🤖 面向「目标公司 + 目标赛道」的岗位情报与投递决策系统，聚焦岗位发现、公司重爬、岗位评分、外部情报整合与每日报告输出。
功能特性 · 核心流程 · 截图占位 · 快速开始 · 架构设计 · 路线图
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- 多源岗位发现：从多个来源收集岗位与公司线索
- 字段清洗与去重：统一字段格式，降低重复与脏数据干扰
- 公司级重爬队列：围绕重点公司做定向更新，而不是盲目全量抓取
- 官网/校招入口补录：补全真实投递入口，提升投递有效性
- 岗位加权评分：结合关键词、赛道匹配、地点、时效等维度排序
- 外部情报整合：融合面经、讨论、舆情等信号，辅助投递决策
- 每日报告输出：形成「新增岗位 + 变化要点 + 建议动作」日报
传统聚合平台擅长“展示岗位”，但不擅长“支持决策”。
JobRadar 的出发点是：
- 目标赛道用户通常关注的是少量重点公司，而不是全网噪声
- 平台内投递入口不一定是最优路径，很多场景需回到官网/校招官网
- 真正影响投递决策的，除了 JD，还包括时效、质量、成功率与外部信号
所以 JobRadar 不追求“抓得最多”，而追求“投得更准”。
- 公司级重爬：按公司粒度持续跟踪，聚焦重点目标
- 岗位评分：多维加权优先级，先投更值得投的岗位
- 外部情报：把非结构化讨论转为可行动信号
- 每日报告：每天给出明确的下一步动作建议
发现公司/岗位线索
→ 字段清洗与去重
→ 官网/校招入口补录
→ 岗位评分与优先级排序
→ 外部情报整合
→ 每日投递日报
闭环：discover -> clean -> target -> score -> enrich -> decide -> apply
| 能力模块 | 说明 | 当前状态 |
|---|---|---|
| 多源岗位发现 | 从聚合来源获取岗位线索 | ✅ 已支持 |
| 字段清洗与去重 | 标准化字段，减少重复和脏数据 | ✅ 已支持 |
| 公司级重爬队列 | 重点公司定向更新 | ✅ 已支持 |
| 官网/校招入口补录 | 补全真实投递入口 | ✅ 已支持 |
| 岗位评分引擎 | 多维度加权优先级 | ✅ 已支持 |
| 外部情报整合 | 面经/讨论/舆情信号补强 | 🟡 进行中 |
| 每日报告生成 | 输出可执行投递摘要 | 🟡 进行中 |
| 自动化调度与告警 | 定时 + 异常通知 | 🔜 规划中 |
docker compose up --build -d启动后访问：
- Frontend: http://localhost:5173
- Backend: http://localhost:8001
- API Docs: http://localhost:8001/docs
后端（FastAPI）：
cd backend
pip install -r requirements.txt
uvicorn app.main:app --reload --port 8001前端（Vite）：
cd frontend
npm install
npm run devFrontend (React + TS)
|
Backend API (FastAPI)
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Database (SQLite)
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Crawler Layer (multi-source)
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Enrichment Layer (intel / scoring)
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Reporting Layer (daily briefing)
模块说明：
- Frontend：岗位工作台、筛选、详情、操作入口
- Backend：数据管理、任务编排、API 输出
- DB：岗位、公司、评分、日志等核心实体
- Crawler：多来源抓取与公司定向重爬
- Enrichment：评分与外部情报融合
- Reporting：日报与摘要输出
- 完善官网/校招入口自动发现能力
- 增强公司归并与岗位去重准确率
- 扩展评分特征（技能画像、时效权重、历史反馈）
- 补齐岗位评分 / 日报页面截图与说明
- 强化外部情报聚合（更多平台、结构化摘要）
- 支持更细粒度的投递状态与跟进提醒
- 增加调度可观测性（失败告警、任务看板）
- Frontend: React + TypeScript + Ant Design + Vite
- Backend: FastAPI + SQLAlchemy
- Database: SQLite
- Crawling: Python + Playwright / requests
- Deployment: Docker Compose