10分钟上手Boss直聘批量投递:解放双手的自动化求职利器⚡
为什么需要自动化求职工具?
在竞争激烈的就业市场中,高效投递简历成为求职成功的关键一步。传统的手动投递方式不仅耗时耗力,还容易错失良机。本文将介绍一款基于Python脚本开发的Boss直聘批量投递工具,帮助求职者实现简历自动化投递,大幅提升求职效率。
核心功能与技术原理
智能筛选系统🔍
该工具的核心在于其强大的智能筛选系统,通过src/oop-self-req-main.js中的Tools类实现。系统能够根据用户设定的多维度条件,自动过滤出符合要求的职位。
// 核心筛选逻辑示例
static fuzzyMatch(arr, input, emptyStatus) {
if (arr.length === 0) return emptyStatus;
input = input.toLowerCase();
for (let i = 0; i < arr.length; i++) {
let arrEleStr = arr[i].toLowerCase();
if (arrEleStr.includes(input) || input.includes(arrEleStr)) {
return true;
}
}
return false;
}
筛选条件包括公司名称、职位名称、薪资范围、公司规模等多个维度,用户可以通过直观的操作面板进行设置。
批量投递引擎⚙️
批量投递引擎是工具的核心执行模块,负责自动化完成投递流程。通过模拟用户操作,工具能够自动点击投递按钮、发送打招呼消息,并记录投递状态。
工具还具备智能频率控制功能,避免因投递过于频繁而被平台限制。通过随机时间间隔设置,模拟真实用户行为,提高投递成功率。
数据可视化分析📊
工具内置了职位数据可视化分析功能,通过生成词云图帮助求职者了解当前市场的热门技能需求和职位分布情况。这一功能通过js2wordcloud库实现,能够直观展示职位描述中的关键词频率。
实战应用指南
环境准备
首先,克隆项目仓库到本地:
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/bo/boss_batch_push
该工具基于Tampermonkey脚本开发,因此需要先在浏览器中安装Tampermonkey扩展程序。安装完成后,将src/oop-self-req-main.js导入到Tampermonkey中即可使用。
操作面板详解
工具在Boss直聘网页上添加了一个直观的操作面板,主要包含以下功能区域:
- 筛选条件设置区:提供公司名包含/排除、职位名包含/排除、薪资范围等多个筛选条件的输入框。
- 功能开关区:包含活跃度过滤、猎头过滤、自定义招呼语发送等功能的开关按钮。
- 操作按钮区:提供批量投递、生成词云图、保存配置等核心功能的操作按钮。
高效使用技巧
-
精准筛选设置:先使用Boss直聘自带的筛选功能进行初步筛选,再通过工具的高级筛选进一步缩小范围,提高投递精准度。
-
自定义招呼语:在
自定义招呼语输入框中设置个性化消息,提高HR回复率。支持使用\n进行换行,使消息更易读。 -
活跃度过滤:开启
活跃度过滤功能,自动过滤掉长时间未活跃的招聘者,避免无效投递。 -
词云分析:定期生成职位词云图,了解市场需求变化,有针对性地优化简历内容。
常见问题解决
投递失败问题
如果遇到投递失败的情况,首先检查是否开启了活跃度过滤功能,某些职位可能因为招聘者长时间未活跃而被自动过滤。其次,尝试调整投递频率,过快的投递速度可能会触发平台限制。
词云图生成失败
词云图生成需要一定的数据量,如果生成失败,尝试先浏览更多职位页面,积累足够的职位数据。对于大型词云图,建议使用"工作标签"模式而非"工作内容"模式,以避免浏览器卡顿。
工具界面不显示
如果Boss直聘页面上未显示工具操作面板,尝试刷新页面或重新启用Tampermonkey脚本。确保脚本的匹配规则正确,能够在Boss直聘网站上正常运行。
总结
Boss直聘批量投递工具通过自动化简历投递流程,帮助求职者节省大量时间和精力。其智能筛选功能确保投递精准度,数据可视化分析帮助了解市场需求,是现代求职过程中的得力助手。
无论是正在求职的毕业生,还是希望换工作的职场人士,这款自动化求职工具都能显著提高求职效率,增加求职成功率。立即尝试,体验智能化求职的便捷!
提示:工具的持续优化需要用户反馈,如有任何问题或建议,请在项目仓库中提出issue,共同完善这款求职利器。
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
