DanielPan12/JobHuntBot

解决的问题

JobHuntBot 将求职申请的混乱过程转变为结构化、可重复的系统。它通过结合 AI 自动化与人工监督，防止手动求职中常见的陷阱——如丢失申请记录、简历版本不一致，以及 AI 伪造个人信息的风险。

如何工作

JobHuntBot 并非独立应用程序，而是一套可与任何 AI 编码代理（如 Claude Code、Cursor 或 Codex CLI）配合使用的指令和模板，这些代理能够读取本地文件并控制浏览器。

1. 初始化：代理读取 SKILL.md 和您的个人材料，填写候选人资料、申请规则和简历策略的模板。
2. 执行：代理搜索职位线索，进行分类，并在获得 Playwright 等工具的浏览器访问权限后，自动填写申请表单并上传简历。
3. 安全边界：代理被严格禁止猜测敏感的法律或身份信息，且在点击最终提交按钮前必须暂停并等待明确的人工确认。
4. 追踪：所有进度均记录在 CSV 文件中，随后通过本地、零依赖的 Node.js 仪表板进行可视化，以追踪申请状态和面试安排。

适用人群

使用 AI 编码代理并希望自动化求职申请中繁琐部分（搜索和表单填写）的同时，仍能完全掌控最终提交和数据隐私的求职者。

主要亮点

• 代理无关性：适用于任何能够读取文件并使用浏览器的 AI 代理。
• 人工在环：明确的安全边界防止 AI 编造经历或在未经同意的情况下提交申请。
• 本地仪表板：一个简单、私密的 HTML/Node.js 界面，用于追踪“待处理”、“已申请”和“已结束”的职位，无需将数据发送到外部服务器。
• 结构化知识：使用“答案库”和“经验库”确保在不同申请中保持一致且真实的信息。