非常好的一篇文章，转载分享给大家！

原贴：juejin.cn/post/7320949203542409231（crm:不要秃头啊）

一、前言

最近在 GitHub 上发现了一个非常有意思的项目：GitHub链接。

该作者巧妙地结合 GPT 和 RPA 技术，打造了一个自动投简历助手。这是原作者分享的效果展示视频：B站视频链接。

然而，由于原项目存在以下问题：

• 代码使用 Python 编写，对于前端开发者不够友好。

• 运行该项目需要充值 OpenAI 账户，而且只支持使用国外的信用卡，国内用户想充钱都没地。

• 运行该项目还需要配置代理，对一些用户而言可能不太友好。

折腾无果，遂决定使用 Node.js 重新实现该项目，并且完全免费、一键运行，无需设置代理：GitHub项目地址。

在这个寒冷的招聘季，这个脚本能为您提供一些帮助，为您带来一些温暖。如果您觉得这个项目有价值，希望您能帮忙点个赞，将不胜感激。

二、整体思路

首先，我们会使用 selenium-webdriver来模拟用户行为，该库是一个强大的自动化测试工具。它能够通过编程方式控制浏览器交互，通常用于自动化测试、网页抓取以及模拟用户交互等任务。

1. 用 selenium-webdriver模拟用户打开浏览器窗口，并导航至直聘网的主页。

2. 等待页面加载完成，找到登录按钮的 DOM 节点，模拟用户点击触发登录，等待用户扫码操作。

3. 在用户成功扫码登录后，进入招聘信息列表页面。

4. 遍历招聘信息列表，对每一项进行以下操作：

• 点击招聘信息，找到该项招聘信息的职位描述信息

• 结合上传的简历信息与招聘信息传递给 GPT，等待 GPT 的响应

• 在 GPT 响应后，点击“立即沟通”按钮，进入沟通聊天界面

• 在聊天界面中找到输入框，将 GPT 返回的信息填入聊天框，并触发发送事件

• 返回招聘信息列表页面，点击下一项招聘信息

• 重复上述步骤，遍历下一项招聘信息的职位描述信息

<顺便吆喝一句，技术大厂，前后端测试年前捞人，待遇给的还可以，感兴趣可以试试>

三、具体实现

3.1、获取免费的 API Key 并初始化 OpenAI 客户端

做过 GPT 开发的应该知道，调用 GPT 的接口是要付费的，而且充值过程异常繁琐，需要使用境外银行卡。

为了简化这个过程，我在 GitCode 上找到了一个提供免费 API_KEY 的项目，只需使用 GitHub 账户登录即可轻松领取。

这样你就可以用免费的 API_KEY 来初始化 OpenAI 客户端。

// 初始化OpenAI客户端
const openai = new OpenAI({
  // 代理地址，这样国内用户就可以访问了
  baseURL: "https://api.chatanywhere.com.cn",
  apiKey: "你的apiKey",
});

3.2、模拟用户打开浏览器并前往主页

在这一步中，我们要实现的是打开浏览器并导航至指定的 URL。具体操作就是调用 selenium-webdriver 的 API，直接上代码：

const { Builder, By, until } = require("selenium-webdriver");
const chrome = require("selenium-webdriver/chrome");

// 全局 WebDriver 实例
let driver;

// 使用指定的选项打开浏览器
async function openBrowserWithOptions(url, browser) {
  const options = new chrome.Options();
  options.addArguments("--detach");

  if (browser === "chrome") {
    // 初始化一个谷歌浏览器客户端
    driver = await new Builder()
      .forBrowser("chrome")
      .setChromeOptions(options)
      .build();
    // 全屏打开浏览器
    await driver.manage().window().maximize();
  } else {
    throw new Error("不支持的浏览器类型");
  }

  await driver.get(url);

  // 等待直到页面包含登录按钮dom
  const loginDom = By.xpath("//*[@id='header']/div[1]/div[3]/div/a");
  await driver.wait(until.elementLocated(loginDom), 10000);
}

// 主函数
async function main(url, browserType) {
  try {
    // 打开浏览器
    await openBrowserWithOptions(url, browserType);

  } catch (error) {
    console.error(`发生错误: ${error}`);
  }
}

const url =
  "https://www.zhipin.com/web/geek/job-recommend?ka=header-job-recommend";
const browserType = "chrome";

main(url, browserType);

3.3、找到登录按钮的DOM节点并点击

这一步中我们需要找到 登录按钮 的 DOM 节点，然后模拟点击登录。

// 省略上一步的代码

// 点击登录按钮，并等待登录成功
async function logIn() {
  // 点击登录
  const loginButton = await driver.findElement(
    By.xpath("//*[@id='header']/div[1]/div[3]/div/a")
  );
  await loginButton.click();

  // 等待微信登录按钮出现
  const xpathLocatorWechatLogin =
    "//*[@id='wrap']/div/div[2]/div[2]/div[2]/div[1]/div[4]/a";
  await driver.wait(
    until.elementLocated(By.xpath(xpathLocatorWechatLogin)),
    10000
  );

  const wechatButton = await driver.findElement(
    By.xpath("//*[@id='wrap']/div/div[2]/div[2]/div[2]/div[1]/div[4]/a")
  );
  // 选择微信扫码登录
  await wechatButton.click();

  const xpathLocatorWechatLogo =
    "//*[@id='wrap']/div/div[2]/div[2]/div[1]/div[2]/div[1]/img";
  await driver.wait(
    until.elementLocated(By.xpath(xpathLocatorWechatLogo)),
    10000
  );

  // 等待用户扫码，登录成功
  const xpathLocatorLoginSuccess = "//*[@id='header']/div[1]/div[3]/ul/li[2]/a";
  await driver.wait(
    until.elementLocated(By.xpath(xpathLocatorLoginSuccess)),
    60000
  );
}

// 主函数
async function main(url, browserType) {
  try {
    // 打开浏览器
    // 点击登录按钮，并等待登录成功
+   await logIn();

  } catch (error) {
    console.error(`发生错误: ${error}`);
  }
}

3.4、遍历招聘信息列表

登录成功后进入到招聘信息列表页面，这一步中我们需要遍历招聘信息并依次点击，找到每一项招聘信息的职位描述信息，如图所示：

// 省略上一步的代码

// 根据索引获取职位描述
async function getJobDescriptionByIndex(index) {
  try {
    const jobSelector = `//*[@id='wrap']/div[2]/div[2]/div/div/div[1]/ul/li[${index}]`;
    const jobElement = await driver.findElement(By.xpath(jobSelector));
    // 点击招聘信息列表中的项
    await jobElement.click();

    // 找到描述信息节点并获取文字
    const descriptionSelector =
      "//*[@id='wrap']/div[2]/div[2]/div/div/div[2]/div/div[2]/p";
    await driver.wait(
      until.elementLocated(By.xpath(descriptionSelector)),
      10000
    );
    const jobDescriptionElement = await driver.findElement(
      By.xpath(descriptionSelector)
    );
    return jobDescriptionElement.getText();
  } catch (error) {
    console.log(`在索引 ${index} 处找不到工作。`);
    return null;
  }
}

// 主函数
async function main(url, browserType) {
  try {
    // 打开浏览器
    // 点击登录按钮，并等待登录成功
    // 开始的索引
+   let jobIndex = 1;

+   while (true) {
+     // 获取对应下标的职位描述
+     const jobDescription = await getJobDescriptionByIndex(jobIndex);
+     console.log(`职位描述信息/n：${jobDescription}`);
+     if (jobDescription) {
+        //
+     }
+     jobIndex += 1;
    }
  } catch (error) {
    console.error(`发生错误: ${error}`);
  }
}

接着结合上传的简历信息与招聘信息传递给 GPT，等待 GPT 的响应：

// 省略上一步的代码

// 读取简历信息
const getResumeInfo = () => {
  fs.readFile("./简历基本信息.txt", "utf8", (err, data) => {
    if (err) {
      console.error("读取文件时出错:", err);
      return;
    }
    // 输出文件内容
    return data;
  });
};

// 与GPT进行聊天的函数
async function chat(jobDescription) {
  // 获取简历信息
  const resumeInfo = getResumeInfo();
  const askMessage = `你好，这是我的简历：${resumeInfo}，这是我所应聘公司的要求：${jobDescription}。我希望您能帮我直接给HR写一个礼貌专业的求职新消息，要求能够用专业的语言将简历中的技能结合应聘工作的描述，来阐述自己的优势，尽最大可能打动招聘者。并且请您始终使用中文来进行消息的编写,开头是招聘负责人。这是一封完整的求职信，不要包含求职信内容以外的东西，例如“根据您上传的求职要求和个人简历，我来帮您起草一封求职邮件：”这一类的内容，以便于我直接自动化复制粘贴发送，字数控制在80字左右为宜`;
  try {
    const completion = await openai.chat.completions.create({
      messages: [
        {
          role: "system",
          content: askMessage,
        },
      ],
      model: "gpt-3.5-turbo",
    });

    // 获取gpt返回的信息
    const formattedMessage = completion.choices[0].message.content.replace(
      /\n/g,
      " "
    );
    return formattedMessage;
  } catch (error) {
    console.error(`gpt返回时发生错误: ${error}`);
    const errorResponse = JSON.stringify({ error: String(error) });
    return errorResponse;
  }
}

// 主函数
async function main(url, browserType) {
  try {
    // 打开浏览器
    // 点击登录按钮，并等待登录成功
    // 开始的索引
    while (true) {
      // 获取对应下标的职位描述
      if (jobDescription) {
        // 发送描述到聊天并打印响应
 +      const response = await chat(jobDescription);
 +      console.log("gpt给的回复", response);
      }
      jobIndex += 1;
    }
  } catch (error) {
    console.error(`发生错误: ${error}`);
  }
}

GPT 响应完成后，找到 立即沟通按钮 并模拟点击，此时进入沟通聊天界面，如图所示：

// 省略上一步的代码

// 主函数
async function main(url, browserType) {
  try {
    // 打开浏览器
    // 点击登录按钮，并等待登录成功
    // 开始的索引
    while (true) {
      // 获取对应下标的职位描述
      if (jobDescription) {
        // 发送描述到聊天并打印响应
        // 点击沟通按钮
+       const contactButton = await driver.findElement(
+         By.xpath(
+           "//*[@id='wrap']/div[2]/div[2]/div/div/div[2]/div/div[1]/div[2]/a[2]"
+         )
+       );
+       await contactButton.click();
      }
      jobIndex += 1;
    }
  } catch (error) {
    console.error(`发生错误: ${error}`);
  }
}

此时进入到聊天界面，将 GPT 的返回信息填入到输入框中，触发发送事件。

// 省略上一步的代码

// 发送响应到聊天框
async function sendResponseToChatBox(driver, response) {
  try {
    // 请找到聊天输入框
    const chatBox = await driver.findElement(By.xpath("//*[@id='chat-input']"));

    // 清除输入框中可能存在的任何文本
    await chatBox.clear();

    // 将响应粘贴到输入框
    await chatBox.sendKeys(response);
    await sleep(1000);

    // 模拟按下回车键来发送消息
    await chatBox.sendKeys(Key.RETURN);
    await sleep(2000); // 模拟等待2秒
  } catch (error) {
    console.error(`发送响应到聊天框时发生错误: ${error}`);
  }
}

// 主函数
async function main(url, browserType) {
  try {
    // 打开浏览器
    // 点击登录按钮，并等待登录成功
    // 开始的索引
    while (true) {
      // 获取对应下标的职位描述
      if (jobDescription) {
        // 发送描述到聊天并打印响应
        // 点击沟通按钮
        // 等待回复框出现
+       const chatBox = await driver.wait(
+         until.elementLocated(By.xpath("//*[@id='chat-input']")),
+         10000
+       );

+       // 调用函数发送响应
+       await sendResponseToChatBox(driver, response);

+       // 返回到上一个页面
+       await driver.navigate().back();
+       await sleep(2000); // 模拟等待3秒
      }
      jobIndex += 1;
    }
  } catch (error) {
    console.error(`发生错误: ${error}`);
  }
}

发送完成后返回招聘列表页面，以此往复。

四、最后

该项目只是简单的将简历信息结合职位信息发送给 GPT，然后用 GPT 的回复发送给招聘者，实际上并没有什么难度，意在抛砖引玉。

这里其实还有更优雅的做法，比如将个人简历传给 GPT，让 GPT 去提炼有效信息（原作者就是这么做的）。但由于 GPT-API-free 项目 并没有提供 assistant服务，实现这一点需要付费，有充值渠道的朋友可以尝试一下。

此外，对于有兴趣的朋友，还可以进一步深挖，例如：

• 根据职位详情进行分词权重分析，生成岗位热点词汇云图，帮助分析简历匹配度

• 自动过滤掉最近未活跃的 Boss 发布的信息，以免浪费每天的 100 次机会

• 设置过滤薪资范围，防止无效投递

• 自动检测上下文，排除【外派、驻场】等字眼的职位信息

• ...

最后，这里重申原作者的观点：

希望不要有人拿着我的脚本割韭菜，都已经被逼到用这种脚本投简历的地步了，还有啥油水可去榨，当个人吧。