【开源自荐】适合中国宝宝体质的 AI 求职助手：个性画像→BOSS爬虫→人岗匹配→可视化分析
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Valutazione
- Difficoltà
- 5/5
- Tempo stimato
- Più di una settimana
- Idoneità per principianti
- 15/100
- Tipo di issue
- Documentazione
- Chiarezza
- Da chiarire
- Stato di attività
- Attiva
- Stack tecnologico
- python, streamlit
- Ambito
- ai, content, data-visualization
Direzione di ricerca
Esamina prima il repository collegato, la demo live e la descrizione del progetto. Questo issue non indica alcun file, test o modifica richiesta, quindi non esiste un punto di ingresso per l’implementazione né una condizione concreta di completamento per chi contribuisce per la prima volta.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
1. 项目地址
- 项目仓库：https://github.com/ZhishaBai-web/help-you-find-job
- 线上体验：https://app-you-find-job-sszicd3jn6vphnuuhtm84a.streamlit.app/
- 视频演示：https://www.bilibili.com/video/BV168bv66E2N/
2. 项目亮点
- 本项目是目前 GitHub 上较少见的覆盖 “用户画像—职业规划—岗位采集—人岗匹配—数据分析” 完整流程的纯 Python 项目。
- 对用户进行画像分析时，在考虑用户简历的基础上，还考虑了用户的性格特点。
- 各阶段分析结果，均可查、可复制、可下载，具有较高的可观察性和可控性。
3. 项目展示
3.1 工作喵 🐱
- 上传简历 + 回答 15 个偏好问题，生成用户画像、职业报告、岗位检索词，也可以直接和 AI 聊求职。
3.2 爬虫喵 🕷️
- 使用 DrissionPage 自动采集招聘岗位信息，检索词和筛选条件都可以自己设置。
3.3 分析喵 📊
- 岗位少的话，直接交给 LLM 分析；岗位多的话，先用 RAG 筛出相关性最高的 50 个，再让 LLM 做详细的人岗匹配。
3.4 工具喵 🛠️
- 合并岗位、查看 TOP 岗位、分析单/全岗位、数据可视化，都可以在这里实现。
4. 注意事项
- 本项目仅用于学习、研究与技术交流，请勿用于任何违法或违规用途。
- 线上 Demo 暂不支持爬虫功能，建议根据视频教程进行本地部署。
- AI 生成的分析结果仅供参考，请结合实际情况进行判断。
- Lingua principale
- Nessun dato sulla lingua
- Stelle
- 1.7k
- Fork
- 72
- Metriche di merge delle PR
- Nessuna PR unita negli ultimi 30g
Preparare l'ambiente
Questo progetto non fornisce container di sviluppo, Dockerfile né guida per i contributori, quindi l'ambiente è a tuo carico: parti dal suo README e consulta la nostra guida al primo contributo per i passaggi generali.
Come iniziare
- Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
- Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
- Fai un fork del repository e lavora su un branch.
- Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.
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