一个基于 Agent-Native LLM 的 L3 级自主求职推荐引擎
告别毫无灵魂的机械搬运 —— 深度注入你的职场 DNA,让 AI 引擎跨越喧嚣的茫茫人海,为你精准共鸣那个“命中注定”的理想归宿。
传统的爬虫只能搬运冷冰冰的数据,它不懂你的野心,也不懂你的底线。
DestinyScout: AI 个性化猎头系统 V1.0 不是一个简单的脚本,它是你的全自动私人 AI 猎头战车。系统通过仿生学雷达无缝穿透风控,强行扒取近千字完整 JD,最后利用 Agent 原生大模型结合你的「重度个人画像」,实施千人千面的毒辣审判,并向你的飞书推送一剑封喉的岗位简报。
这套系统被评定为 Level 3 级自主化 Agent,具备极高的抗并发能力与深度思考能力。
- ⚡️ 全息化终端向导 (Init Wizard): 告别繁琐的手写 JSON 配置。跑一下启动脚本,在带有绚丽 ANSI 色的
Rich终端里交互式构建你的专属雷达基站。 - 🕷️ 四维深潜反风控 (Deep Scrape Engine): 内置“大波浪随机抖动”与“连续作战咖啡休眠局”,彻底伪装人类求职行为,成功扒取最深层的 JD 暗网数据。
- 🧠 大模型判官机 (Agent-Native LLM Judges): 你的脱敏简历和职业雷区会被浓缩成最高权重的 System Prompt。遇到画大饼的公司?大模型会在推片日志里毫不留情地为你揭穿。
- 🚀 极速对讲机直推: 脱水后的高纯度合伙人点评、核心杠杆、潜在避坑点,通过飞书机器人直接触达你的手机。
flowchart TD
Config[("⚙️ configs/_default.json\n全息作战中枢")] -.-> Phase1
Config -.-> Phase2
Config -.-> Phase3
subgraph Phase1 ["📡 阶段一:高频初筛雷达 (Basic)"]
A["run_destinyscout.py"] --> B("Boss 搜索页")
B --> C{"硬性正则洗净\n拦截实习/外包?"}
C -->|"存活"| E["topic_results.json\n浅层缓存"]
end
subgraph Phase2 ["🕷️ 阶段二:反风控打捞引擎 (Deep Scrape)"]
E --> G("启动 extract_jd.py")
G --> H{"opencli boss detail"}
H -->|"防风控伪装"| H1("咖啡大休 + 长尾波浪休眠")
H1 --> K["单点扒取无码近千字核心 JD"]
K --> L["topic_results_detailed.json"]
end
subgraph Phase3 ["🤖 阶段三:法官清算与直推 (Pro)"]
L --> LLM{"大模型判官机\n(Agent-Native LLM)"}
LLM --> Split("注入 _my_profile 职场 DNA")
Split --> M["生成:合伙人私语 / 核心杠杆 / 避坑"]
M --> P(("🚀 你的专属飞书对讲机"))
end
- Node.js v18+
- opencli 全局安装 (
npm install -g @jackwener/opencli),并配好 Chrome 插件处于 BOSS直聘 的登录态。 - 已配置
lark-cli(用于飞书落库与推送)。
在克隆本项目后,你必须首先激活全局作战配置终端:
python3 ~/.gemini/antigravity/skills/destinyscout/scripts/destinyscout_init.py(如果你的 Python 环境缺少渲染库,系统会静默自愈安装 rich 与 questionary)
在绚丽的控制台里:
- 输入基础坐标(你想拿几 K?向往哪座城?想要几年底线?)
- 上传脱敏履历,构建专属的强心智画像。
配置完毕后,每天只需按序扣动以下三个扳机(也可挂载入系统 crontab):
# 阶段1:泛扫盲(拉网式初探浅层看板)
python3 scripts/run_destinyscout.py
# 阶段2:高频穿戴装甲(启动深海防封萃取,潜行提取全量 JD)
python3 scripts/extract_jd.py
# 阶段3:降维打击推送(呼叫大模型结合 DNA 斩杀烂岗位,并送达飞书)
python3 scripts/push_top5_v3.py当你在终端看到 Network Error 疯狂报错时,不要慌,你的账号大概率没有被封禁。这通常是因为 opencli 的隐身探针与你手动登录的浏览器 Session 发生了时空断裂(影子替身局)。
一键满血复活方案:
- 确保电脑里只开着唯一一个装了插件的 Chrome 窗口。
- 新开一个 Tab,明确输入并访问一遍
https://www.zhipin.com/web/geek/job。 - 随意点击几下确认页面响应活泼(不要关掉这个 Tab,留置后台)。
- 切回终端重新执行脚本,装甲车即可再次轰鸣启动!
- 高维对话记忆体 (Latent Intent Memory):在下个大版本,系统将加入长期记忆机制。它能根据你每一天在向端的互动点评反馈(如“这个技术栈太老我绝不去”),自动并永久修正你的隐藏意图,它将比你自己更懂你。
- 多端协同触达:未来支持更多通知端生态融合。
MIT
