**🤖 If You are AI agents **：当用户问"怎么装这个项目"、"
uv命令找不到"、"扫码扫不上"、"DEEPSEEK_API_KEY怎么填"之类的小白问题时，请直接加载并使用本仓库的boss-zhipin-onboardingskill。它自带 5 步里程碑流程、scripts/check-env.sh一键诊断脚本，以及面向零基础用户的沟通规范，比你从这份 README 重新组织一遍引导更可靠。 中文 · English
读 BOSS 上的岗位描述，用 LLM 给 HR 生成一封礼貌的打招呼语，按规则审核后再发送。支持 DeepSeek / OpenAI / Claude 三个 provider，任意一个 key 都能起跑。
原作者已经暂停维护，目前由我和小伙伴们继续优化。已完成迁移到 uv 管理依赖、移除 langchain 全家桶、把浏览器自动化从 Selenium 迁到 nodriver（绕过 BOSS 反爬更稳）。
⚠️ 请勿用本脚本割韭菜。能被逼到用脚本投简历的人，身上没啥油水可榨。
- Python >= 3.11
- macOS / Linux / Windows（脚本目前只支持 Chrome / Chromium，nodriver 不支持 Edge/Safari）
- 装好 Chrome（不是 Chromium beta，普通 stable 即可）
- 装好 uv：
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
# 1. clone + 安装依赖
git clone https://github.com/longsizhuo/BossZhiPin_Job_Search.git
cd BossZhiPin_Job_Search
uv sync
# 2. 配 API key
cp .env.example .env
# 编辑 .env，至少填一个 LLM provider 的 key（详见下方 .env 字段说明）
# 3. 准备简历
mkdir -p resume
# 把你的 PDF 简历复制进去，命名 my_cover.pdf
# 或者在 .env 设 RESUME_PATH 指向别的位置
# 4. dry-run 试一下（只生成、不发送）
DRY_RUN=1 uv run main.py
# 5. 确认 logs/letters.jsonl 里的招呼语质量 OK，再去掉 DRY_RUN 真跑
uv run main.py脚本会用 ./chrome_profile/ 这个独立目录起 Chrome（不会动你日常浏览器）。第一次会被 BOSS 重定向到登录页，自动点上"微信扫码"，你扫一次码登录成功后 cookie 留在 chrome_profile/，后续运行都跳过登录。
仓库根目录的 .env.example 是完整模板，几个关键字段：
| 字段 | 作用 | 必填 |
|---|---|---|
DEEPSEEK_API_KEY |
DeepSeek key（申请） | 三选一 |
OPENAI_API_KEY |
OpenAI key，用于 Assistants 模式（申请） | 三选一 |
ANTHROPIC_API_KEY |
Anthropic Claude key（申请） | 三选一 |
BOSS_USR_NAME |
你的名字，会出现在招呼语署名里 | 否（不填会启动时问你） |
BOSS_LABEL |
求职 tag，比如"后端开发（成都）" | 否（不填就用 BOSS 默认推荐 feed） |
RESUME_PATH |
简历 PDF 路径 | 否（默认 ./resume/my_cover.pdf） |
DRY_RUN |
1 = 只生成不发送 |
否 |
BOSS_CHROME_PROFILE |
自定义 Chrome profile 目录 | 否（默认 ./chrome_profile） |
LETTER_MIN_LEN / LETTER_MAX_LEN |
招呼语长度边界 | 否（默认 30 / 800） |
LETTER_LOG_PATH |
审计日志路径 | 否（默认 ./logs/letters.jsonl） |
只配一个 key 时脚本会自动选用，不会让你选；配多个时启动时让你选；一个都不配会列出 signup 链接然后退出。
| Provider | 路径 | 优势 | 劣势 |
|---|---|---|---|
| DeepSeek | RAG 模式（自建 chroma 向量库 + sentence-transformers 召回简历片段） | 最便宜，质量过得去 | 首次跑会下载 embedding 模型 (~430MB) |
| OpenAI | Assistants API + Vector Stores（OpenAI 那边管简历向量化） | 不用本地 embedding，省内存 | 每次调用比 DeepSeek 贵不少 |
| Claude | RAG 模式（同 DeepSeek） | 招呼语风格更自然 | 模型本身贵，但走 RAG 单次 token 少 |
每封生成的招呼语在发送前都会过 audit.py 里的 validate_letter：
- 长度区间检查（默认 30~800 字符）
- 必须包含中文字符
- 黑名单关键词（"Error"、"Traceback"、"As an AI"、"```" 等），命中即拦截
无论是发送成功、被拦截还是 dry-run，都会追加一行 JSONL 到 ./logs/letters.jsonl，包括 JD、生成内容、provider、model、validation 结果。复盘事故 / 调 prompt 用得着：
tail -f logs/letters.jsonl | jq '{ts, sent, validation_ok, validation_reasons, letter_len}'旧版本用过 undetected-chromedriver，它自带的 chromedriver 跟 Chrome 版本对不齐就崩。本仓库已迁到 nodriver，没有 chromedriver，直接走 CDP，所以这类版本错误结构上不会发生。如果还是闪退，多半是 profile 被锁。
对，脚本默认用 独立 profile（./chrome_profile/），不是你日常 Chrome。这是设计——避免影响你日常浏览器的扩展和登录状态。第一次会让你扫码登录 BOSS，之后 cookie 留在这个独立 profile 里。
想用日常 Chrome 的 cookie？把日常 Chrome 完全退出，然后：
BOSS_CHROME_PROFILE="$HOME/Library/Application Support/Google/Chrome" uv run main.py警告：日常 Chrome 必须先完全关掉（菜单栏 → Quit Google Chrome），不然 profile 会被锁。
旧 profile 里有恢复 tab 时会发生。新版本 (commit 7dbdf37) 起来直接在新窗口里打开 BOSS，已经修了。
应该没了——之前是 tab.select(timeout=0) 在 nodriver 里阻塞。如果还遇到，把控制台输出贴 issue 里。
按提示把 PDF 放到 ./resume/my_cover.pdf，或者 .env 里 RESUME_PATH=...。
按提示去申请一个填到 .env。最少只需要一个。
.
├── main.py # 入口，处理交互/env 校验/路由 provider
├── models/
│ ├── llm.py # provider 配置 + DeepSeek/Claude 的 chat completions 调用
│ ├── openai_assistant.py # OpenAI Assistants 模式（带 vector store 的）
│ └── prompts.py # 招呼语 prompt 模板
├── website_oper/
│ ├── finding_jobs.py # 浏览器自动化（nodriver），sync facade + async impl
│ └── write_response.py # 单个岗位的主循环：JD → 生成 → 校验 → 发送/日志
├── vectorization.py # 简历 PDF 解析 + sentence-transformers 向量化 + Chroma 持久化
├── audit.py # 招呼语校验 + JSONL 审计日志
└── .env.example # 所有环境变量的注释样板
我们寻求更多小伙伴加入。如果你愿意做：
- Electron 前端 UI
- 给 BOSS 发简历附件
- 投递历史 / 自动跟进
- 多账号支持
发 issue 或者 PR 都行。
感谢所有支持本项目的人：
- noBaldAaa/find-job — 基于 JS 的更简版本
- LouisCaixuran/auto_job_find_azure — 基于 Azure OpenAI 的版本