如何用「伯乐2号」Chrome插件实现招聘自动化?5大核心功能让HR效率提升300%
在竞争激烈的人才市场中,HR每天需处理上百份简历、发送数十条沟通消息,重复性工作占据70%以上时间。「伯乐2号」(zhaopin-boss-chrome)作为一款免费开源的招聘自动化工具,通过模拟人工操作实现简历筛选、自动沟通等流程自动化,帮助招聘团队摆脱机械劳动,专注核心人才评估。
🌟 为什么选择「伯乐2号」?3大核心优势
✅ 完全开源+绿色安全,企业使用零风险
工具源码完全公开,可通过社区审计确保无恶意行为。本地运行模式避免数据泄露风险,相比 SaaS 类招聘工具更适合对隐私敏感的企业。
✅ 5分钟快速上手,无需技术背景
采用 Chrome 插件轻量化设计,下载后拖拽安装即可使用。内置可视化配置面板,支持通过滑块、开关等控件自定义自动化规则,新手也能快速掌握。
✅ 深度适配BOSS直聘,操作更精准
针对BOSS直聘页面结构专项优化,解决iframe元素定位、动态加载等技术难题(核心实现见 modules/search_control.js),自动化成功率达95%以上。
🚀 5大自动化功能,重构招聘流程
1️⃣ 自定义条件筛选:一秒锁定目标候选人
通过学历、工作经验、期望薪资等多维度组合条件,自动过滤不符合要求的简历。支持保存筛选模板,下次使用直接加载,避免重复设置。
2️⃣ 智能沟通系统:自动发送个性化消息
预设消息模板库涵盖初筛、复试邀请等6种场景,支持插入候选人姓名、岗位名称等动态变量。沟通节奏可配置(如间隔30秒发送1条),避免被平台限制。核心实现逻辑见 modules/chat_auto_send_msg_control.js。
3️⃣ 简历自动加载:告别手动翻页
针对BOSS直聘简历列表分页机制,自动触发“加载更多”操作,一次性获取50页以内候选人信息,配合本地缓存避免重复请求(缓存工具见 utils/hashmap-util.js)。
4️⃣ 沟通状态跟踪:候选人进度一目了然
自动记录已沟通、待回复、已拒绝等状态,在候选人列表页高亮显示。支持导出Excel表格,方便与团队共享跟进进度。
5️⃣ 防检测机制:安全模拟人工操作
通过随机点击间隔、鼠标轨迹模拟等技术(实现见 utils/events-util.js),避免触发平台反机器人机制,保障账号安全。
📥 3步安装指南:从下载到使用全流程
-
获取插件包
克隆仓库:git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/zh/zhaopin-boss-chrome -
启用Chrome开发者模式
打开Chrome浏览器 → 地址栏输入chrome://extensions/→ 开启右上角「开发者模式」 -
加载插件
点击「加载已解压的扩展程序」,选择克隆仓库中的zhaopin-boss-chrome文件夹完成安装。
❓ 常见问题解答
Q:工具会被BOSS直聘检测并封号吗?
A:采用模拟真实用户操作的行为模式(如随机延迟、鼠标移动轨迹),正常使用下无封号案例。建议单日自动化操作不超过200次,避免触发频率限制。
Q:支持其他招聘平台吗?
A:目前仅深度适配BOSS直聘,后续计划开发智联招聘、猎聘等平台支持(见项目TODO列表)。
💡 写在最后:让技术为招聘赋能
在数字化转型浪潮中,招聘自动化已成为企业降本增效的关键武器。「伯乐2号」通过模块化设计(核心模块路径 modules/)支持功能扩展,开发者可基于现有框架添加新平台适配或高级功能。无论是50人团队的快速扩张,还是中小企业的精准招聘,这款工具都能成为HR的“智能助手”,让每一份精力都投入到真正有价值的人才评估中。
现在就克隆项目体验,开启招聘自动化之旅吧!
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!Kotlin08
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

