求职猎手 nicklin99/dsh-find-jobs

dsh-find-jobs — 个人求职猎手（DSH 插件）

一个运行在 DeepSeek Harness（dsh） 上的个人求职 Agent 插件。

它不是一个求职网站，也不是一个“AI 聊天框”。告诉它你的求职目标，它会持续为你找到真正值得投递的工作：理解画像 → 搜索 → 精读 JD → 匹配评估 → 只报值得投的 Top N（附原因）。

如果这个项目对你有帮助，欢迎点个 Star ⭐，谢谢支持 🙏

详细 Spec（产品定义 / 档位词表 / 阶段计划 / 工程约定）见 AGENTS.md。

前置依赖：BrowserSkill（实时抓取必需）

实时抓取（mock: false）依赖腾讯开源的 BrowserSkill（bsk）：用你本机真实浏览器 + 登录态去抓 Boss直聘 / 小红书。

1. 安装 bsk CLI（Node.js 18+）
npm install -g @tencent/browserskill # 以官方 README 为准：https://github.com/Tencent/BrowserSkill

2. 浏览器安装 BrowserSkill 扩展（Chrome 扩展商店），保持浏览器开启

3. 自检 bsk doctor

然后：用目标站点（Boss直聘 / 小红书）的账号在你的浏览器里登录即可被复用。
search_jobs 会打开新标签页抓取并关闭，不影响你正在用的页面；抓取只在会话目录里存档文本，不对外发送任何数据。

默认 mock: false（实时抓取），因此 BrowserSkill 是必装前置；仅离线演示 / 单测时置 mock: true（内置演示岗位）才不依赖它。

快速开始（在 dsh 里跑起来）

1) 注册插件（dsh 无 init 脚手架，add 即注册）
dsh plugin --profile web add "$(pwd)"

2) 技能随插件自动注册（job-hunter / job-search / job-match），无需手动复制；若宿主未走运行时技能注册，才需要把 skills/ 下三个 SKILL.md 复制到 ~/.dsh/skills//

3) 验证与运行
dsh web --dump-config | grep -i find-jobs # 层已加载
dsh web # Web UI，对 Agent 说一句：
“帮我找适合我的工作。”

卸载：dsh plugin --profile web remove dsh-find-jobs。

怎么问（意图示例）

| 你想 | 可以这样说 |
| 先了解我，再找适合我的工作 | “帮我找适合我的工作。” |
| 找最值得投的 Top N | “最近有什么值得投的？给我 Top 5。” |
| 只搜岗位、不评估 | “搜一下小红书上的 AI 工程师，5 个。” |
| 带地点 / 远程 / 薪资等条件 | “帮我找美国 Remote 的 AI Engineer，5 年经验，180K 以上。” |
| 评估已有岗位 | “这个岗位适合我吗？”（附链接，或指之前搜到的） |
| 追问某个岗位 | “为什么这个岗位适合我？” |

Agent 会先看你的求职画像，缺关键信息时再问你（岗位 / 技能 / 年限 / 地点 / 远程 / 最低薪资，薪资会问清币种与周期），然后按意图执行最合适的工作流。它只做搜索、匹配与推荐，不会自动投递。

模块说明

技能（三层编排，用户无需手动触发子技能）

job-hunter 总工作流（编排器） ├── job-search 搜索：识别参数 → 并行搜多源 → 自动存档 └── job-match 匹配评估：5 步业务判断 → 统一结果卡

| 模块 | 类型 | 作用 | 位置 |
| job-hunter | 工作流技能 | 求职任务编排：先看画像 → 意图选最小工作流 → 分流（复用/精读）→ Top N 推荐与汇报 | skills/job-hunter/SKILL.md |
| job-search | 技能 | 把用户原话转 search_jobs 参数（源 / 数量 / save_dir），多源并行，返回即自动存档 | skills/job-search/SKILL.md |
| job-match | 技能 | 把 JD 硬性要求与画像逐项对照（5 步），输出统一结果卡并写回岗位档案 | skills/job-match/SKILL.md |

工具 / 库

| 模块 | 类型 | 作用 |
| get_job_profile / update_job_profile | 工具 | 求职画像记忆，持久化到 $DSH_HOME/profiles//jobhunter_profile.json |
| search_jobs | 工具 | 一次搜一个数据源，搜索成功即自动落盘 /.json + index.json，返回轻量摘要（省 token，完整 JD 只在文件里） |
| jobsArchive | lib | 落盘的确定性实现：按 id 去重合并、保留后补 match/note、进程内串行防并发覆盖 |

匹配档位（业务建议）

match_score：>85 strong_match · 70–85 good_match · 55–70 stretch · .json 的顶层字段——既是评估结果，也是缓存（画像未变则复用，不重复评估）。

岗位清单（运行时落盘）

/jobs/
├── index.json # 索引（reference）：id → file、first/last_seen、match 轻量标识 └── .json # 每岗完整记录（唯一真源）：search 字段 + 完整 JD + match / note 由 search_jobs(save_dir=/jobs) 自动维护。

数据源（默认实时抓取）

目前支持实时抓取：Boss直聘（boss-zhipin）、小红书（xiaohongshu），可按需在 sources 里启用。

默认 mock: false（实时），无需切换；仅离线演示 / 单测时把 mock 置为 true（内置演示岗位）。

实时抓取按 Config.sources 勾选来源（本仓库 cordis.patch.yml 即为默认值，profile 层可覆盖）：

- insert:
- id: dsh-find-jobs
config:
mock: false
sources: [boss-zhipin, xiaohongshu] # 可勾选增删，顺序即优先级

注意：
- 依赖 bsk daemon + 浏览器扩展在线 + 站点登录态（bsk doctor 自检）；
- 站点解析器（Boss直聘 / 小红书）按当前 DOM 编写、属实验性——解析失败时 search_jobs 会带页面片段报错，便于校准；
- 小红书链接带 xsec_token（有时效），汇报时原样引用完整 url。
- 列表页无限滚动：滚动机制在 bskRunner 里通用，按 listScroll.mode 分流——append（Boss：DOM 只增不减，滚到底）与 virtualized（小红书：DOM 只保留视口，documentElement.scrollTop += 300 × ≤20 轮 + evaluate .note-item outerHTML + data-note-id 去重，实测 43 条通过）。后续目标：统一抽象为 scroll-load-more / pagination / virtual-list strategy。

开发

pnpm install
pnpm typecheck # tsc --noEmit
pnpm test # 离线单测（不联网）
pnpm test:boss # 只看 Boss 解析单测
pnpm test:xhs # 只看小红书解析单测
pnpm live:boss # 实跑 Boss（需 bsk 在线 + 登录态）
pnpm live:xhs # 实跑小红书（同上）
pnpm live:scroll # 只实跑 Boss 列表无限滚动（不抓详情，验证能加载出超首屏的岗位）
pnpm live:parallel # 并行实跑 Boss + 小红书（同运行域内命令级串行；多用户/会话各自独立，互不抢窗口）
pnpm build # typecheck + tsdown → lib/

src/ 改动后必须 pnpm build 才进 lib/（dsh 加载 package.json main: ./lib/index.js）；skills/.md 由运行时直接读取，改后重启 dsh 即可。

目录结构

src/
├── index.ts # 插件入口（name/inject/Config/apply，ctx.logger 记日志） ├── config.ts # JobHunterConfig + Schema（mock 门控 + sources 勾选） ├── types.ts # 领域类型契约 ├── data/mockJobs.ts # 离线 mock 岗位库（保持 Job 形状） ├── lib/ │ ├── profileStore.ts # 画像持久化 │ ├── search.ts # mock 搜索纯函数 │ ├── sanitize.ts # 无损 JSON 序列化 │ ├── jobsArchive.ts # search_jobs 自动落盘（.json + index.json，进程内串行） │ └── skillRegister.ts# 运行时注册内置技能 ├── provider/ # bskRunner(会话+抓取) · 站点适配器(bossZhipin/xiaohongshu) · HTML/薪资解析 └── tools/ # searchJobs（save_dir 必填自动落盘）/ jobProfile skills/ ├── job-hunter/ # 总工作流技能 ├── job-search/ # 搜索技能 └── job-match/ # 匹配评估技能 test/ # 离线单测；test/live/ 需 bsk 实跑

扩展更多数据源（新增适配器，如猎聘 / 拉勾）

1. 仿照 src/provider/bossZhipin.ts 实现 SiteAdapter（buildSearchUrl / parseListPage / parseDetailText 纯函数）；
2. 在 src/provider/site.ts 的 ADAPTERS 注册表登记；
3. 在 src/config.ts 的 sources union 与 cordis.patch.yml 中启用；
4. 若列表靠滚动懒加载更多岗位，在适配器声明 listScroll（append 给 countExpression；virtualized 走 300px 自然滚动快照合并；分页站点后续走 pagination strategy，滚动抓取复用通用实现，无需重写）；
5. 纯解析部分写单测（无需真实浏览器）。

Roadmap

- Phase 2（当前）：真实 Job Search（bsk 实时浏览 Boss直聘 / 小红书，已实站校准）＋ save_dir 自动存档与轻量返回
- Phase 3：持续 Job Search + 个人 Memory（已看岗位去重 / 定时跑）
- Phase 4：自建 Web UI 包装（先吃透 dsh web 再决定）

安全与隐私

- 实时抓取只读你已登录的招聘站，从不外发数据；存档文本在本地会话目录。
- 岗位链接可能含平台凭据参数（token），jobs/ 目录请勿提交（已 gitignore）。
- 使用 bsk 即把浏览器控制权交给本工具进程，请只在可信环境运行。

License

MIT