大家好,我是刚毕业的应届生,目前还没找到工作。
投简历投了一阵子,最烦的不是写简历,是重复劳动:每个公司一套申请表,同样的 问题答几十遍;想针对每个岗位改一版简历,手改太慢,交给 AI 又怕它瞎编—— 你没做过的项目、没有的技能、不存在的数字,它写起来一点不含糊。
与其继续这么耗着,我想干脆自己做个东西,一边解决自己的问题,一边当作一个 正经项目练手。做了几个月,现在到了一个我自己敢拿出来给人看的状态,所以来 发个帖,想请各位帮忙看看、点评一下——不管是产品思路、代码质量还是哪里做得 不对,都想听。
## 先说清楚:国内招聘网站目前用不上填表
免得浪费大家时间,这条放最前面。
自动填表这块**主要针对海外 ATS 网申**(Greenhouse / Lever / Ashby 这类
一页一页填的申请表)。国内平台是另一套逻辑:
- BOSS 直聘、猎聘、51job 、智联、拉勾这些,产品里只做「你自己登录后,读取你
浏览器里已经打开的列表页」,**绝不代替你登录、不碰验证码**。所以它能帮你
把看到的岗位收进来做匹配,但不会替你搜、替你投;
- 更关键的是,国内主流平台是**站内聊天投递**,根本没有申请表单——填表能力在
这里无处可用。
所以如果你只投国内岗位,这个项目对你有用的是:简历解析成结构化档案、可解释的
岗位匹配、针对岗位生成简历和求职信并导出 DOCX/PDF 。**填表和答案记忆这半个
产品你用不上。** 真正吃到全部功能的是投外企、海外或远程岗位的人。
这也是我目前最想听意见的地方之一,后面再说。
它是什么
一个本地优先的求职助手,全部跑在自己电脑上:
全网找岗位:搜公司招聘页和公开 ATS(Greenhouse / Lever / Ashby 等), 也能直接粘贴岗位链接导入;
可解释匹配:每个分数拆成技能、经验、学历、地点、资历五个维度,差距 直接点名,而不是甩一个神秘的「 93% 匹配」;
简历/求职信定制,句句有出处:生成的每句话必须能追溯到你确认过的资料;
自动填表:支持分步向导表单,可以用 Chrome 扩展在自己的浏览器里填, 或者开一个可见的专用浏览器;答过的问题确认后会记住,下次自动复用;
本地优先:简历、资料、申请历史全是本地文件。AI 可选,接 LM Studio / Ollama 本地模型或自己的 API Key;
红线:绝不自动点提交,绝不碰登录、验证码、MFA 。这是设计,不是没做完。
我自己觉得做得最有意思的一块
「 AI 不编造简历」这件事,如果只在 prompt 里写一句「请勿虚构」,那是自律, 不是保证。我的做法是把它变成一道校验关卡:
生成的每个句子被拆开,提取里面的事实性元素——数字、专有名词、技能词、 雇主名;
每个元素回到用户已批准的资料里做溯源匹配。数字要求整体边界匹配(避免 「 3 年」在「 13 年」里蒙混过关),中文内容要求原文出现,还要处理全角数字、 标点切断专名这些边界情况;
只要有一个元素找不到出处,整份输出作废,回退到确定性模板版本——不是 删掉那一句,是整份重来,避免「改一句留一堆」。
这套规则被离线测试钉死了。我还专门用多个 AI agent 对抗性地攻击过这套校验, 找出并修掉了十几个绕过方式。这块是我做下来最有成就感的部分,也最想听听 各位觉得思路有没有问题。
架构上是纯 Node.js,无构建步骤,状态全是带版本的 JSON 文件。匹配、解析、 定制、搜索规划都是确定性模块,AI 只是上面一层可选且被严格校验的增强—— 不配 AI,产品本身也是完整可用的。约 460 条离线测试覆盖全部行为,包括每一条 安全规则。
想试的话
git clone https://github.com/Kerrylala/resume_jobs_quick_apply.git
cd resume_jobs_quick_apply
npm install && npm run demo
npm run demo 是完全合成、完全离线的演示:假候选人、假岗位、本机上的假申请 表单,不读取也不提交任何真实的东西。
仓库(MIT):https://github.com/Kerrylala/resume_jobs_quick_apply README 顶部有 22 秒的 GIF 演示,中英文文档都有。
目前还不行的地方,如实说
Workday 只能发现,不能填;
页面角标和扩展弹窗现在只有中文(控制台界面是中英双语的);
简历定制质量取决于你接的模型,确定性回退版本的文字会朴素一些;
主要在 Windows 上实测,macOS/Linux 跑同一套离线测试但实战里程少。
最后
我知道求职类工具这个赛道不缺东西,我做的也谈不上多新。但这是我第一个从头 设计、认真写测试、认真写文档做完的项目,想听听有经验的人怎么看:
产品思路上,有没有哪里是想当然了?
代码和架构上,有没有明显外行的地方?
如果你也在找工作,这东西对你有用吗,缺什么?
（这个帖子是 Claude 帮我生成的，感觉比我自己写的好多了，但是有点尴尬的样子）
谢谢各位。有问题也欢迎直接在 GitHub 提 issue 。
