人工做的重复事交给脚本人工做不到位的个性化交给 AI。接下来我们跟着小林一起走一遍他从安装到拿 offer 的全过程重点解决三个问题第一次启动需要准备什么配置里的每一项到底该怎么填跑起来之后数据又能帮我们做出什么改变小林的实战笔记从打开到投出第一份简历第一次启动前先把这三件事做完小林照着说明把项目拉了下来环境要求比他预想的简单——只需要 JDK 21 和 Gradle前端是 Next.js后端是 Spring Boot。git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/ge/get_jobs cd get_jobs ./gradlew bootRun再开一个终端启动前端页面cd front npm install npm run dev浏览器打开http://localhost:3000登录后先看到的是左侧导航栏平台配置、AI 配置、环境变量配置一目了然。小林注意到日志里 Spring Boot 正常启动、数据库连接池初始化完成心里踏实了不少。后端日志一切正常这是整个自动投简历流程能跑起来的地基一场搜不到岗位的意外小林兴冲冲填好配置点了开始投递结果一个岗位都没抓到。他翻遍文档才意识到搜索关键词那一栏要写大模型, Python, Golang, Java这样的逗号分隔列表他只填了一个词工作城市也没选默认空着等于全平台盲搜。更关键的是他忘了保存配置脚本读到的还是上一次的旧值。搜索关键词、工作城市、薪资范围这些看似简单的输入框决定了自动投简历的命中范围调整之后小林把筛选条件逐项理清关键词决定找什么城市决定在哪找薪资范围比如 20-50K和工作经验直接砍掉了大量不匹配的岗位。他还打开了HR 沟通过滤让系统自动跳过长期不活跃的招聘者。这次教训让他记住了所有平台的通用套路——先保存再运行。让 AI 真正听懂你的技能介绍平台配置搞定后小林把注意力转向 AI 配置页。这里的逻辑是你先写清楚自己会什么AI 再根据每个岗位的 JD 生成专属的打招呼语。技能介绍写得越具体AI 求职助手生成的打招呼语就越像人话小林第一版技能介绍只写了精通 Java3 年经验生成的打招呼语干巴巴的。后来他参考页面提示把技能介绍改成了带场景的版本精通 Java、Python、Golang熟悉 Vue、React、Nginx擅长 MySQL、Oracle有 AI 大模型相关项目经验同时把提示词模板里的%城市%、%岗位类型%、%岗位要求%这些占位符利用起来。再生成的打招呼语明显贴合岗位多了——系统会先判断岗位匹配度再决定要不要打这个招呼避免了对不合适的岗位浪费投递次数。运行中的真实画面自动投递与人工接管的切换配置就绪小林点了开始投递浏览器窗口自己动了起来搜索、翻页、读岗位、比对条件、发打招呼像有一个隐形人在替他操作。他原本担心要全程盯着结果发现自己只需要在旁边喝杯水。最让他紧张的环节是验证码。招聘平台偶尔会弹出人机校验脚本会主动停下日志里提示等待人工处理。小林手动过完验证码再点继续投递又自动接上了。另外他记住了一个关键点投递前必须先关掉墙外代理否则页面加载慢到脚本超时。一周后数据把策略改写了跑了一周小林打开各平台的投递分析页第一次真正看到了自己的求职画像总岗位数、已投递、已回复一目了然还有薪资分布、岗位 TOP10、学历分布这些图表。一周的数据比一个月的感觉更诚实哪些岗位类型值得投、薪资区间该怎么定图表里都有答案他发现自己投的传统 Java 后端岗位回复率很低而AI 应用方向的岗位不仅回复快薪资也高出 30%。于是他把搜索关键词里 AI 相关的比重调高把部分平台的投递时间错开到工作日上午——第二周他的面试邀约明显多了起来。数据驱动的意义就在这不靠感觉猜靠结果调。高频要点速览一张能收藏的行动卡项目要点环境要求JDK 21、Gradle、Node.js本机运行不支持服务器部署启动后端./gradlew bootRun端口 8080启动前端cd front npm install npm run dev访问 3000 端口必备配置各平台搜索关键词逗号分隔、工作城市、薪资范围、打招呼语AI 配置技能介绍 提示词模板支持%城市%等占位符环境变量企业微信 Webhook投递通知、API Base URL、API Key、模型名存于.env文件登录方式超长 Cookie 持久登录多数平台每周扫码一次注意事项必须关闭墙外代理遇到验证码需手动处理配置完先保存再运行企业微信通知开启后手机上就能实时收到每一份简历的投递结果新手最常问的 5 个问题问每天能投多少份会不会被平台封号答各平台都有每日上限系统会按限制运行并自动控制节奏投递前请关闭墙外代理降低异常风险。问简历要传成什么格式答Boss直聘支持图片简历——把 PDF 简历转成resume.jpg放入resources文件夹并开启sendImgResume配置项。问AI 打招呼会不会千篇一律答技能介绍写得越具体AI 生成的打招呼语越贴合岗位模板里的占位符记得保留。问投过的公司会重复投吗答不会。系统会自动维护黑名单把反馈过不合适等消息的 HR 所在公司记录下来避免重复打扰。问在哪能看到官方资料答项目自带的 doc/更新日志.md 记录版本变化四个平台的适配器分别在src/main/java/com/getjobs/worker/下的boss、job51、liepin、zhilian目录想改逻辑可以从这些文件入手。结局不是运气是把过程跑出了数据一个月后小林在新公司入职。他回看这段求职经历觉得最有价值的不是省下的时间而是那段边投边看数据的过程——知道自己的岗位定位该往哪调知道什么时间段回复率高知道哪些平台值得深耕。AI 求职助手替他完成了重复劳动而思考和判断始终在他自己手里。如果你也正处在海投没回音的焦虑里不妨花一个周末把 Get Jobs 跑起来先按上面的行动卡完成配置投一两天看看数据给你的第一份反馈。效率是工具给的方向是你自己定的——动手就是最好的下一步。【免费下载链接】get_jobs【AI找工作助手】全平台自动投简历脚本(boss、前程无忧、猎聘、智联招聘)项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ge/get_jobs创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 用 AI 求职助手 Get Jobs 自动投简历，我把找工作变成了一件“跑数据“的事
用 AI 求职助手 Get Jobs 自动投简历我把找工作变成了一件跑数据的事【免费下载链接】get_jobs【AI找工作助手】全平台自动投简历脚本(boss、前程无忧、猎聘、智联招聘)项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ge/get_jobs凌晨一点小林第无数次刷新招聘页面把同一份简历改了第 9 版。白天面了三家晚上群发了几十条打招呼能等来的回复屈指可数。他盯着聊天框里成片的已读不回发呆——为了兼顾四个招聘平台他每天要在不同 App 之间来回切换搜岗位、筛条件、编打招呼语重复劳动到怀疑人生。那一刻他忍不住想是我的简历不行还是我的方法出了问题朋友推来一个链接把四个平台交给一个工具要不要试试 Get Jobs一个刚上岸的朋友甩来链接。这是一个开源的 AI 求职助手能同时对接 Boss直聘、前程无忧、猎聘、智联招聘四个平台自动完成搜索、筛选、打招呼甚至投递的整套动作。它的思路很朴素人工做的重复事交给脚本人工做不到位的个性化交给 AI。接下来我们跟着小林一起走一遍他从安装到拿 offer 的全过程重点解决三个问题第一次启动需要准备什么配置里的每一项到底该怎么填跑起来之后数据又能帮我们做出什么改变小林的实战笔记从打开到投出第一份简历第一次启动前先把这三件事做完小林照着说明把项目拉了下来环境要求比他预想的简单——只需要 JDK 21 和 Gradle前端是 Next.js后端是 Spring Boot。git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/ge/get_jobs cd get_jobs ./gradlew bootRun再开一个终端启动前端页面cd front npm install npm run dev浏览器打开http://localhost:3000登录后先看到的是左侧导航栏平台配置、AI 配置、环境变量配置一目了然。小林注意到日志里 Spring Boot 正常启动、数据库连接池初始化完成心里踏实了不少。后端日志一切正常这是整个自动投简历流程能跑起来的地基一场搜不到岗位的意外小林兴冲冲填好配置点了开始投递结果一个岗位都没抓到。他翻遍文档才意识到搜索关键词那一栏要写大模型, Python, Golang, Java这样的逗号分隔列表他只填了一个词工作城市也没选默认空着等于全平台盲搜。更关键的是他忘了保存配置脚本读到的还是上一次的旧值。搜索关键词、工作城市、薪资范围这些看似简单的输入框决定了自动投简历的命中范围调整之后小林把筛选条件逐项理清关键词决定找什么城市决定在哪找薪资范围比如 20-50K和工作经验直接砍掉了大量不匹配的岗位。他还打开了HR 沟通过滤让系统自动跳过长期不活跃的招聘者。这次教训让他记住了所有平台的通用套路——先保存再运行。让 AI 真正听懂你的技能介绍平台配置搞定后小林把注意力转向 AI 配置页。这里的逻辑是你先写清楚自己会什么AI 再根据每个岗位的 JD 生成专属的打招呼语。技能介绍写得越具体AI 求职助手生成的打招呼语就越像人话小林第一版技能介绍只写了精通 Java3 年经验生成的打招呼语干巴巴的。后来他参考页面提示把技能介绍改成了带场景的版本精通 Java、Python、Golang熟悉 Vue、React、Nginx擅长 MySQL、Oracle有 AI 大模型相关项目经验同时把提示词模板里的%城市%、%岗位类型%、%岗位要求%这些占位符利用起来。再生成的打招呼语明显贴合岗位多了——系统会先判断岗位匹配度再决定要不要打这个招呼避免了对不合适的岗位浪费投递次数。运行中的真实画面自动投递与人工接管的切换配置就绪小林点了开始投递浏览器窗口自己动了起来搜索、翻页、读岗位、比对条件、发打招呼像有一个隐形人在替他操作。他原本担心要全程盯着结果发现自己只需要在旁边喝杯水。最让他紧张的环节是验证码。招聘平台偶尔会弹出人机校验脚本会主动停下日志里提示等待人工处理。小林手动过完验证码再点继续投递又自动接上了。另外他记住了一个关键点投递前必须先关掉墙外代理否则页面加载慢到脚本超时。一周后数据把策略改写了跑了一周小林打开各平台的投递分析页第一次真正看到了自己的求职画像总岗位数、已投递、已回复一目了然还有薪资分布、岗位 TOP10、学历分布这些图表。一周的数据比一个月的感觉更诚实哪些岗位类型值得投、薪资区间该怎么定图表里都有答案他发现自己投的传统 Java 后端岗位回复率很低而AI 应用方向的岗位不仅回复快薪资也高出 30%。于是他把搜索关键词里 AI 相关的比重调高把部分平台的投递时间错开到工作日上午——第二周他的面试邀约明显多了起来。数据驱动的意义就在这不靠感觉猜靠结果调。高频要点速览一张能收藏的行动卡项目要点环境要求JDK 21、Gradle、Node.js本机运行不支持服务器部署启动后端./gradlew bootRun端口 8080启动前端cd front npm install npm run dev访问 3000 端口必备配置各平台搜索关键词逗号分隔、工作城市、薪资范围、打招呼语AI 配置技能介绍 提示词模板支持%城市%等占位符环境变量企业微信 Webhook投递通知、API Base URL、API Key、模型名存于.env文件登录方式超长 Cookie 持久登录多数平台每周扫码一次注意事项必须关闭墙外代理遇到验证码需手动处理配置完先保存再运行企业微信通知开启后手机上就能实时收到每一份简历的投递结果新手最常问的 5 个问题问每天能投多少份会不会被平台封号答各平台都有每日上限系统会按限制运行并自动控制节奏投递前请关闭墙外代理降低异常风险。问简历要传成什么格式答Boss直聘支持图片简历——把 PDF 简历转成resume.jpg放入resources文件夹并开启sendImgResume配置项。问AI 打招呼会不会千篇一律答技能介绍写得越具体AI 生成的打招呼语越贴合岗位模板里的占位符记得保留。问投过的公司会重复投吗答不会。系统会自动维护黑名单把反馈过不合适等消息的 HR 所在公司记录下来避免重复打扰。问在哪能看到官方资料答项目自带的 doc/更新日志.md 记录版本变化四个平台的适配器分别在src/main/java/com/getjobs/worker/下的boss、job51、liepin、zhilian目录想改逻辑可以从这些文件入手。结局不是运气是把过程跑出了数据一个月后小林在新公司入职。他回看这段求职经历觉得最有价值的不是省下的时间而是那段边投边看数据的过程——知道自己的岗位定位该往哪调知道什么时间段回复率高知道哪些平台值得深耕。AI 求职助手替他完成了重复劳动而思考和判断始终在他自己手里。如果你也正处在海投没回音的焦虑里不妨花一个周末把 Get Jobs 跑起来先按上面的行动卡完成配置投一两天看看数据给你的第一份反馈。效率是工具给的方向是你自己定的——动手就是最好的下一步。【免费下载链接】get_jobs【AI找工作助手】全平台自动投简历脚本(boss、前程无忧、猎聘、智联招聘)项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ge/get_jobs创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考