Skill: tinkerjueberg/bosszhipin-automation (version 1.0.0)

# Boss Automation - Boss 直聘职位沟通自动化技能 ## 📋 概述 Boss Automation 是一个完整的 Boss 直聘职位沟通自动化技能，能够自动浏览职位列表、OCR 分析职位描述、智能匹配技术栈、自动生成沟通话术并发送消息。 基于 pyautogui 实现桌面自动化，支持多分辨率适配、坐标自动缩放、随机延迟模拟人工操作等功能。 ## 🎯 核心功能 - ✅ **自动滚动** - 向下滚动职位列表加载新内容 - ✅ **自动点击** - 点击职位卡片查看详情 - ✅ **截图保存** - 截取职位描述区域并保存 - ✅ **OCR 识别** - 调用 ocr-local 技能提取技术关键词 - ✅ **智能匹配** - 技术方向占比分析（≥60%）和技术栈匹配（≥2/3） - ✅ **话术生成** - 根据匹配度生成沟通话术 - ✅ **自动沟通** - 点击沟通按钮、粘贴话术、发送消息 - ✅ **浏览器控制** - 前进/后退、激活输入框等操作 ## 📦 安装与依赖 ### Python 依赖 ```bash pip install pyautogui>=0.9.5 pyperclip>=1.8.2 Pillow>=10.0.0 ``` ### Node.js 依赖 ```bash cd skills/ocr-local npm install ``` ### OCR 工具 本技能使用 `skills/ocr-local` 目录下的 OCR 脚本进行文字识别，支持： - 简体中文（chi_sim） - 繁体中文（chi_tra） - 英文（eng） ## 🚀 快速开始 ### 配置参数 编辑 `config.json` 修改： ```json { "browser": { "url": "https://www.zhipin.com/web/geek/jobs" }, "coordinates": { "resolution": [2560, 1440], "scale_multiplier": 1.0 }, "matching": { "threshold": 60 } } ``` ### 运行流程 #### 方式一：自动循环模式 ```bash python skills/boss-automation/main.py ``` #### 方式二：CLI 命令行 ```bash python skills/boss-automation/cli.py start # 开始自动处理 python skills/boss-automation/cli.py scroll # 滚动一次 python skills/boss-automation/cli.py click # 点击职位 python skills/boss-automation/cli.py screenshot # 截图 python skills/boss-automation/cli.py ocr <image> # OCR 识别 python skills/boss-automation/cli.py chat # 执行沟通 python skills/boss-automation/cli.py back # 返回职位列表 python skills/boss-automation/cli.py config # 显示配置 python skills/boss-automation/cli.py test # 测试坐标 ``` ### 独立函数调用 ```python from boss_automation import * # 只执行点击和截图 click_job_item() path = capture_screenshot() # 自定义流程 click_chat_button() send_chat_message("自定义消息") # 处理单个职位 process_job() ``` ## 📊 技术匹配策略 ### 匹配标准 ``` 技术方向占比 >= 60% AND 技术栈匹配数 >= 2/3 ``` ### 技术方向分类 | 方向 | 关键词示例 | |------|---------| | **前端** | 前端/页面/界面/Vue/React/Angular/HTML/CSS/TypeScript | | **后端** | 后端/API/RESTful/Spring/Django/Flask/Go/Kubernetes/Docker | | **数据** | 数据/数据库/SQL/NoSQL/Pandas/Spark/Hadoop/Flink/Redis | | **算法** | 算法/模型/PyTorch/TensorFlow/Scikit-learn/OpenCV/ONNX/LLM/NLP/CV | | **全栈** | 全栈/全端/MERN/MEAN/Next.js/NestJS/GraphQL | ### 技术栈关键词 | 类别 | 关键词 | |------|--------| | **语言** | Python/Java/Go/Rust/JavaScript/TypeScript/C++/C# | | **框架** | PyTorch/TensorFlow/Spring/Django/FastAPI/Express/NestJS | | **模型** | LLM/GPT/BERT/Transformers/Stable Diffusion/YOLO/OpenCV | ## 💬 话术生成策略 ### 生成规则 1. **说明符合要求的内容** - 直接提及匹配的技术点 2. **技术方面适当夸大** - 了解→熟悉，不熟悉→了解 3. **模仿人类语言习惯** - 自然流畅的中文表达 4. **表达强烈应聘希望** - 体现求职诚意 5. **字数控制** - 40-60 字 ### 示例话术 ``` 您好！对这个 AI 大模型岗位很感兴趣。我的大模型技术栈非常匹配：精通 PyTorch 训练优化，熟悉 SFT/RLHF，有 LangChain 构建 RAG 应用经验，能独立完成 LLM Agent 架构设计。对贵司技术方向契合！ ``` ## 📁 文件结构 ``` boss-automation/ ├── SKILL.md # 本技能文档 ├── config.json # 主配置文件 ├── chat_template.txt # 话术模板 ├── main.py # 主流程脚本 ├── cli.py # CLI 命令行接口 └── boss_automation.py # pyautogui 自动化函数 ``` ## 🔄 自动化流程（9 步循环） ```mermaid graph TD Start[开始] --> Step1[点击职位] Step1 --> Step2[截图保存] Step2 --> Step3[OCR 分析] Step3 --> Step4{方向占比≥60%?} Step4 -->|否| Skip[跳过职位] Step4 -->|是| Step4a{技术栈匹配≥2/3?} Step4a -->|否| Skip Step4a -->|是| Step5[生成话术] Step5 --> Step6[沟通] Step6 --> Step7{发送成功？} Step7 -->|否| Retry[重试] Step7 -->|是| Step8[返回] Step8 --> Step9{有下一个职位?} Step9 -->|否| End[结束] Step9 -->|是| Scroll[滚动加载] Scroll --> Step1 ``` ## ⚙️ 配置说明 ### 主要配置项 ```json { "browser": { "url": "目标页面 URL" }, "screenshot": { "output_dir": "截图输出目录", "filename_prefix": "文件名前缀", "timestamp_format": "时间戳格式" }, "scroll": { "amount": -155, "times": 1 }, "coordinates": { "resolution": [2560, 1440], "scale_multiplier": 1.0, "job_start": [888, 350], "screenshot": [1100, 300, 1800, 1250], "chat_button": [1765, 335], "chat_input": [1500, 1300] }, "matching": { "threshold": 60, "core_skills": ["Python", "PyTorch", "LLM", "Agent"], "stack_matching": 2, "total_stack": 3 }, "delay": { "min_seconds": 1.0, "max_seconds": 3.0 } } ``` ### 自定义分辨率 在 `config.json` 中修改： ```json "coordinates": { "resolution": [1920, 1080], // 自定义分辨率 "scale_multiplier": 0.8 // 相对于基准 2560x1440 的缩放比例 } ``` ## 🛠️ 高级用法 ### 自定义话术模板 编辑 `chat_template.txt`： ``` 您好！我对这个职位很感兴趣。我精通 Python、PyTorch 和大模型技术，有多年 LLM、Agent、Workflow 项目落地经验，熟悉 LangChain、LangGraph 等框架，能独立负责智能体平台架构设计和核心模块研发。对贵司的 AI Agent/智能体平台岗位非常匹配，希望能进一步沟通！ ``` ### 修改匹配阈值 ```json "matching": { "threshold": 70 // 修改为 70% } ``` ### 修改滚动参数 ```json "scroll": { "amount": -200, // 滚动像素量 "times": 2 // 滚动次数 } ``` ## 📝 使用示例 ### 示例 1：完整自动流程 ```bash python cli.py start ``` ### 示例 2：手动控制流程 ```python from main import * # 滚动一次 scroll_job_list() # 点击职位 click_job_item() # 截图 path = capture_screenshot() # 执行沟通 click_chat_button() send_chat_message() # 返回 browser_go_back() ``` ### 示例 3：自定义消息 ```python from main import * click_chat_button() send_chat_message("您好！我对这个岗位很感兴趣...") ``` ### 示例 4：仅截图保存 ```bash python cli.py screenshot ``` ### 示例 5：OCR 识别 ```bash python cli.py ocr screenshots/job_20260428_231512.png ``` ## 🐛 故障排除 ### 1. OCR 无法识别 - 确保 `skills/ocr-local` 已安装依赖：`npm install` - 检查图像路径是否正确 - 确认 `tesseract.js` 已安装 ### 2. 中文话术乱码 - 使用 `pyperclip` 复制（已在代码中自动处理） - 确保文件编码为 UTF-8 ### 3. 坐标偏移 - 在 `config.json` 中调整坐标值 - 或使用 `scale_multiplier` 自动缩放 - 运行 `python cli.py test` 查看缩放结果 ### 4. 匹配度不达标 - 检查 `core_skills` 配置 - 调整 `matching.threshold` 阈值 - 修改话术模板中的技能描述 ### 5. 页面加载慢 - 增加 `delay.min_seconds` 和 `delay.max_seconds` - 检查网络连接 - 关闭其他占用 CPU 的程序 ## 📜 License MIT License ## 📞 技术支持 如有问题，请联系开发团队。


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