用 AI 求职助手 Get Jobs 自动投简历，我把找工作变成了一件“跑数据“的事

用 AI 求职助手 Get Jobs 自动投简历，我把找工作变成了一件"跑数据"的事

【免费下载链接】get_jobs💼【AI找工作助手】全平台自动投简历脚本：(boss、前程无忧、猎聘、智联招聘)项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ge/get_jobs

凌晨一点，小林第无数次刷新招聘页面，把同一份简历改了第 9 版。白天面了三家，晚上群发了几十条打招呼，能等来的回复屈指可数。他盯着聊天框里成片的"已读不回"发呆——为了兼顾四个招聘平台，他每天要在不同 App 之间来回切换，搜岗位、筛条件、编打招呼语，重复劳动到怀疑人生。那一刻他忍不住想：是我的简历不行，还是我的方法出了问题？

朋友推来一个链接：把四个平台交给一个工具

"要不要试试 Get Jobs？"一个刚上岸的朋友甩来链接。这是一个开源的 AI 求职助手，能同时对接 Boss直聘、前程无忧、猎聘、智联招聘四个平台，自动完成搜索、筛选、打招呼甚至投递的整套动作。它的思路很朴素：人工做的重复事，交给脚本；人工做不到位的个性化，交给 AI。

接下来，我们跟着小林一起走一遍他从安装到拿 offer 的全过程，重点解决三个问题：第一次启动需要准备什么？配置里的每一项到底该怎么填？跑起来之后，数据又能帮我们做出什么改变？

小林的实战笔记：从打开到投出第一份简历

第一次启动前，先把这三件事做完

小林照着说明把项目拉了下来，环境要求比他预想的简单——只需要 JDK 21 和 Gradle，前端是 Next.js，后端是 Spring Boot。

git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/ge/get_jobs cd get_jobs ./gradlew bootRun

再开一个终端启动前端页面：

cd front npm install npm run dev

浏览器打开http://localhost:3000，登录后先看到的是左侧导航栏：平台配置、AI 配置、环境变量配置，一目了然。小林注意到日志里 Spring Boot 正常启动、数据库连接池初始化完成，心里踏实了不少。

后端日志一切正常，这是整个自动投简历流程能跑起来的地基

一场"搜不到岗位"的意外

小林兴冲冲填好配置，点了"开始投递"，结果一个岗位都没抓到。他翻遍文档才意识到：搜索关键词那一栏要写"大模型, Python, Golang, Java"这样的逗号分隔列表，他只填了一个词；工作城市也没选，默认空着等于全平台盲搜。更关键的是他忘了保存配置，脚本读到的还是上一次的旧值。

搜索关键词、工作城市、薪资范围，这些看似简单的输入框决定了自动投简历的命中范围

调整之后，小林把筛选条件逐项理清：关键词决定"找什么"，城市决定"在哪找"，薪资范围（比如 20-50K）和工作经验直接砍掉了大量不匹配的岗位。他还打开了"HR 沟通过滤"，让系统自动跳过长期不活跃的招聘者。这次教训让他记住了所有平台的通用套路——先保存，再运行。

让 AI 真正"听懂"你的技能介绍

平台配置搞定后，小林把注意力转向 AI 配置页。这里的逻辑是：你先写清楚自己会什么，AI 再根据每个岗位的 JD 生成专属的打招呼语。

技能介绍写得越具体，AI 求职助手生成的打招呼语就越像"人话"

小林第一版技能介绍只写了"精通 Java，3 年经验"，生成的打招呼语干巴巴的。后来他参考页面提示，把技能介绍改成了带场景的版本："精通 Java、Python、Golang，熟悉 Vue、React、Nginx，擅长 MySQL、Oracle，有 AI 大模型相关项目经验"，同时把提示词模板里的%城市%、%岗位类型%、%岗位要求%这些占位符利用起来。再生成的打招呼语，明显贴合岗位多了——系统会先判断岗位匹配度，再决定要不要打这个招呼，避免了对不合适的岗位浪费投递次数。

运行中的真实画面：自动投递与人工接管的切换

配置就绪，小林点了"开始投递"，浏览器窗口自己动了起来：搜索、翻页、读岗位、比对条件、发打招呼，像有一个隐形人在替他操作。他原本担心要全程盯着，结果发现自己只需要在旁边喝杯水。

最让他紧张的环节是验证码。招聘平台偶尔会弹出人机校验，脚本会主动停下，日志里提示等待人工处理。小林手动过完验证码再点继续，投递又自动接上了。另外他记住了一个关键点：投递前必须先关掉墙外代理，否则页面加载慢到脚本超时。

一周后，数据把策略改写了

跑了一周，小林打开各平台的投递分析页，第一次真正看到了"自己的求职画像"：总岗位数、已投递、已回复一目了然，还有薪资分布、岗位 TOP10、学历分布这些图表。

一周的数据比一个月的感觉更诚实：哪些岗位类型值得投、薪资区间该怎么定，图表里都有答案

他发现自己投的"传统 Java 后端"岗位回复率很低，而"AI 应用方向"的岗位不仅回复快，薪资也高出 30%。于是他把搜索关键词里 AI 相关的比重调高，把部分平台的投递时间错开到工作日上午——第二周他的面试邀约明显多了起来。数据驱动的意义就在这：不靠感觉猜，靠结果调。

高频要点速览：一张能收藏的"行动卡"

企业微信通知开启后，手机上就能实时收到每一份简历的投递结果

新手最常问的 5 个问题

问：每天能投多少份？会不会被平台封号？答：各平台都有每日上限，系统会按限制运行并自动控制节奏；投递前请关闭墙外代理，降低异常风险。

问：简历要传成什么格式？答：Boss直聘支持图片简历——把 PDF 简历转成resume.jpg放入resources文件夹，并开启sendImgResume配置项。

问：AI 打招呼会不会千篇一律？答：技能介绍写得越具体，AI 生成的打招呼语越贴合岗位；模板里的占位符记得保留。

问：投过的公司会重复投吗？答：不会。系统会自动维护黑名单，把反馈过不合适等消息的 HR 所在公司记录下来，避免重复打扰。

问：在哪能看到官方资料？答：项目自带的 doc/更新日志.md 记录版本变化，四个平台的适配器分别在src/main/java/com/getjobs/worker/下的boss、job51、liepin、zhilian目录，想改逻辑可以从这些文件入手。

结局：不是运气，是把过程跑出了数据

一个月后，小林在新公司入职。他回看这段求职经历，觉得最有价值的不是省下的时间，而是那段"边投边看数据"的过程——知道自己的岗位定位该往哪调，知道什么时间段回复率高，知道哪些平台值得深耕。AI 求职助手替他完成了重复劳动，而思考和判断，始终在他自己手里。

如果你也正处在"海投没回音"的焦虑里，不妨花一个周末把 Get Jobs 跑起来：先按上面的行动卡完成配置，投一两天，看看数据给你的第一份反馈。效率是工具给的，方向是你自己定的——动手，就是最好的下一步。

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