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boss直聘自动化(无GUI)
作者
TinkerJueBerg
· GitHub ↗
· v1.0.0
· MIT-0
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版本数
在 OpenClaw 中安装
/install bosszhipin-automation
功能描述
基于 pyautogui 实现 Boss 直聘职位浏览、OCR 分析、技术匹配及自动生成并发送沟通话术的无GUI全自动化技能。
使用说明 (SKILL.md)
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
pip install pyautogui>=0.9.5 pyperclip>=1.8.2 Pillow>=10.0.0
Node.js 依赖
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:
{
"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
python skills/boss-automation/main.py
方式二:CLI 命令行
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 \x3Cimage> # 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
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
- 说明符合要求的内容 - 直接提及匹配的技术点
- 技术方面适当夸大 - 了解→熟悉,不熟悉→了解
- 模仿人类语言习惯 - 自然流畅的中文表达
- 表达强烈应聘希望 - 体现求职诚意
- 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)
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
{
"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:
"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
"matching": {
"threshold": 70 // 修改为 70%
}
修改滚动参数
"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
python cli.py start
示例 2:手动控制流程
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
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
python cli.py screenshot
示例 5:OCR 识别
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。
安全使用建议
This skill appears to do what it says: local GUI automation + OCR + automated messaging. Before running it: 1) Review and run the OCR code under skills/ocr-local (tesseract.js) to ensure no hidden network calls. 2) Test in a safe environment (VM or separate account/window) to confirm coordinates and that automated sends behave as expected; pyautogui will move the mouse and press keys. 3) Consider adding a manual confirmation step before send_chat_message or running only CLI commands that don't auto-send. 4) Ensure use complies with Boss直聘 terms of service and local laws — automated messaging can violate platform rules. 5) Keep backups of any important windows/apps while testing and verify npm/pip installs come from expected registries.
功能分析
Type: OpenClaw Skill
Name: bosszhipin-automation
Version: 1.0.0
The skill bundle is a desktop automation tool designed to automate job applications on the Boss Zhipin recruitment platform. It uses pyautogui for UI interaction, pyperclip for clipboard management, and subprocess to call a local Node.js OCR script for text analysis. The code logic in boss_automation.py, main.py, and cli.py aligns with the stated purpose in SKILL.md, and there are no indicators of malicious intent such as data exfiltration, backdoors, or prompt injection attacks against the agent.
能力评估
Purpose & Capability
The name/description (Boss 直聘 自动化) matches the included code and SKILL.md. Requested dependencies (pyautogui, pyperclip, Pillow, and a local tesseract.js OCR) are appropriate for screenshotting, OCR, clipboard pasting and GUI automation. There are no unrelated credentials, binaries, or surprising network hosts referenced.
Instruction Scope
SKILL.md and the code explicitly instruct reading config.json, taking screenshots, running a local Node OCR script (via subprocess.run), matching keywords, and automating clicks/keyboard input to send messages. The scope is consistent with the purpose, but the runtime behavior includes fully automated clicking/pasting/pressing Enter (i.e., sending messages) without interactive confirmation in run_loop/process_job. This is expected but worth noting as it can perform actions on the user's desktop.
Install Mechanism
No install spec in the registry package. SKILL.md asks users to run pip/npm locally (pip install requirements, npm install in skills/ocr-local). There are no downloads from untrusted URLs or archive extraction steps in the skill bundle. Installation risk is standard for local Python/Node packages.
Credentials
No environment variables, credentials, or external API keys are requested. Configuration is file-based (config.json). The skill does not attempt to read system secrets or other skill configs. The scope of access (files under the skill directory, screenshots, clipboard) is proportional to its function.
Persistence & Privilege
always:false (no forced presence). The skill can be invoked autonomously (platform default). Combined with pyautogui it can control the mouse/keyboard and send messages automatically — a high-impact capability on the local machine. This is coherent with the skill's goal but increases potential for unintended or undesired actions if misconfigured or run accidentally.
如何使用
- 确保已安装 OpenClaw(本地或 Docker 部署)
- 在对话框中输入安装命令:
/install bosszhipin-automation - 安装完成后,直接呼叫该 Skill 的名称或使用
/bosszhipin-automation触发 - 根据 Skill 的参数说明提供必要输入,即可获得结构化输出
版本历史
v1.0.0
Bosszhipin-automation v1.0.0
- Initial release providing full desktop automation for Boss 直聘职位沟通流程.
- Automates browsing, OCR analysis, technical stack matching, chat phrase generation, and messaging.
- Features adaptive screen resolution, coordinate scaling, and human-like random delays.
- Includes configurable matching rules, chat templates, and coordinate settings.
- Offers both automated workflow and CLI command support for fine-grained controls.
元数据
常见问题
boss直聘自动化(无GUI) 是什么?
基于 pyautogui 实现 Boss 直聘职位浏览、OCR 分析、技术匹配及自动生成并发送沟通话术的无GUI全自动化技能。 它是一个面向 Claude Code / OpenClaw 的 AI Agent Skill 插件,目前累计下载 47 次。
如何安装 boss直聘自动化(无GUI)?
在 OpenClaw 或 Claude Code 对话框中运行命令「/install bosszhipin-automation」即可一键安装,无需额外配置。
boss直聘自动化(无GUI) 是免费的吗?
是的,boss直聘自动化(无GUI) 完全免费,采用 MIT-0 许可证,可自由下载、安装和使用。
boss直聘自动化(无GUI) 支持哪些平台?
boss直聘自动化(无GUI) 跨平台运行,可在任意部署了 OpenClaw / Claude Code 的环境中使用(cross-platform)。
谁开发了 boss直聘自动化(无GUI)?
由 TinkerJueBerg(@tinkerjueberg)开发并维护,当前版本 v1.0.0。
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