推荐开源项目:Linkout LinkedIn Scraper
2024-06-15 12:07:09作者:庞眉杨Will
LinkedIn作为全球最大的专业社交网络,为个人和企业提供了广泛的机会。然而,手动处理大量连接请求、点赞和消息可能会耗时且效率低下。为此,我们向您推荐一个名为 Linkout LinkedIn Scraper 的开源项目,它使用Puppeteer库来实现自动化LinkedIn操作,极大地提高了工作效率。
项目介绍
Linkout LinkedIn Scraper是一个创新的工具,允许开发者使用Puppeteer安全地进行LinkedIn的自动登录、发送连接请求、发布跟进信息、访问用户资料、点赞帖子以及背书等功能。这个项目由Linkout开发并维护,旨在简化LinkedIn的自动化流程,让您的社交媒体管理更加高效。
项目技术分析
该项目基于Google Chrome的Headless模式,通过Puppeteer库实现了对网页的无头控制。Puppeteer提供了一种高级API,可以轻松模拟真实用户的行为,如点击、滚动和填写表单等。Linkout LinkedIn Scraper巧妙地利用了这一点,添加了像模拟鼠标移动这样的细节功能,以增加操作的稳定性和安全性。
此外,项目还支持自定义消息文本和目标URL,使其能够适应各种业务场景的需求。
项目及技术应用场景
- 营销自动化:对于在LinkedIn上开展B2B营销的企业,可以利用这个工具自动化发送连接请求和后续跟进信息,提高触达率。
- 招聘筛选:HR可以在短时间内自动访问和评价求职者资料,筛选出合适的候选人。
- 个人品牌建设:个人用户可以定期自动点赞和互动,提升在线影响力。
项目特点
- 易安装和使用:仅需一行命令即可安装,简单明了的示例代码帮助快速上手。
- 安全保障:采用CDP(Chrome DevTools Protocol)和模拟鼠标移动,避免被LinkedIn检测到异常活动。
- 高度可定制:自定义登录凭据、消息内容和执行的操作,满足不同需求。
- 社区支持:由Linkout团队维护,有完整的贡献指南和活跃的issue页面,鼓励社区参与。
开始你的LinkedIn自动化之旅!
要开始使用Linkout LinkedIn Scraper,只需按照项目文档安装依赖,并配置您的LinkedIn认证。让我们一起探索这个项目如何提升你的LinkedIn体验吧!如有任何问题或建议,欢迎直接参与到项目的贡献中去,与开发者和其他用户交流心得。
总之,Linkout LinkedIn Scraper是提高LinkedIn操作效率的一个强大工具,无论你是企业用户还是个人用户,都将从中受益。立即尝试,开启你的自动化旅程!
登录后查看全文
热门项目推荐
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C026
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
26
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
423
3.25 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
231
262
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
689
331
暂无简介
Dart
686
160
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
266
326
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.22 K
667
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
136
869