🚀 Boss直聘批量投递助手:解放双手的求职利器
🌟 功能实现:解决求职投递三大痛点
找工作时还在手动一个个投简历?遇到这三个问题你肯定头疼:重复填写打招呼话术、海量职位筛选耗时、优质岗位总被抢在前头。这款批量投递助手就是来帮你解决这些麻烦的!
🎯 智能筛选系统
根据你的目标公司、薪资期望和岗位关键词,自动过滤掉不符合要求的职位。比如你想找"Java后端"岗位,系统会自动跳过那些"销售""客服"类的无关职位,节省你90%的筛选时间。
🤖 自动化投递流程
只需一次设置,系统就能模拟人工操作,自动完成简历投递。更贴心的是,它会随机生成10-30秒的投递间隔,完全模拟真实求职行为,避免被平台判定为机器人操作。
📊 岗位分析工具
内置词云图生成功能,能帮你分析当前页面所有职位的关键词频率。通过这个可视化分析,你可以快速了解市场需求热点,有针对性地优化自己的简历。
💡 实用提示:建议每天投递不超过100个职位,系统会自动记录投递数量,避免过度投递导致账号风险。
🛠️ 核心代码:揭秘批量投递的实现原理
🔍 智能匹配算法
下面这段代码是筛选功能的核心,它能根据你设置的条件精准匹配合适的职位:
// 职位匹配主函数
function matchJobRequirements(jobInfo, userSettings) {
// 1. 公司名称过滤(支持多关键词模糊匹配)
const companyMatch = checkCompanyName(
jobInfo.company,
userSettings.includeCompanies.split(',').map(s => s.trim()),
userSettings.excludeCompanies.split(',').map(s => s.trim())
);
// 2. 薪资范围验证(将字符串薪资转换为数字比较)
const salaryMatch = verifySalaryRange(
jobInfo.salary,
userSettings.expectedSalary
);
// 3. 职位关键词匹配(支持语义分析,排除否定表述)
const keywordMatch = analyzeJobContent(
jobInfo.description,
userSettings.requiredKeywords.split(',').map(s => s.trim())
);
// 4. Boss活跃度检测(过滤超过30天未活跃的招聘者)
const bossActive = checkBossActivity(jobInfo.lastActiveTime);
// 所有条件都满足才返回匹配成功
return companyMatch && salaryMatch && keywordMatch && bossActive;
}
📤 自动投递实现
这段代码展示了如何模拟人工操作完成自动投递:
// 批量投递控制器
async function startAutoApply(jobs, settings) {
// 从本地存储获取已投递记录,避免重复投递
const appliedJobs = JSON.parse(localStorage.getItem('applied_jobs') || '[]');
for (const job of jobs) {
// 跳过已投递职位
if (appliedJobs.includes(job.id)) continue;
try {
// 随机延迟10-30秒,模拟真实操作
const delayTime = Math.floor(Math.random() * 20000) + 10000;
console.log(`等待${delayTime/1000}秒后投递下一个职位...`);
await sleep(delayTime);
// 执行投递操作
await applyForJob(job.id);
// 如果启用了自定义招呼语,发送个性化消息
if (settings.useCustomGreeting) {
await sendGreetingMessage(
job.chatUrl,
generatePersonalizedGreeting(job, settings.greetingTemplate)
);
}
// 记录已投递职位ID
appliedJobs.push(job.id);
localStorage.setItem('applied_jobs', JSON.stringify(appliedJobs));
console.log(`成功投递:${job.title}@${job.company}`);
} catch (error) {
console.error(`投递失败:${job.title},错误原因:${error.message}`);
// 遇到错误时暂停30秒再继续
await sleep(30000);
}
}
// 投递完成后发送通知
showNotification('批量投递完成', `成功投递${appliedJobs.length}个职位`);
}
⚙️ 配置指南:3分钟上手批量投递
📝 基础设置步骤
-
安装脚本
将项目克隆到本地:git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/bo/boss_batch_push然后在浏览器扩展中启用此脚本(支持Tampermonkey等油猴类插件)
-
配置筛选条件
打开Boss直聘网页,你会看到新增的"批量投递"控制面板,填写你的求职偏好:- 期望公司关键词(用逗号分隔)
- 排除公司关键词(如"外包")
- 期望薪资范围(如"15-25"表示15K-25K)
- 职位关键词(如"Java,后端,微服务")
-
开始批量投递
点击"开始投递"按钮,系统会自动在当前页面开始筛选并投递符合条件的职位。你可以随时点击"暂停"按钮中断投递过程。
📊 配置项详解
| 配置项 | 说明 | 示例 |
|---|---|---|
| 公司名称包含 | 希望投递的公司关键词,多个用逗号分隔 | 阿里,腾讯,字节跳动 |
| 公司名称排除 | 不希望投递的公司关键词 | 外包,保险,房地产 |
| 职位关键词 | 职位描述中必须包含的关键词 | Java,微服务,Spring Boot |
| 薪资范围 | 期望的月薪范围(单位:K) | 15-25 |
| 公司规模 | 期望的公司人数规模 | 500-10000 |
| 自定义招呼语 | 投递时发送的个性化消息 | 你好,看到贵公司在招Java工程师,我的经验很匹配 |
| 过滤不活跃Boss | 是否过滤30天以上未活跃的招聘者 | 推荐开启 |
📈 功能模块关系
🚀 功能优势分析
这款Boss直聘批量投递助手相比手动投递和其他同类工具,具有三大核心优势:
首先是智能筛选精准度。传统手动筛选不仅耗时,还容易遗漏优质岗位,而本工具通过多维度条件组合(公司名称、职位关键词、薪资范围、Boss活跃度等),能精准定位到最匹配的岗位。特别是语义分析功能,能识别"不是外包""无需销售"这类否定表述,避免误判,这比简单的关键词匹配要智能得多。
其次是安全合规的自动化。很多同类工具因为固定时间间隔投递而被平台识别为机器人,导致账号受限。本工具采用随机10-30秒投递间隔,完全模拟人类操作习惯,大大降低了账号风险。同时系统会自动记录投递历史,避免重复投递同一职位,既提高效率又不会引起招聘方反感。
最后是数据驱动的求职决策。内置的词云分析功能是一大亮点,它能帮求职者快速了解当前市场的需求热点。比如当"微服务""分布式"这些关键词频繁出现时,你就知道该在简历中重点突出这些技能了。这种基于真实招聘数据的分析,比盲目海投要高效得多,让你的求职准备更有针对性。
总的来说,这款工具真正做到了"解放双手,提升效率",让你从繁琐的重复劳动中解脱出来,把宝贵的时间用在简历优化和面试准备上,从而大大提高求职成功率。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
