面向 BOSS 直聘的求职效率工具，支持 AI 打招呼、一键批量投递和 Jev 快速筛选。填写求职意向与个人背景，设置筛选条件和招呼方式，即可批量处理岗位，减少逐个查看、判断和编写开场白的重复操作。
逐条件判断 · 契合度排序 · 筛选与发送重叠 · 判定缓存 · 可暂停续跑
在 300 个岗位的受控离线对照中，Jev 快速模式将处理用时从 42 分 58 秒缩短至 17 分 28 秒，减少 59.3%。提升来自流程调度，完整条件与复现方法见下方性能对比。
当前版本 0.5.2.3（预发布版），以 Chrome 为主要验证目标。
普通用户：点击下载 Chrome 安装版。已经编译好；完整解压后双击 先打开我-安装指南.html，按中文步骤加载扩展，无需安装开发工具。
安装与更新 · 首次使用与 AI 配置 · 性能对比与复现 · 更新记录 · 全部文档
结合你的简历 / 自我介绍与岗位信息，生成针对当前岗位的招呼语，在平台默认招呼确认成功后自动追加发送。可以编辑提示词、选择模型，也可以使用固定的自定义消息或仅发送平台默认招呼。
保存配置后点击「开始」，自动筛选岗位并向通过筛选的 HR 发起沟通，无需逐个点击。可设置本轮成功目标、每日额度和发送间隔，支持公司 / HR 去重、暂停与继续，并查看每个岗位的处理结果。
这里的「投递」指在 BOSS 岗位页发起沟通；PDF 简历导入用于提取文字，供筛选与 AI 招呼参考。简历附件的发送仍需在平台聊天中操作。
写下目标方向、想要的条件和想避开的要求，Jev 结合岗位详情逐项判断，展示条件概率、契合度和过滤原因。快速模式通过后进入投递流程，并提前准备下一条；排序模式先判断当前批次，再优先投递契合度更高的岗位。判定缓存减少重复调用。
首次使用只需：填写资料 → 选择筛选与招呼方式 → 设置本轮目标 → 点击开始。 Jev 使用 TypeSafe Key，AI 招呼使用另行配置的模型服务；基础筛选与平台默认招呼无需 AI Key。
- 安装并打开岗位页。 下载 Chrome 安装版，按包内中文指南加载扩展，登录 BOSS 直聘，打开岗位搜索或推荐页。
- 填写个人资料与求职诉求。 在「统计 → 我的求职意向」填写目标方向、简历 / 自我介绍，以及想要、想避免的条件。支持导入带文字层的 PDF，提取后检查内容并保存。
- 配置筛选与招呼。 设置岗位名、薪资、公司规模等基础条件；按需启用 Jev 或传统 AI 筛选。招呼方式独立选择：平台默认、自定义消息或 AI 生成。使用 AI 时填写对应 Key 并保存配置。
- 设置目标，开始处理。 选择本轮成功目标、每日额度和发送间隔。启用 Jev 时可选择快速或排序模式；点击「开始」后，工具读取当前岗位列表，依次检查已沟通 / 去重记录、基础条件与岗位详情，再执行已启用的 AI 判定。不符合条件的岗位会标记原因并跳过。
- 向通过筛选的岗位发起沟通。 快速模式找到可投岗位后发送，同时提前准备下一条；排序模式先判断当前已加载批次，再按契合度从高到低投递。平台默认招呼确认成功后，按配置生成并追加 AI 招呼或发送自定义消息；每个岗位的发送依次执行。
- 记录结果，继续下一批或结束。 工具更新成功计数、去重记录、岗位状态与日志。当前批次完成后，未达到目标且仍有额度时按设置等待并加载下一批；达到上限、没有新增岗位或出现需要处理的错误时结束。过程中可以暂停，并在同一标签页内继续，已确认发送的岗位会跳过。
一次投递的顺序：基础筛选 → 岗位详情与可选 AI 判定 → 发起沟通 → 可选追加招呼 → 保存结果。 Jev 筛选负责判断岗位是否合适，招呼模型负责生成消息，两者可以分别启用。刷新页面后无法恢复同一轮队列；投递成功表示默认招呼已确认发送，后续追加消息的结果另行记录。
300 个岗位、相同通过 / 过滤结果：受控离线对照中，串行基线用时 42 分 58.3 秒，Jev 快速模式用时 17 分 28.1 秒，用时减少 59.3%，同等工作量的处理速度约为 2.46 倍。
对照运行固定版本的串行工作流与本版真实工作流，基线来源、提交和校验值见 性能报告。300 个岗位中，131 个被基础条件过滤、148 个被 AI 过滤、21 个发送成功；保持 5 秒发送间隔、60 秒翻页间隔，并为双方注入相同的接口耗时。
| 对照场景 | 串行基线 | Jev 快速模式 | Jev 排序模式 | 快速模式用时减少 |
|---|---|---|---|---|
| 300 岗位，注入相同接口耗时 | 42 分 58.3 秒 | 17 分 28.1 秒 | 19 分 43.3 秒 | 59.3% |
| 300 岗位，仅比较固定等待，接口耗时设为 0 | 35 分 33 秒 | 12 分 18 秒 | 12 分 18 秒 | 65.4% |
| 100 岗位全部通过，接口耗时设为 0 | 8 分 23 秒 | 8 分 23 秒 | 8 分 23 秒 | 0% |
第一行的合成耗时为：每条详情 200ms、每次 AI 判定 1000ms、每次发送 300ms、每次追加消息 10000ms。三个版本均执行相同的 169 次模型判定，发送并发最多为 1。
为什么更快：
- 过滤后直接处理下一条。 对照基线每执行一个岗位，都会等待投递间隔，包括被过滤的岗位。Jev 路径将筛选与发送拆开，过滤不进入发送等待。本样本过滤 279 个岗位，仅这一项就少等 279 × 5 秒 = 23 分 15 秒；实际发送仍保留间隔。
- 快速模式重叠准备和发送。 当前岗位发送、追加消息或等待时，提前准备下一条可投岗位。在注入耗时的场景中，快速模式比排序模式再少 2 分 15.2 秒；发送保持单飞，只剩最后一个成功名额时不再提前判下一条。
- 复用已经完成的 Jev 判定。 预判与执行共用判定结果，暂停后继续可复用有效缓存；同一岗位状态的相同并行请求共用一次调用。岗位输入、求职诉求、问题、模型或严格程度改变时按规则失效，失败结果不缓存。这减少重复请求，缓存收益未计入上表。
另有一次本版运行日志记录：300 个岗位处理完成用时 20 分 56 秒。在相同结果、相同请求耗时和 5 秒间隔的假设下，把过滤等待加回，串行基线估算为 44 分 11 秒，对应约 52.6% 的用时减少；基线数值是条件估算，未做真实账户 A/B。
这些数值衡量的是 启用 Jev 后的工作流调度收益。离线对照固定了等价模型判定结果，不衡量模型推理速度或筛选准确率；实际收益取决于过滤率、接口耗时、批次和额度。关闭 Jev 的普通串行路径不享有这项过滤等待优化，详情与筛选请求也可能更密集。完整方法、参数及匿名结果见 性能报告 和 原始基准数据。
Jev 会结合个人背景与岗位详情，逐项判断「想要 / 想避免」的条件，并给出整体契合度。你可以看到过滤原因，也可以让当前批次中契合度更高的岗位先进入投递流程：
| 能力 | 本版如何使用 Jev |
|---|---|
| 按个人诉求判断岗位 | 将目标方向、个人背景、岗位详情，以及每条「想要 / 想避免」的条件一起送入判定；每类条件最多 8 条。 |
| 一次请求判断多条条件 | 每条条件返回 0–1 的概率值，同时返回 0–5 的整体契合度评分；业务层直接读取类型化答案，无需从自由文本中提取决策 JSON。 |
| 明确的投 / 不投规则 | 「想避免」的条件达到 0.7 时否决；整体契合度门槛按宽松 / 普通 / 严格分别为 1.5 / 2.5 / 3.5。「想要」达到 0.6 计为命中，供展示参考。 |
| 结果可以检查 | 展示契合度、实际门槛、逐条条件概率和过滤原因，方便调整求职诉求；概率值属于模型判断，界面没有逐条原文证据引用。 |
| 快速或按契合度投递 | 快速模式通过后发送并准备下一条；排序模式先判完当前已加载批次，再按分数降序发送，不足本轮目标时继续加载下一批。 |
例如，填写「想要：双休、Vue 前端；想避免：外包、销售」，Jev 会分别返回这四项的判定与整体契合度。命中避免项会被过滤；通过门槛的岗位可以直接进入快速投递，也可以在当前批次中按契合度排序。实际结果取决于岗位信息和服务返回，示例不预设任何岗位的判定结论。
Jev 筛选使用 TypeSafe Key；招呼仍可选平台默认消息、自定义消息或单独配置的大模型。配置步骤见 首次使用与 AI 配置。
截图来自 0.5.2.2 更名前的真实 Vue 组件离线预览，使用合成资料。更多截图见 界面验证记录。
- 管理求职意向：维护目标岗位、简历、想要和避免的条件；可在本地提取带文字层的 PDF 简历。
- 基础条件筛选：按岗位名、薪资、公司规模、工作地址等条件先行筛选，可叠加 Jev 语义判定或传统 AI 筛选。
- 控制运行范围：本轮成功目标默认 50，与每日设置共同生效，每日最多 150。支持暂停与继续、公司 / HR 去重和跨标签页运行锁。
- 模型服务管理：Jev 与招呼模型分别配置，支持兼容的模型服务和自定义接口地址。
- 检查结果与日志：已确认的成功不会被后续步骤失败覆盖；发送结果未知时停止待核实。日志支持分类、搜索、分页、复制和导出。
普通用户只需下载 Chrome 安装版，完整解压到固定目录后打开 先打开我-安装指南.html。在 chrome://extensions 开启开发者模式，选择「加载已解压的扩展程序」，加载包含 manifest.json 和安装说明的文件夹。首次仍需手动加载一次，并自行登录 BOSS、填写配置。
也可以从完整源码构建。需要 Git 和 Bun，已验证 Bun 1.3.12：
bun install --frozen-lockfile
bun run build:chrome构建后加载 .output/chrome-mv3。本发布快照已包含固定版本的日志组件源码，不需要初始化 Git 子模块。Source code ZIP 是源码，需构建后才能安装。
更新请沿用原加载目录，重新加载扩展后刷新 BOSS 标签页。完整步骤、校验方法与其他浏览器说明见 安装与更新。
- 登录 BOSS 直聘并打开岗位搜索 / 推荐页，在「统计 → 我的求职意向」填写并保存资料。
- 在 AI 页选择筛选方式和招呼方式。仅基础筛选与平台默认招呼无需 AI Key；Jev 使用 TypeSafe Key，传统 AI 筛选与招呼生成使用模型服务。
- 检查筛选条件、消息内容与每日额度，再设置本轮目标和模式。首次建议将本轮目标设为 1–3，核对岗位与消息后再开始；点击开始会执行真实沟通。
- 关注本轮进度。出现验证码、平台限制或发送结果待核实，先检查平台和聊天记录，再决定后续操作。
模型编辑需要先「应用到草稿」，再「保存模型配置」。额度与参数修正后可继续本轮，详见 首次使用与 AI 配置。
- 启用 AI 会把相关岗位、提示词和求职资料发送给配置的供应商。连接测试也可能产生费用；打开设置页不会自动测试。
- API Key 保存在本地配置中，没有应用层加密。个人备份包含敏感信息；日志脱敏不等于匿名化。详情见 隐私与数据说明。
- 本轮队列和续跑状态保存在当前标签页内存，刷新后不能恢复同一轮；成功与去重记录另行持久化。每日统计仅包含本工具记录，平台限额仍优先。
- Gemini 等模型能否使用取决于供应商、接口协议和账号权限；本版不保证所有中转服务兼容。Edge / Firefox 尚需独立验收。
- 本版保留岗位 AI 筛选与招呼生成，已移除独立对话侧栏。不是 BOSS 官方产品，使用时应遵守平台规则。
bun test ./tests
bun run lint
bun run build:chrome
git diff --checkbun run dev 启动扩展开发；bun run demo 在 http://127.0.0.1:5174 展示真实组件的离线样例，不发送消息或请求收费 AI。开发约定见 贡献指南，日志子模块安装细节见 补丁说明。
技术栈：Bun · Vue 3 · WXT · Nuxt UI · Tailwind CSS。
2026-10-06 更名版复验：124 项离线测试、499 个断言通过，Lint 与 Chrome 生产构建通过。历史范围与限制见 验证记录。性能基准已于 2026-10-05 复跑，结果与随附 基准数据 一致。
在安装依赖后，可自行复现上面的性能对照；脚本使用虚拟时钟和合成接口响应，不连接 BOSS 或收费 AI：
bun scripts/benchmark-workflow.ts反馈请通过 Issues 提供版本、复现步骤和脱敏后的错误提示；安全问题见 SECURITY.md。安装包见 Releases。
本项目基于 Ocyss/boss-helper 按 MIT 许可二次开发，在其岗位筛选与招呼流程基础上加入 Jev 集成、判定缓存、快速 / 排序模式及流程修复；开发使用了 AI 辅助。感谢原项目、devlog-ui 和依赖维护者。原版权及完整许可见 LICENSE，第三方来源与基准快照说明见 THIRD_PARTY_NOTICES.md。