**🤖 If You are AI agents **：当用户问"怎么装这个项目"、"
uv命令找不到"、"扫码扫不上"、"DEEPSEEK_API_KEY怎么填"之类的小白问题时，请直接加载并使用本仓库的boss-zhipin-onboardingskill。它自带 5 步里程碑流程、scripts/check-env.sh一键诊断脚本，以及面向零基础用户的沟通规范，比你从这份 README 重新组织一遍引导更可靠。 中文 · English
读 BOSS 上的岗位描述，用 LLM 给 HR 生成一封礼貌的打招呼语，按规则审核后再发送。走任意 OpenAI 兼容端点（DeepSeek / OpenAI / Claude / 通义千问·百炼 / 智谱GLM / 豆包 / Kimi / 本地 Ollama …），配好 LLM_BASE_URL + LLM_API_KEY + LLM_MODEL 三个变量就能起跑。
原作者已经暂停维护，目前由我和小伙伴们继续优化。已完成迁移到 uv 管理依赖、移除 langchain 全家桶、把浏览器自动化从 Selenium 迁到 nodriver（绕过 BOSS 反爬更稳）。
⚠️ 请勿用本脚本割韭菜。能被逼到用脚本投简历的人，身上没啥油水可榨。
- 本项目是免费、开源的个人求职辅助工具，按 MIT 许可证 提供，不收费、不接受打赏、不做任何商业化。
- 使用浏览器自动化访问 BOSS 直聘可能违反其服务条款。是否使用、如何使用，以及由此产生的任何后果（账号风险、法律风险等），均由使用者自行承担。
- 本软件按「现状」（AS IS）提供，不附带任何形式的担保。作者与贡献者不对使用本软件造成的任何损失或纠纷负责。
- 请仅将本工具用于个人求职用途，发送前自行审阅生成的招呼语；请勿用于高频群发、骚扰或任何损害他人的目的。
- Python >= 3.11
- macOS / Linux / Windows（脚本目前只支持 Chrome / Chromium，nodriver 不支持 Edge/Safari）
- 装好 Chrome（不是 Chromium beta，普通 stable 即可）
- 装好 uv：
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
# 1. clone + 安装依赖
git clone https://github.com/longsizhuo/BossZhiPin_Job_Search.git
cd BossZhiPin_Job_Search
uv sync
# 2. 配 API key
cp .env.example .env
# 编辑 .env，至少填一个 LLM provider 的 key（详见下方 .env 字段说明）
# 3. 准备简历
mkdir -p resume
# 把你的 PDF 简历复制进去，命名 my_cover.pdf
# 或者在 .env 设 RESUME_PATH 指向别的位置
# 4. dry-run 试一下（只生成、不发送）
DRY_RUN=1 uv run main.py
# 5. 确认 logs/letters.jsonl 里的招呼语质量 OK，再去掉 DRY_RUN 真跑
uv run main.py脚本会用 ./chrome_profile/ 这个独立目录起 Chrome（不会动你日常浏览器）。第一次会被 BOSS 重定向到登录页，自动点上"微信扫码"，你扫一次码登录成功后 cookie 留在 chrome_profile/，后续运行都跳过登录。
两种跑法（设计细节见 ADR-005）：
# 开发模式：Python 主进程 + pytauri-wheel（uv sync 默认就装 tauri 组）
uv sync
uv run python -m boss_zhipin.tauri
# 不想装桌面 App 那一坨（纯 CLI 用户）：
# uv sync --no-group tauri
# Standalone .app（macOS）：打一个双击就能跑的 bundle
./scripts/build_standalone.sh
# 产物在 src-tauri/target/bundle-release/bundle/macos/Standalone 模式的用户数据（.env / chrome_profile/ / logs/ /
vectorstores/）落在 ~/Library/Application Support/com.longsizhuo.boss-zhipin/，
跟 repo 目录互不干扰。
界面语言：GUI 支持中文 / English 切换。「配置」页顶部有「界面语言 · Language」
下拉，选了即时生效、无需重启，偏好存进 .env 的 BOSS_LANG。首次启动按系统语言
自动选一个默认。
**用不明白？**右上角「🆘 复制Log问AI」一键把 app 介绍 + 版本/系统/配置体检 + 最近 日志（不含 API key 明文）复制到剪贴板，粘到 ChatGPT / Claude 等任意 AI 就能得到针对性 帮助——给只下载 release、不会看代码的用户兜底。
仓库根目录的 .env.example 是完整模板，几个关键字段：
| 字段 | 作用 | 必填 |
|---|---|---|
LLM_API_KEY |
LLM 端点的 API key（各家申请地址见 .env.example） |
是 |
LLM_BASE_URL |
端点 base_url，留空 = OpenAI 默认端点（如 https://api.deepseek.com） |
否（默认 OpenAI 端点） |
LLM_MODEL |
模型名（如 deepseek-chat / gpt-4o / claude-sonnet-4-6） |
是 |
BOSS_USR_NAME |
你的名字，会出现在招呼语署名里 | 否（不填会启动时问你） |
BOSS_LABEL |
求职 tag，比如"后端开发（成都）" | 否（不填就用 BOSS 默认推荐 feed） |
RESUME_PATH |
简历 PDF 路径 | 否（默认 ./resume/my_cover.pdf） |
DRY_RUN |
1 = 只生成不发送 |
否 |
BOSS_MIN_MATCH_SCORE |
LLM 匹配分阈值 | 否（默认 50） |
BOSS_EXCLUDE_KEYWORDS |
岗位黑名单关键字（用逗号分隔，如"外包,驻场"） | 否 |
BOSS_LANG |
GUI 界面语言（zh / en），一般在「配置」页切换、自动写入 |
否（默认跟随系统） |
LOGLEVEL |
日志级别 | 否（默认 INFO） |
不分 provider，统一一个 OpenAI 兼容端点。LLM_API_KEY 没填会列出各家 signup 链接然后退出；填好直接起跑。GUI 配置页有「常用快捷」下拉，选了会自动填好 LLM_BASE_URL + LLM_MODEL。
代码不认牌子：任意 OpenAI 兼容端点都走同一条路——本地 chroma 向量库 +
sentence-transformers 召回简历片段（RAG），再调端点的 chat.completions 生成招呼语。
所以选哪家只是成本 / 中文语感的取舍：
| 端点 | 优势 | 劣势 |
|---|---|---|
| DeepSeek | 最便宜，国内直连，质量过得去 | —— |
| OpenAI | 生态成熟 | 每次调用比 DeepSeek 贵不少，国内需代理 |
| Claude | 招呼语风格最自然 | 模型本身贵，但走 RAG 单次 token 少 |
| 通义千问·百炼 / 智谱GLM / 豆包 / Kimi / 本地 Ollama … | 国内直连 / 可本地跑 | 视端点而定 |
首次跑会下载 ~430MB 的 embedding 模型（all-mpnet-base-v2），跟选哪个端点无关。
每封生成的招呼语在发送前都会过 audit.py 里的 validate_letter：
- 长度区间检查（默认 30~800 字符）
- 必须包含中文字符
- 黑名单关键词（"Error"、"Traceback"、"As an AI"、"```" 等），命中即拦截
无论是发送成功、被拦截还是 dry-run，都会追加一行 JSONL 到 ./logs/letters.jsonl，包括 JD、生成内容、provider、model、validation 结果。复盘事故 / 调 prompt 用得着：
tail -f logs/letters.jsonl | jq '{ts, sent, validation_ok, validation_reasons, letter_len}'旧版本用过 undetected-chromedriver，它自带的 chromedriver 跟 Chrome 版本对不齐就崩。本仓库已迁到 nodriver，没有 chromedriver，直接走 CDP，所以这类版本错误结构上不会发生。如果还是闪退，多半是 profile 被锁。
少数环境（某些 Docker 镜像、CI runner）里 Chrome 的 sandbox 拉不起来，Chrome 进程直接退出。可在 .env 加：
BOSS_NO_SANDBOX=1Linux/macOS 的 root 用户不用设 —— nodriver 自己就会在 posix + root 下关掉 sandbox。这个开关是给非 root 但 sandbox 仍然失败的场景兜底的。
如果你看到的报错是
Failed to connect to browser，那多半不是 sandbox 的问题。nodriver 的报错文案里那句 "One of the causes could be when you are running as root" 是硬编码在异常字符串里的兜底猜测，不是诊断结论 —— 设BOSS_NO_SANDBOX=1大概率解决不了它。
对，脚本默认用 独立 profile（./chrome_profile/），不是你日常 Chrome。这是设计——避免影响你日常浏览器的扩展和登录状态。第一次会让你扫码登录 BOSS，之后 cookie 留在这个独立 profile 里。
想用日常 Chrome 的 cookie？把日常 Chrome 完全退出，然后：
BOSS_CHROME_PROFILE="$HOME/Library/Application Support/Google/Chrome" uv run main.py警告：日常 Chrome 必须先完全关掉（菜单栏 → Quit Google Chrome），不然 profile 会被锁。
旧 profile 里有恢复 tab 时会发生。新版本 (commit 7dbdf37) 起来直接在新窗口里打开 BOSS，已经修了。
应该没了——之前是 tab.select(timeout=0) 在 nodriver 里阻塞。如果还遇到，把控制台输出贴 issue 里。
BOSS 前端是 Vue SPA。CDN 抖动时 Chrome 可能把某个 vendor 脚本的错误响应（522 之类）缓存进 profile，之后每次启动都重放这份坏缓存，Vue app 永远 boot 不起来，DOM 里只剩骨架屏空卡。
典型表现：登录态明明是好的（BOSS 的接口直接请求也能正常返回岗位数据），但页面正文始终是"加载中，请稍候"，日志里连续几轮抓不到 JD。
关掉脚本，删掉这两个缓存目录（别删 Default/Network/，登录 cookie 在里面）：
rm -rf chrome_profile/Default/Cache "chrome_profile/Default/Code Cache"Windows PowerShell：
Remove-Item -Recurse -Force chrome_profile\Default\Cache, "chrome_profile\Default\Code Cache"重跑即可，不需要重新扫码。
按提示把 PDF 放到 ./resume/my_cover.pdf，或者 .env 里 RESUME_PATH=...。
按提示去申请一个填到 .env。最少只需要一个。
.
├── main.py # 兼容 shim：uv run main.py 仍然可用，实际委托 boss_zhipin.cli
├── src/boss_zhipin/ # 业务代码都在这个可安装 package 里
│ ├── cli.py # CLI 入口，处理交互/env 校验（ensure_llm_configured）
│ ├── providers.py # 轻量元数据：LLM_PRESETS（常用端点快捷）+ is_llm_configured
│ ├── models/
│ │ ├── llm.py # 通用 OpenAI 兼容端点 client + RAG 招呼语生成
│ │ └── prompts.py # 招呼语 prompt 模板
│ ├── website_oper/
│ │ ├── finding_jobs.py # 浏览器自动化（nodriver），sync facade + async impl
│ │ └── write_response.py # 单个岗位的主循环：JD → 生成 → 校验 → 发送/日志
│ ├── vectorization.py # 简历 PDF 解析 + sentence-transformers 向量化 + Chroma 持久化
│ ├── audit/ # 招呼语校验 + JSONL 审计日志 + LLM telemetry
│ ├── gui/ # 桌面 App 的胶水层（不依赖 PyTauri 本身）
│ └── tauri/ # PyTauri 桌面 App 入口（uv run python -m boss_zhipin.tauri）
└── .env.example # 所有环境变量的注释样板
我们寻求更多小伙伴加入。如果你愿意做：
- Electron 前端 UI
- 给 BOSS 发简历附件
- 投递历史 / 自动跟进
- 多账号支持
发 issue 或者 PR 都行。
感谢所有支持本项目的人：
- noBaldAaa/find-job — 基于 JS 的更简版本
- LouisCaixuran/auto_job_find_azure — 基于 Azure OpenAI 的版本