| 发现机会 | 做好准备 | 跟进进展 |
|---|---|---|
| 岗位雷达 · 浏览公开官方招聘信息,按公司、城市、业务线和岗位方向筛选。 | 简历与岗位分析 · 导入简历、确认经历,围绕目标岗位梳理优势与表达。 | 求职进度表 · 管理投递状态、薪酬和标签,保存逐轮面试与面经,导出 Excel。 |
| 自然语言查询 · 用对话组合复杂条件,并跳转到雷达逐一查看岗位。 | 模拟面试 · 结合岗位描述和已确认简历练习多轮问答,保留复盘。 | 每日岗位订阅 · 与 AI 确认条件,预览草稿后启用,推送到已连接渠道。 |
直接浏览岗位雷达,也可以把筛选要求交给 AI。岗位保留官网链接,新增、更新、重新开放和历史补录分别记录。
“帮我找北京的 AI 产品实习岗位,优先看豆包相关业务,排除需要博士学历的岗位。”
从雷达加入申请,或手动记录其他渠道的岗位。在表格中维护进度,逐轮保存面试时间、结果和面经;需要备份时,一键导出 .xlsx。
点击「在对话中创建订阅」,告诉 AI 你关注的公司、城市和方向。确认筛选条件、接收渠道和发送时间后,再启用每日推送。
飞书支持扫码连接;飞书、钉钉和企业微信也支持群机器人配置。默认北京时间 09:00 发送,可自行修改。本机服务需要保持运行。
“每天早上 9 点,把北京的产品实习岗位发到我的飞书,只看新增岗位。”
封面为品牌概念插画;上方为真实界面截图。截图可能与最新样式略有差异,标有「演示」的公司与岗位是虚构数据,不随安装预置。截图不代表实时招聘状态。
准备 Git、Python 3.12、Node.js 22 和现代浏览器,然后在终端依次执行:
git clone https://github.com/qiushibang/OpenCareer.git
cd OpenCareer
python3 start_local.py首次启动会安装依赖并构建网页,需要联网。保留终端窗口,按提示打开 http://127.0.0.1:1422。停止时按 Ctrl+C,下次运行同一启动命令即可,数据会保留。
第一次打开,只需先完成这三件事:
- 连接模型:点击输入框的「未连接模型」,选择服务商,填写自己的接口密钥,测试连接并保存默认模型。模型调用费用由对应服务商收取。
- 查看岗位:进入岗位雷达,等待公共岗位目录同步;也可以粘贴一份职位描述开始分析。浏览岗位不需要模型密钥。
- 建立档案:首页点击「建立求职档案」,导入 PDF / DOCX 简历并确认事实,再开始岗位分析或模拟面试。扫描件识别和语音是可选配置。
本地版不需要网站账号、Docker 或数据库服务器。macOS 与 Linux 已有验收记录;Windows 原生启动和桌面安装包尚未完成验收。
完整安装与首次配置 → · 更换端口、数据目录与独立采集 →
| 在线体验 | 本地网页版 | |
|---|---|---|
| 开始使用 | 打开网站,注册/登录 | 克隆源码,运行启动命令 |
| 数据保存 | 托管服务按用户隔离 | 保存在自己的电脑上 |
| 模型配置 | 自行提供服务商密钥 | 自行提供服务商密钥 |
| 岗位来源 | 托管服务提供 | 默认同步公共岗位目录,也可独立采集 |
| 适合 | 快速体验,无需安装 | 自主管理数据、使用最新开源能力 |
开源本地版与线上版本独立发布,功能可能不同。公共岗位同步不包含线上用户的简历、对话、收藏或密钥;岗位目录覆盖已支持的公开官方来源,不代表全网全部岗位。
本地部署仍可能联网:使用云端模型时,本轮分析所需内容会发送给你选择的服务商。本地服务默认仅限本机访问,不适合作为免登录公共网站暴露。
| 想做什么 | 从这里开始 |
|---|---|
| 安装、配置模型、备份与解决启动问题 | 安装与使用完整指南 |
| 配置每日订阅,或供其他 Agent 调用岗位工具 | 岗位查询、订阅与模型上下文协议(Model Context Protocol,MCP)接入 |
| 管理申请、面试与 Excel 导出 | 求职进度指南 |
| 使用浏览器、连接器与授权文件夹 | 本地访问权限 |
| 了解岗位来源、同步和独立采集 | 岗位采集与分发 |
| 参与开发、提交问题或报告漏洞 | 贡献指南 · 安全说明 · 文档导航 |
OpenCareer 基于 OpenWorker 二次开发,复用其会话、工具、权限和多模型能力。求职领域模块位于 extensions/career_mcp/,网页位于 surfaces/gui/。
沿用 MIT 许可证,保留上游版权与来源说明。本项目是独立的社区衍生版本。AI 建议需要本人复核;项目不自动投递,不生成虚构经历,不绕过招聘平台访问限制。



