针对岗位信息分散、筛选重复和申请记录难管理的问题,在开源浏览器扩展基础上持续重构,构建本地 AI 求职与机会管理工作台。系统整合多个岗位来源,支持信息归一化与去重、候选人条件匹配、岗位评估和申请状态管理,并提供可视化操作界面。
主要负责 Agent 编排、本地 API、SQLite 数据存储、多来源接入与浏览器执行适配,实现从信息收集、AI 辅助判断到用户审核的完整流程。项目体现了第三方系统集成、复杂任务编排和业务工具开发能力。
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针对岗位信息分散、筛选重复和申请记录难管理的问题,在开源浏览器扩展基础上持续重构,构建本地 AI 求职与机会管理工作台。系统整合多个岗位来源,支持信息归一化与去重、候选人条件匹配、岗位评估和申请状态管理,并提供可视化操作界面。
主要负责 Agent 编排、本地 API、SQLite 数据存储、多来源接入与浏览器执行适配,实现从信息收集、AI 辅助判断到用户审核的完整流程。项目体现了第三方系统集成、复杂任务编排和业务工具开发能力。
面向岗位信息分散、重复筛选和申请记录难管理的问题,整合多个岗位来源,支持岗位收集、信息归一化与去重、条件筛选及匹配评估。用户可导入简历、维护个人资料,在工作台查看匹配依据和待确认条件,生成申请材料草稿并管理申请进度。系统以可视化界面呈现机会列表、岗位详情和任务状态,帮助用户把信息发现、筛选判断与后续行动组织为连续流程。
在开源浏览器扩展基础上完成架构重构与功能扩展,使用 Node.js 构建本地 HTTP / CLI 服务,以 SQLite 保存岗位、资料、评估和申请记录。主要负责 Agent 编排、多来源适配、统一数据模型、匹配与工作台交互,接入 Jobicy、Greenhouse 和 Lever 等来源;通过 Zod 校验结构化数据,将浏览器执行与业务逻辑分离,并配置自动化测试验证关键流程。



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