# 网申求职半自动AI助手

LLM 驱动的求职投递工具，提供 **EXE 桌面客户端**（内置浏览器 + 智能填表）与 **CLI 全自动模式** 两种使用方式：解析简历 -> 推荐公司 -> 直达官网投递渠道 -> 内置浏览器一键填表 / 全自动提交。

## 下载安装

从 [Releases](https://github.com/ldq30000-tech/auto-apply/releases/latest) 下载 `auto-apply-Setup-x.x.x.exe`（即「网申求职半自动AI助手」安装向导），双击按常规安装向导完成安装（欢迎 → 选择目录 → 安装 → 完成）：

- 默认安装到用户目录（`%LocalAppData%\Programs`），**无需管理员权限**
- 自动创建开始菜单与桌面快捷方式，支持完整卸载
- 支持 Windows 10/11 64 位

## 界面预览

**首次启动** —— 选择工作模式（MCP 模式 = 外部 AI 控制、无需 API Key；API 模式 = 软件内置 AI；之后可随时在「设置」中更改）：

![首次启动模式选择](docs/screenshots/00-mode-dialog.png)

**六大功能页面**：

| 简历档案 | 公司推荐 |
|:---:|:---:|
| ![简历档案页](docs/screenshots/01-resume-profile.png) | ![公司推荐页](docs/screenshots/02-recommend.png) |
| 导入 PDF/Word 用 AI 解析为结构化档案，手动编辑经历与技能 | 按专业匹配度推荐公司（国企优先），权重可在设置中调节 |

| 职位扫描 | 内置浏览器 |
|:---:|:---:|
| ![职位扫描页](docs/screenshots/03-jobs.png) | ![内置浏览器页](docs/screenshots/04-browser.png) |
| 从 ATS 职位源抓取在招职位并打分排序 | 打开官网投递页，「智能填写」一键注入简历内容 |

| 投递记录 | 设置 |
|:---:|:---:|
| ![投递记录页](docs/screenshots/05-tracker.png) | ![设置页](docs/screenshots/06-settings.png) |
| 所有申请的 SQLite 记录汇总 | 语言/工作模式/模型 API/企查查/推荐偏好统一管理 |

## 桌面客户端（推荐）

PySide6 + QtWebEngine 构建的桌面应用，六大页面：

| 页面 | 功能 |
|---|---|
| 简历档案 | 导入 **PDF / Word(.docx)** 用 AI 解析为结构化档案；手动编辑教育/实习/工作/项目经历；技能/语言/兴趣爱好/获奖为**逐项输入框**（流式排列，可增删）；个人评价等全部可选 |
| 公司推荐 | 基于**专业名称匹配度**推荐公司（内置 62 家公司库，专业/技能匹配 + **国企优先**加权，权重可在设置中调节），支持按地区/企业性质（国企/民企/外企/合资）/规模筛选与关键词搜索，筛选即时更新、结果缓存秒开；「**企查查搜索**」从企查查拉取公司，每张公司卡片可**直达企查查**查看工商/规模/性质信息 |
| 职位扫描 | 从配置的 ATS 职位源抓取在招职位，AI 打分排序 |
| 内置浏览器 | 打开投递渠道（**必应搜索**：地址栏输入关键词即搜），**「智能填写」一键注入预置简历内容**：文本/下拉/单选/复选/文件上传全自动，填写后人工检查提交（接管式，避免全自动风险） |
| 投递记录 | 所有申请的 SQLite 记录汇总 |
| 设置 | **中英文切换**、工作模式（MCP / API）、模型 API（拉取模型后**下拉选择**，按厂商分组、可输入过滤）、**企查查 API**（可选）、**推荐偏好权重**（专业匹配/技能匹配/国企优先）、MCP 服务接入配置 |

### 运行

```powershell
pip install -r requirements.txt
python main_gui.py
```

### 打包 EXE / 安装包

```powershell
# 方式一：绿色版（onedir，拷贝整个文件夹分发）
pyinstaller autoapply.spec --noconfirm
# 产物: dist/网申求职半自动AI助手/网申求职半自动AI助手.exe

# 方式二：安装向导安装包（推荐分发方式）
powershell -ExecutionPolicy Bypass -File build_installer.ps1
# 产物: installer/网申求职半自动AI助手-Setup-x.x.x.exe（Inno Setup 常规安装向导）
# 需安装 Inno Setup 6 + Languages/ChineseSimplified.isl 中文语言包
```

EXE 首次运行会弹出**模式选择对话框**（MCP / API），并在同目录生成 `config.yaml`（从 config.example.yaml 复制），数据存于 `data/`。

### MCP 模式（外部 AI 控制）

软件同时是一个 **MCP server**，可被 Codex / Claude 等 AI 客户端接管（无需 API Key）：

```powershell
网申求职半自动AI助手.exe --mcp    # stdio JSON-RPC，协议为 Model Context Protocol
```

提供 8 个工具：`get_profile` / `set_profile`（读写简历档案）、`recommend_companies`（规则推荐，配置 Key 后 AI 优先）、`search_companies`、`record_application` / `list_applications`（投递记录）、`open_url` / `smart_fill`（GUI 运行中实时联动内置浏览器打开网页并智能填写）。接入命令与 Codex / Claude 配置见软件「设置 → MCP 服务」页，一键复制。

### 智能填写说明

- 在任意 ATS 申请表页面（Greenhouse/Lever/Workday/通用表单）点击「⚡ 智能填写」
- 规则引擎：姓名/邮箱/电话/地点/链接/EEO 隐私选项/工作许可/薪资等标准字段直接映射
- AI 引擎（配置 API Key 后）：自定义问答题由 LLM 基于简历生成
- 文件上传：点击页面上传按钮时自动附加预置的简历文件
- 填充字段带绿色描边高亮，人工检查后手动提交；「记录投递」按钮将申请写入投递记录

## CLI 模式（全自动）

```
resume.pdf ──build-profile──> profile.json
                                  │
greenhouse/lever/workday API ──> 职位列表 ──> LLM 打分排序 ──> 逐个投递
                                                                  │
                                        Playwright + LLM 表单填充引擎（含验证码人工介入、截图留档）
                                                                  │
                                              SQLite 投递记录 / 答案缓存 / 求职信缓存
```

```powershell
playwright install chromium
copy config.example.yaml config.yaml   # 填入目标公司 board token 等
$env:OPENAI_API_KEY="sk-..."           # 或 DeepSeek/通义等任意 OpenAI 兼容 key

python main.py build-profile --resume data/resume/resume.pdf
python main.py scan                    # 只看匹配结果，不投递
python main.py run --dry-run           # 填表+截图但不提交，先检查效果
python main.py run                     # review 模式：每份确认后提交
python main.py run --auto --max 5      # 全自动，本轮最多 5 份
python main.py status                  # 查看投递记录
```

## 测试

```powershell
python test_form_fill_js.py   # 表单填充引擎（JS注入，GUI核心）
python test_pipeline.py       # CLI 管道（职位抓取+Playwright填表）
```

## 配置要点（config.yaml）

| 键 | 说明 |
|---|---|
| `llm.*` | 任意 OpenAI 兼容端点（base_url/model/api_key_env） |
| `sources.greenhouse_boards` | Greenhouse board token，如 `openai`；URL 中 `boards.greenhouse.io/<token>` |
| `sources.lever_companies` | Lever 公司名，如 `stripe` |
| `sources.workday_sites` | Workday 招聘站完整 URL（实验性） |
| `search.keywords / locations` | 标题/地点粗筛 |
| `apply.min_match_score` | LLM 打分低于该值不投 |
| `apply.daily_limit` | 每日提交上限 |
| `apply.mode` | `review`（逐个确认）/ `auto` |
| `apply.documents.resume` | 上传用的简历文件路径 |

## 扩展新 ATS 适配器

在 `apply/adapters.py` 的 `ADAPTERS` 注册一个类，实现 `apply(page, orch, job)`：
导航到 `job.apply_url` 后调用 `run_application(page, orch, job, submit_selectors, success_patterns, next_selectors)` 即可复用通用填充引擎。未知站点自动走 `GenericApply`。

## 行为与合规说明

- **验证码**：不绕过。有头模式会暂停等你手动解决；无头模式直接跳过并记录。
- **限速**：每次投递之间随机等待 `delay_min/max_seconds`，并有每日上限。
- **dry-run**：正式使用前先用 `--dry-run` 检查填表质量，所有关键步骤截图存于 `outputs/screenshots/`。
- 自动化提交可能违反部分网站服务条款，请仅用于本人真实求职、控制频率，并遵守目标网站规则。
- EEO/人口统计类问题默认选择最隐私保护的选项或跳过。