AIHawk：你的 AI 求职助手，自动化申请、获得个性化推荐，更快找到您梦想的工作-AI应用

1 介绍

Auto_Jobs_Applier_AIHawk 是一款先进的自动化工具，旨在彻底改变求职和申请流程。在当今竞争激烈的就业市场中，机会可能转瞬即逝，而这款程序为求职者提供了巨大的优势。通过利用自动化和人工智能的力量，Auto_Jobs_Applier_AIHawk 使用户能够高效、个性化地申请大量相关职位，最大限度地提高他们获得理想工作的机会。

1.1 现代求职的挑战

在数字时代，求职环境发生了巨大变化。虽然在线平台开辟了一个充满机遇的世界，但也加剧了竞争。求职者经常发现自己花费无数时间浏览招聘信息、定制申请表并重复填写表格。这个过程不仅耗时，而且会消耗情感，导致求职疲劳和错失机会。

1.2 AIHawk：你的个人求职助手

AIHawk 是应对这些挑战的革命性解决方案。它不仅仅是一个工具，更是您不知疲倦的全天候求职伙伴。通过自动化求职过程中最耗时的环节，它让您可以专注于真正重要的事情 – 准备面试和发展您的专业技能。

2 特征

1. 智能求职自动化
   • 可定制的搜索条件
   • 持续扫描新空缺
   • 智能过滤以排除不相关的列表
2. 快速、高效的申请提交
   • 一键应用
   • 使用您的个人资料信息自动填写表格
   • 自动添加文档附件（简历、求职信）
3. 人工智能个性化
   • 针对雇主特定问题的动态响应生成
   • 语气和风格匹配以适应公司文化
   • 关键字优化以提高应用程序相关性
4. 质量管理
   • 批量申请能力
   • 质量控制措施
   • 详细的申请追踪
5. 智能过滤和黑名单
   • 公司将不受欢迎的雇主列入黑名单
   • 标题过滤，聚焦相关职位
6. 动态简历生成
   • 自动为每个申请创建定制的简历
   • 根据职位要求定制简历内容
7. 安全数据处理
   • 使用 YAML 文件安全地管理敏感信息

2 安装

已确认以下运行成功：

• 操作系统：
  • Windows 10
  • Ubuntu 22
• Python 版本：
  • 3.10
  • 3.11.9(64b)
  • 3.12.5(64b)

1. 下载并安装 Python：确保安装了最新的 Python 版本。如果没有，请从 Python 官方网站下载并安装。有关详细说明，请参阅教程：
   • 如何在 Windows 上安装 Python
   • 如何在 Linux 上安装 Python
   • 如何在 macOS 上下载和安装 Python
2. 下载并安装 Google Chrome：
   • 从官方网站下载并在默认位置安装最新版本的 Google Chrome 。
3. 克隆存储库：git clone https://github.com/feder-cr/Auto_Jobs_Applier_AIHawk.git cd Auto_Jobs_Applier_AIHawk
4. 激活虚拟环境：python3 -m venv virtualsource virtual/bin/activate或者对于基于 Windows 的计算机 -.\virtual\Scripts\activate
5. 安装所需的软件包：pip install -r requirements.txt

3 配置

3.1. secrets.yaml

此文件包含敏感信息。切勿共享此文件或将其提交至版本控制。

• llm_api_key: [Your OpenAI or Ollama API key or Gemini API key]
  • 将其替换为用于 GPT 集成的 OpenAI API 密钥
  • 要获取 API 密钥，请按照以下教程进行操作：https: //medium.com/@lorenzozar/how-to-get-your-own-openai-api-key-f4d44e60c327
  • 注意：您需要向您的 OpenAI 帐户充值才能使用 API。您可以访问OpenAI 计费仪表板来充值。
  • 根据OpenAI 社区和我们用户的报告，在设置 OpenAI 帐户并购买所需积分后，用户仍然拥有Free帐户类型。这阻止他们无限制地访问 OpenAI 模型，并且每天只允许 200 个请求。这可能会导致运行时错误，例如：
    Error code: 429 - {'error': {'message': 'You exceeded your current quota, please check your plan and billing details. ...}}
{'error': {'message': 'Rate limit reached for gpt-4o-mini in organization <org> on requests per day (RPD): Limit 200, Used 200, Requested 1.}}
    OpenAI 会自动更新您的帐户，但可能需要一些时间，从几个小时到几天不等。您可以在官方页面
    上找到有关组织限制的更多信息。
  • 如需获取 Gemini API 密钥，请访问Google AI for Devs

3.2. 配置.yaml

此文件定义您的求职参数和机器人行为。每个部分包含您可以自定义的选项：

• remote: [true/false]
  • 设置为true包含远程作业，false以排除它们
• experienceLevel:
  • 将所需经验等级设置为true，其他设置为false
• jobTypes:
  • 将所需作业类型设置为true，其他设置为false
• date:
  • 选择一个招聘信息发布时间范围，将其设置为true，其他设置为false
• positions:
  • 列出你感兴趣的职位，每行一个
  • 例子：positions: – Software Developer – Data Scientist
• locations:
  • 列出要搜索的位置，每行一个
  • 例子：locations: – Italy – London
• apply_once_at_company: [True/False]
  • 设置为True每个公司仅申请一次，False以允许每个公司多次申请
• distance: [number]
  • 以英里为单位设置求职半径
  • 例子：distance: 50
• companyBlacklist:
  • 列出您想要从搜索中排除的公司，每行一家
  • 例子：companyBlacklist: – Company X – Company Y
• titleBlacklist:
  • 列出您想要避免的职位名称中的关键字，每行一个
  • 例子：titleBlacklist: – Sales – Marketing

3.2.1 config.yaml – 自定义 LLM 模型端点

• llm_model_type：
  • 选择模型类型，支持：openai / ollama / claude / gemini
• llm_model：
  • 选择LLM模型，目前支持：
    • openai：GPT-4O
    • ollama：llama2，mistral：v0.3
    • claude: 任何型号
    • 双子座：任意型号
• llm_api_url：
  • LLM 模型的 API 端点链接
    • openai：https://api.pawan.krd/cosmosrp/v1
    • 乌拉马： http: //127.0.0.1:11434/
    • 克劳德：https://api.anthropic.com/v1
    • gemini：没有 api_url
• 注意：要运行本地 Ollama，请遵循此处的指南：Ollama 部署指南

3.3. plain_text_resume.yaml

此文件以结构化格式包含您的简历信息。请填写您的个​​人详细信息、教育背景、工作经验和技能。此信息用于自动填写申请表并生成定制简历。

每个部分都有特定字段需要填写：

personal_information:

• 此部分包含基本个人信息，用于识别您的身份并提供联系信息。
  • name：您的名字。
  • 姓氏 (surname)：您的姓氏。
  • date_of_birth：您的出生日期，格式为 DD/MM/YYYY。
  • country：您目前居住的国家。
  • 城市：您目前居住的城市。
  • 地址：您的完整地址，包括街道和门牌号。
  • zip_code：您的邮政编码。
  • phone_prefix：您的电话号码的国际拨号代码（例如，美国为 +1，英国为 +44）。
  • 电话：您的电话号码，不带国际前缀。
  • 电子邮件：您的主要电子邮件地址。
  • github：您的 GitHub 个人资料的 URL（如果适用）。
  • linkedin：您的 LinkedIn 个人资料的 URL（如果适用）。

• 例子：

personal_information:
  name: "Jane"
  surname: "Doe"
  date_of_birth: "01/01/1990"
  country: "USA"
  city: "New York"
  address: "123 Main St"
  zip_code: "520123"
  phone_prefix: "+1"
  phone: "5551234567"
  email: "jane.doe@example.com"
  github: "https://github.com/janedoe"
  linkedin: "https://www.linkedin.com/in/janedoe/"

• education_details:
  • 本部分概述了您的学术背景，包括所获学位和相关课程。
    • degree：所获学位的类型（例如学士学位、硕士学位）。
    • 大学：您就读的大学或机构的名称。
    • final_evaluation_grade：您的平均绩点或同等的学业成绩衡量标准。
    • start_date：您开始学习的年份。
    • diploma_year：您毕业的年份。
    • field_of_study：您研究的专业或重点领域。
    • 考试：所修课程或科目的列表及其各自的成绩。
  • 例子：

personal_information:
  name: "Jane"
  surname: "Doe"
  date_of_birth: "01/01/1990"
  country: "USA"
  city: "New York"
  address: "123 Main St"
  zip_code: "520123"
  phone_prefix: "+1"
  phone: "5551234567"
  email: "jane.doe@example.com"
  github: "https://github.com/janedoe"
  linkedin: "https://www.linkedin.com/in/janedoe/"

• experience_details:
  • 本部分详细介绍您的工作经历，包括工作角色、公司和主要职责。
    • 职位： 您的职位或角色。公司：您工作的公司或组织的名称。employment_period：您担任该职位的时间范围（例如，MM/YYYY – MM/YYYY）。location：公司所在的城市和国家。行业：公司经营所在的行业或领域。key_responsive：您在该职位上的主要职责或任务的列表。skills_acquired：通过此角色获得的技能或专业知识
• 例子：

education_details:
  - education_level: "Bachelor's Degree"
    institution: "University of Example"
    field_of_study: "Software Engineering"
    final_evaluation_grade: "4/4"
    start_date: "2021"
    year_of_completion: "2023"
    exam:
      Algorithms: "A"
      Data Structures: "B+"
      Database Systems: "A"
      Operating Systems: "A-"
      Web Development: "B"

• projects:
  • 包括您曾经参与过的值得注意的项目，包括个人或专业项目。
    • name：项目的名称或标题。
    • 描述：项目涉及的内容或其目的的简要摘要。
    • link：项目的 URL（如果可用）（例如 GitHub 存储库、网站）。
  • 例子：

experience_details:
  - position: "Software Developer"
    company: "Tech Innovations Inc."
    employment_period: "06/2021 - Present"
    location: "San Francisco, CA"
    industry: "Technology"
    key_responsibilities:
      - "Developed web applications using React and Node.js"
      - "Collaborated with cross-functional teams to design and implement new features"
      - "Troubleshot and resolved complex software issues"
    skills_acquired:
      - "React"
      - "Node.js"
      - "Software Troubleshooting"

• achievements:
  • 强调您取得的显著成就或奖项。
    • name：成就的标题或名称。
    • 描述：简要说明该成果及其意义。
  • 例子：

projects:
  - name: "Weather App"
    description: "A web application that provides real-time weather information using a third-party API."
    link: "https://github.com/janedoe/weather-app"
  - name: "Task Manager"
    description: "A task management tool with features for tracking and prioritizing tasks."
    link: "https://github.com/janedoe/task-manager"

• certifications:
  • 包括您获得的任何专业认证。
    • 名称：“PMP”
      描述：“项目管理协会（PMI）颁发的项目管理专业人员认证”
  • 例子：

certifications:
  - "Certified Scrum Master"
  - "AWS Certified Solutions Architect"

• languages:
  • 详细说明您所说的语言以及每种语言的熟练程度。
    • language：语言的名称。proficiency：您的熟练程度（例如，母语、流利、中级）。
    例子：

languages:
  - language: "English"
    proficiency: "Fluent"
  - language: "Spanish"
    proficiency: "Intermediate"

• interests:
  • 提及可能与您的职业相关的专业或个人兴趣。
    • interest：兴趣或爱好的列表。
  • 例子：

interests:
  - "Machine Learning"
  - "Cybersecurity"
  - "Open Source Projects"
  - "Digital Marketing"
  - "Entrepreneurship"

• availability:
  • 说明您当前的可用时间或通知期限。
    • notice_period：开始新角色之前所需的时间（例如“2 周”、“1 个月”）。
  • 例子：

availability:
  notice_period: "2 weeks"

• salary_expectations:
  • 提供您期望的薪资范围。
    • salary_range_usd：您期望的薪资范围，以美元表示。
  • 例子：

salary_expectations:
  salary_range_usd: "80000 - 100000"

• self_identification:
  • 提供与个人身份相关的信息，包括性别和代词。
    • 性别：您的性别认同。
    • 代词：您使用的代词（例如，他/他、她/她、他们/他们）。
    • 退伍军人：您的退伍军人身份（例如，是、否）。
    • 残疾：您是否患有残疾（例如，是、否）。
    • 种族： 您的种族。
  • 例子：

self_identification:
  gender: "Female"
  pronouns: "She/Her"
  veteran: "No"
  disability: "No"
  ethnicity: "Asian"

• legal_authorization:
  • 表明您在不同地点工作的合法能力。
    • eu_work_authorization：您是否被授权在欧盟工作（是/否）。
    • us_work_authorization：您是否被授权在美国工作（是/否）。
    • require_us_visa：您是否需要签证才能在美国工作（是/否）。
    • require_us_sponsorship：您是否需要赞助才能在美国工作（是/否）。
    • require_eu_visa：您是否需要签证才能在欧盟工作（是/否）。
    • legally_allowed_to_work_in_eu：您是否被合法允许在欧盟工作（是/否）。
    • legally_allowed_to_work_in_us：您是否被合法允许在美国工作（是/否）。
    • require_eu_sponsorship：您是否需要赞助才能在欧盟工作（是/否）。
    • canada_work_authorization：您是否被授权在加拿大工作（是/否）。
    • require_canada_visa：您是否需要签证才能在加拿大工作（是/否）。
    • legally_allowed_to_work_in_canada：您是否被合法允许在加拿大工作（是/否）。
    • require_canada_sponsorship：您是否需要赞助才能在加拿大工作（是/否）。
    • uk_work_authorization：您是否被授权在英国工作（是/否）。
    • require_uk_visa：您是否需要签证才能在英国工作（是/否）。
    • legally_allowed_to_work_in_uk：您是否被合法允许在英国工作（是/否）。
    • require_uk_sponsorship：您是否需要赞助才能在英国工作（是/否）。
  • 例子：

legal_authorization:
eu_work_authorization: "Yes"
us_work_authorization: "Yes"
requires_us_visa: "No"
requires_us_sponsorship: "Yes"
requires_eu_visa: "No"
legally_allowed_to_work_in_eu: "Yes"
legally_allowed_to_work_in_us: "Yes"
requires_eu_sponsorship: "No"
canada_work_authorization: "Yes"
requires_canada_visa: "No"
legally_allowed_to_work_in_canada: "Yes"
requires_canada_sponsorship: "No"
uk_work_authorization: "Yes"
requires_uk_visa: "No"
legally_allowed_to_work_in_uk: "Yes"
requires_uk_sponsorship: "No"

• work_preferences:
  • 指定您对工作安排和条件的偏好。
    • remote_work：您是否愿意接受远程工作（是/否）。
    • in_person_work：您是否愿意接受面对面工作（是/否）。
    • open_to_relocation：您是否愿意为了工作而搬迁（是/否）。
    • wishing_to_complete_assessments：您是否愿意完成工作评估（是/否）。
    • wishing_to_undergo_drug_tests：您是否愿意接受药物测试（是/否）。
    • wishing_to_undergo_background_checks：您是否愿意接受背景调查（是/否）。
  • 例子：

work_preferences:
  remote_work: "Yes"
  in_person_work: "No"
  open_to_relocation: "Yes"
  willing_to_complete_assessments: "Yes"
  willing_to_undergo_drug_tests: "No"
  willing_to_undergo_background_checks: "Yes"

3.4 data_folder_example

该data_folder_example文件夹包含一个工作示例，说明如何构建和填写机器人运行所需的文件。此文件夹可作为实用参考，帮助您正确设置求职机器人的工作环境。

内容

在此文件夹中，您将找到关键文件的示例版本：

• secrets.yaml
• config.yaml
• plain_text_resume.yaml

这些文件已填充了虚构但真实的数据。它们向您显示了每个文件中应输入的正确格式和信息类型。

用法

使用此文件夹作为指南对于以下方面尤其有用：

1. 了解每个配置文件的正确结构
2. 查看每个字段的有效数据示例
3. 填写个人档案时有一个参考点

4 用法

0. 帐户语言 为了确保机器人正常运行，您的帐户语言必须设置为英语。
1. 数据文件夹： 确保您的数据文件夹包含以下文件：
   • secrets.yaml
   • config.yaml
   • plain_text_resume.yaml
2. 运行机器人：Auto_Jobs_Applier_AIHawk 在处理 pdf 简历方面提供了灵活性：

• 动态简历生成： 如果您不使用该--resume选项，机器人将自动为每份申请生成一份独特的简历。此功能使用您plain_text_resume.yaml文件中的信息并根据每份特定的工作申请进行量身定制，通过为每个职位定制简历，可能会增加您成功的机会。python main.py
• 使用特定的简历： 如果您想对所有应用程序使用特定的 PDF 简历，请将您的简历 PDF 放在目录中data_folder，然后使用以下选项运行机器人--resume：python main.py –resume /path/to/your/resume.pdf
• 使用 colled 模式： 如果您只想收集职位数据以执行任何类型的数据分析，您可以使用带有该--collect选项的机器人。这将把从 linkedin 职位空缺中找到的所有数据存储在 output/data.json 文件中。python main.py –collect

4.1 常见问题故障排除

1. OpenAI API 速率限制错误

错误信息：

openai.RateLimitError：错误代码：429 – {‘error’：{‘message’：’您超出了当前配额，请检查您的计划和账单详情。有关此错误的更多信息，请阅读文档： https: //platform.openai.com/docs/guides/error-codes/api-errors。’，’type ‘：’insufficient_quota’，’param’：None，’code’：’insufficient_quota’}}

解决方案：

• 请访问https://platform.openai.com/account/billing检查您的 OpenAI API 计费设置
• 确保您已向 OpenAI 帐户添加了有效的付款方式
• 请注意，ChatGPT Plus 订阅与 API 访问不同
• 如果您最近添加了资金或进行了升级，请等待 12-24 小时以使更改生效
• 免费套餐的 RPM 限制为 3；至少花费 5 美元使用 API 即可增加

2. 未找到简易申请按钮

错误信息：

异常：未找到可点击的“轻松应用”按钮

解决方案：

• 确保你已正确登录
• 检查你瞄准的职位列表是否真的有“轻松申请”选项
• 验证config.yaml文件中的搜索参数是否正确，并使用“轻松申请”按钮返回职位
• 尝试在脚本中增加页面加载的等待时间，以确保在搜索按钮之前加载所有元素

3. 求职申请中的信息不正确

问题：机器人提供的经验、CTC 和通知期数据不准确

解决方案：

• 更新专业经验具体性的提示
• config.yaml添加当前 CTC、预期 CTC 和通知期的字段
• 修改机器人逻辑以使用这些新的配置字段

4. YAML 配置错误

错误信息：

yaml.scanner.ScannerError：扫描简单密钥时

解决方案：

• 复制范例config.yaml并逐步修改
• 确保 YAML 缩进和间距正确
• 使用 YAML 验证器工具
• 避免不必要的特殊字符或引号

5. 机器人登录后不申请职位

问题：机器人搜索职位，但继续滚动而不申请

解决方案：

• 检查安全检查或 CAPTCHA
• 验证config.yaml职位搜索参数
• 确保您的帐户资料符合工作要求
• 检查控制台输出中的错误消息

4.2 常规故障排除提示

• 使用最新版本的脚本
• 验证所有依赖项均已安装并更新
• 检查互联网连接稳定性
• 如果问题仍然存在，请清除浏览器缓存和 cookie

如需进一步帮助，请在GitHub 存储库上创建一个问题，并提供有关您的问题的详细信息，包括错误消息和您的配置（删除敏感信息）。

5 安装文件

5.1 Ollama 和 Gemini 设置

要安装和配置Ollama和Gemini，请参考以下文档：

• 下载 Ollama 和 Gemini 设置指南 (PDF)

按照这些指南中的说明确保AIHawk与Ollama和Gemini正确配置。

5.2 编辑 YAML 文件

有关编辑AIHawk的 YAML 配置部分的详细说明，请参阅此文档：

• 下载 YAML 编辑指南 (PDF)

5.3 自动启动 AIHawk

要使AIHawk在系统启动时自动启动，请按照本指南中的步骤操作：

• 下载自动启动 AIHawk 指南 (PDF)

导航到 docs/ 目录并下载您需要的 PDF 指南。

作者：Rushi，Linkedin，请关注他，支持他。

5.4 其他资源

• 视频教程：如何设置 Auto_Jobs_Applier_AIHawk
• OpenAI API 文档
• Lang Chain 开发者文档

如果您遇到任何问题，您可以在GitHub上打开问题。请在主题和描述中添加有价值的详细信息。如果您需要新功能，请反映这一点。
我非常乐意为您提供帮助！

6 结论

Auto_Jobs_Applier_AIHawk 通过自动化和增强求职流程，在现代就业市场中提供了显著的优势。凭借动态简历生成和人工智能个性化等功能，它提供了无与伦比的灵活性和效率。无论您是希望最大限度地提高求职机会的求职者、希望简化申请提交流程的招聘人员，还是希望提供更好服务的职业顾问，Auto_Jobs_Applier_AIHawk 都是一项宝贵的资源。通过利用尖端的自动化和人工智能，该工具不仅可以节省时间，还可以在当今竞争激烈的环境中显著提高求职的效率和质量。

7 贡献者

• feder-cr – 创建者和首席开发人员

Auto_Jobs_Applier_AIHawk 仍处于测试阶段，我们非常重视您的反馈、建议和贡献。欢迎随时提出问题、提出改进建议或提交拉取请求以帮助改进项目。让我们共同努力，让 Auto_Jobs_Applier_AIHawk 成为全球求职者更强大的工具。

8 执照

该项目采用 MIT 许可证 – 有关详细信息，请参阅LICENSE文件。

9 免责声明

此工具 Auto_Jobs_Applier_AIHawk 仅用于教育目的。创建者对因使用而产生的任何后果不承担任何责任。建议用户遵守相关平台的服务条款，并遵守所有适用的法律、法规和道德准则。使用自动化工具申请工作可能会带来风险，包括对用户帐户的潜在影响。请谨慎行事并自行决定。

网址:https://github.com/feder-cr/Auto_Jobs_Applier_AIHawk