[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"similar-Frrrrrrrrank--auto_job__find__chatgpt__rpa":3,"tool-Frrrrrrrrank--auto_job__find__chatgpt__rpa":64},[4,17,27,35,43,56],{"id":5,"name":6,"github_repo":7,"description_zh":8,"stars":9,"difficulty_score":10,"last_commit_at":11,"category_tags":12,"status":16},3808,"stable-diffusion-webui","AUTOMATIC1111\u002Fstable-diffusion-webui","stable-diffusion-webui 是一个基于 Gradio 构建的网页版操作界面，旨在让用户能够轻松地在本地运行和使用强大的 Stable Diffusion 图像生成模型。它解决了原始模型依赖命令行、操作门槛高且功能分散的痛点，将复杂的 AI 绘图流程整合进一个直观易用的图形化平台。\n\n无论是希望快速上手的普通创作者、需要精细控制画面细节的设计师，还是想要深入探索模型潜力的开发者与研究人员，都能从中获益。其核心亮点在于极高的功能丰富度：不仅支持文生图、图生图、局部重绘（Inpainting）和外绘（Outpainting）等基础模式，还独创了注意力机制调整、提示词矩阵、负向提示词以及“高清修复”等高级功能。此外，它内置了 GFPGAN 和 CodeFormer 等人脸修复工具，支持多种神经网络放大算法，并允许用户通过插件系统无限扩展能力。即使是显存有限的设备，stable-diffusion-webui 也提供了相应的优化选项，让高质量的 AI 艺术创作变得触手可及。",162132,3,"2026-04-05T11:01:52",[13,14,15],"开发框架","图像","Agent","ready",{"id":18,"name":19,"github_repo":20,"description_zh":21,"stars":22,"difficulty_score":23,"last_commit_at":24,"category_tags":25,"status":16},1381,"everything-claude-code","affaan-m\u002Feverything-claude-code","everything-claude-code 是一套专为 AI 编程助手（如 Claude Code、Codex、Cursor 等）打造的高性能优化系统。它不仅仅是一组配置文件，而是一个经过长期实战打磨的完整框架，旨在解决 AI 代理在实际开发中面临的效率低下、记忆丢失、安全隐患及缺乏持续学习能力等核心痛点。\n\n通过引入技能模块化、直觉增强、记忆持久化机制以及内置的安全扫描功能，everything-claude-code 能显著提升 AI 在复杂任务中的表现，帮助开发者构建更稳定、更智能的生产级 AI 代理。其独特的“研究优先”开发理念和针对 Token 消耗的优化策略，使得模型响应更快、成本更低，同时有效防御潜在的攻击向量。\n\n这套工具特别适合软件开发者、AI 研究人员以及希望深度定制 AI 工作流的技术团队使用。无论您是在构建大型代码库，还是需要 AI 协助进行安全审计与自动化测试，everything-claude-code 都能提供强大的底层支持。作为一个曾荣获 Anthropic 黑客大奖的开源项目，它融合了多语言支持与丰富的实战钩子（hooks），让 AI 真正成长为懂上",140436,2,"2026-04-05T23:32:43",[13,15,26],"语言模型",{"id":28,"name":29,"github_repo":30,"description_zh":31,"stars":32,"difficulty_score":23,"last_commit_at":33,"category_tags":34,"status":16},2271,"ComfyUI","Comfy-Org\u002FComfyUI","ComfyUI 是一款功能强大且高度模块化的视觉 AI 引擎，专为设计和执行复杂的 Stable Diffusion 图像生成流程而打造。它摒弃了传统的代码编写模式，采用直观的节点式流程图界面，让用户通过连接不同的功能模块即可构建个性化的生成管线。\n\n这一设计巧妙解决了高级 AI 绘图工作流配置复杂、灵活性不足的痛点。用户无需具备编程背景，也能自由组合模型、调整参数并实时预览效果，轻松实现从基础文生图到多步骤高清修复等各类复杂任务。ComfyUI 拥有极佳的兼容性，不仅支持 Windows、macOS 和 Linux 全平台，还广泛适配 NVIDIA、AMD、Intel 及苹果 Silicon 等多种硬件架构，并率先支持 SDXL、Flux、SD3 等前沿模型。\n\n无论是希望深入探索算法潜力的研究人员和开发者，还是追求极致创作自由度的设计师与资深 AI 绘画爱好者，ComfyUI 都能提供强大的支持。其独特的模块化架构允许社区不断扩展新功能，使其成为当前最灵活、生态最丰富的开源扩散模型工具之一，帮助用户将创意高效转化为现实。",107662,"2026-04-03T11:11:01",[13,14,15],{"id":36,"name":37,"github_repo":38,"description_zh":39,"stars":40,"difficulty_score":23,"last_commit_at":41,"category_tags":42,"status":16},3704,"NextChat","ChatGPTNextWeb\u002FNextChat","NextChat 是一款轻量且极速的 AI 助手，旨在为用户提供流畅、跨平台的大模型交互体验。它完美解决了用户在多设备间切换时难以保持对话连续性，以及面对众多 AI 模型不知如何统一管理的痛点。无论是日常办公、学习辅助还是创意激发，NextChat 都能让用户随时随地通过网页、iOS、Android、Windows、MacOS 或 Linux 端无缝接入智能服务。\n\n这款工具非常适合普通用户、学生、职场人士以及需要私有化部署的企业团队使用。对于开发者而言，它也提供了便捷的自托管方案，支持一键部署到 Vercel 或 Zeabur 等平台。\n\nNextChat 的核心亮点在于其广泛的模型兼容性，原生支持 Claude、DeepSeek、GPT-4 及 Gemini Pro 等主流大模型，让用户在一个界面即可自由切换不同 AI 能力。此外，它还率先支持 MCP（Model Context Protocol）协议，增强了上下文处理能力。针对企业用户，NextChat 提供专业版解决方案，具备品牌定制、细粒度权限控制、内部知识库整合及安全审计等功能，满足公司对数据隐私和个性化管理的高标准要求。",87618,"2026-04-05T07:20:52",[13,26],{"id":44,"name":45,"github_repo":46,"description_zh":47,"stars":48,"difficulty_score":23,"last_commit_at":49,"category_tags":50,"status":16},2268,"ML-For-Beginners","microsoft\u002FML-For-Beginners","ML-For-Beginners 是由微软推出的一套系统化机器学习入门课程，旨在帮助零基础用户轻松掌握经典机器学习知识。这套课程将学习路径规划为 12 周，包含 26 节精炼课程和 52 道配套测验，内容涵盖从基础概念到实际应用的完整流程，有效解决了初学者面对庞大知识体系时无从下手、缺乏结构化指导的痛点。\n\n无论是希望转型的开发者、需要补充算法背景的研究人员，还是对人工智能充满好奇的普通爱好者，都能从中受益。课程不仅提供了清晰的理论讲解，还强调动手实践，让用户在循序渐进中建立扎实的技能基础。其独特的亮点在于强大的多语言支持，通过自动化机制提供了包括简体中文在内的 50 多种语言版本，极大地降低了全球不同背景用户的学习门槛。此外，项目采用开源协作模式，社区活跃且内容持续更新，确保学习者能获取前沿且准确的技术资讯。如果你正寻找一条清晰、友好且专业的机器学习入门之路，ML-For-Beginners 将是理想的起点。",84991,"2026-04-05T10:45:23",[14,51,52,53,15,54,26,13,55],"数据工具","视频","插件","其他","音频",{"id":57,"name":58,"github_repo":59,"description_zh":60,"stars":61,"difficulty_score":10,"last_commit_at":62,"category_tags":63,"status":16},3128,"ragflow","infiniflow\u002Fragflow","RAGFlow 是一款领先的开源检索增强生成（RAG）引擎，旨在为大语言模型构建更精准、可靠的上下文层。它巧妙地将前沿的 RAG 技术与智能体（Agent）能力相结合，不仅支持从各类文档中高效提取知识，还能让模型基于这些知识进行逻辑推理和任务执行。\n\n在大模型应用中，幻觉问题和知识滞后是常见痛点。RAGFlow 通过深度解析复杂文档结构（如表格、图表及混合排版），显著提升了信息检索的准确度，从而有效减少模型“胡编乱造”的现象，确保回答既有据可依又具备时效性。其内置的智能体机制更进一步，使系统不仅能回答问题，还能自主规划步骤解决复杂问题。\n\n这款工具特别适合开发者、企业技术团队以及 AI 研究人员使用。无论是希望快速搭建私有知识库问答系统，还是致力于探索大模型在垂直领域落地的创新者，都能从中受益。RAGFlow 提供了可视化的工作流编排界面和灵活的 API 接口，既降低了非算法背景用户的上手门槛，也满足了专业开发者对系统深度定制的需求。作为基于 Apache 2.0 协议开源的项目，它正成为连接通用大模型与行业专有知识之间的重要桥梁。",77062,"2026-04-04T04:44:48",[15,14,13,26,54],{"id":65,"github_repo":66,"name":67,"description_en":68,"description_zh":69,"ai_summary_zh":69,"readme_en":70,"readme_zh":71,"quickstart_zh":72,"use_case_zh":73,"hero_image_url":74,"owner_login":75,"owner_name":76,"owner_avatar_url":77,"owner_bio":76,"owner_company":76,"owner_location":76,"owner_email":76,"owner_twitter":76,"owner_website":76,"owner_url":78,"languages":79,"stars":84,"forks":85,"last_commit_at":86,"license":76,"difficulty_score":10,"env_os":87,"env_gpu":88,"env_ram":88,"env_deps":89,"category_tags":99,"github_topics":76,"view_count":10,"oss_zip_url":76,"oss_zip_packed_at":76,"status":16,"created_at":100,"updated_at":101,"faqs":102,"releases":132},233,"Frrrrrrrrank\u002Fauto_job__find__chatgpt__rpa","auto_job__find__chatgpt__rpa","This is a tool used to automatically generate a cover letter using chatgpt based on your resume and job description and send messages to bosses in China.","auto_job__find__chatgpt__rpa 是一个开源脚本，能帮你根据简历和职位描述自动生成个性化的求职信，并支持自动向国内招聘平台（如 Boss 直聘）的 HR 发送消息。它特别适合在求职季感到焦虑、投递量大但反馈少的朋友，用 AI 减轻重复劳动，提升沟通效率。\n\n这个工具主要面向有一定动手能力的普通求职者或开发者，需要自行配置 OpenAI API，上传 PDF 简历后运行脚本即可。技术上结合了 ChatGPT 的文本生成能力与 RPA（机器人流程自动化），可自动创建助手、解析简历、撰写内容并模拟人工操作发送消息。支持 LangChain 和 Assistant 两种模式，兼顾灵活性与速度。\n\n作者已转向开发更易用的付费版本“求职大师”（集成于 Sider 客户端），提供每日免费额度和更多平台支持。开源版仍完全免费，但需 Python 3.11 及以下环境运行。社区也有基于 JS 或 Azure 的简化分支，降低使用门槛。如果你愿意折腾，它是个温暖又实用的小帮手。","作者已经去打工了，现在在sider做产品经理，义务为我们的产品打一下广告，各位见谅\n[![banner](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FFrrrrrrrrank_auto_job__find__chatgpt__rpa_readme_bcd209c82926.png)](https:\u002F\u002Fsider.ai\u002Fad-land-redirect?source=github&p1=mi&p2=kk)\n\n欢迎大家使用\n\n## 更加便于操作的付费版本\n\n目前该版本已经下架，您可以在微软商店中下载sider windows客户端，找到求职大师功能，每天可以免费使用三十次（目前已经推出）；同时也将加入linkedin和Boss职位筛选功能（最晚在十月底前推出）；\n\n\n## 正文\n这是一个完全免费的脚本，只需要你们自己配置好openai的api即可\n\n希望您能给我点个 **star**\n\n如果在这个寒冷的招聘季，这个脚本能给您一些帮助，带来一些温暖，将让我非常荣幸\n\n希望不要有人拿着我的脚本去割韭菜，都已经被逼到用这种脚本投简历的地步了，身上也没啥油水可榨了吧。\n\n## 操作步骤\n\n1. 请首先配置好 openai 的 api（使用.env文件或者在代码中配置）\n2. 将pdf简历上传到文件夹 auto_job_find 里，命名为 **“my_cover.pdf\"**\n3. 将需要的包安装好\n4. 执行 write_response.py\n\n## 关于 asistant\n\n会自动生成 openai 的 asistant，并在本地产生一个 .json 文件，只有第一次运行的时候才会产生，后面每次运行如果检测到这个 json ，就会调用已有的 asistant。\n\n## 使用到的包\n\n- `python-dotenv`\n- `openai`\n- `selenium`\n- `robotframework`\n- `robotframework-seleniumlibrary`\n- `robotframework-pythonlibcore`\n- `faiss-cpu不支持3.12（faiss-gpu不清楚）。建议大家用3.11及以下版本的python运行脚本。` from @[huanmit](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuanmit)\n\n## About RPA\n\ntutorial video about how to learn [rpa](https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002Fwatch?v=65OPFmEgCbM&list=PLx4LEkEdFArgrdD_lvXe_hYBy8zM0Sp3b&index=1)\n\nPlugin: Intellibot@Selenium Library\n\n------------------下面是简单的教学视频---------------------\n\n[B站链接](https:\u002F\u002Fwww.bilibili.com\u002Fvideo\u002FBV1UC4y1N78v\u002F?share_source=copy_web&vd_source=b2608434484091fcc64d4eb85233122d)\n\n[油管链接](https:\u002F\u002Fyoutu.be\u002FTlnytEi2lD8?si=jfcDj2MZqBptziZc)\n\n## 运行方式\n先将该项目clone到本地，然后在项目根目录下执行\n```bash\npip install -r requirements.txt\n```\n\n### assistant方式运行\n打开.env文件，在里面配置好OpenAI的API key\n随后将pdf简历上传到文件夹auto_job_find里，命名为“my_cover\".随后执行write_response.py即可\n这种方式不支持使用自定义api，优势是执行速度更快\n如果需要使用自定义api，请使用下面的方式运行\n\n### langchain方式\n同样打开.env文件，在里面配置好OpenAI的API key和你想要请求的api地址\n随后将pdf简历放到文件夹resume里\n最后执行write_response.py即可\n\n\n### chatgpt4 及以上运行方式\n如果尝试使用更新的chatGPT则不能保持最新版本为`v1.1.1`，同时如果报错信息为`An error occurred: Error code: 400 - {'error': {'message': \"The requested model 'gpt-4o-mini' cannot be used with the Assistants API in v1. Follow the migration guide to upgrade to v2: https:\u002F\u002Fplatform.openai.com\u002Fdocs\u002Fassistants\u002Fmigration.\", 'type': 'invalid_request_error', 'param': 'model', 'code': 'unsupported_model'}}`\n\n1. 需要手动将chatgpt更新到最新版，\n\n```shell\npip install --upgrade openai\n```\n\n2. 以及更改`create_assistant`中的结构体，详细参考[迁移模型](https:\u002F\u002Fplatform.openai.com\u002Fdocs\u002Fassistants\u002Fmigration)中的描述。建议直接在[平台](https:\u002F\u002Fplatform.openai.com\u002Fassistants\u002F)上手动添加最新的assist然后复制代码到`assistant.json`中最为方便.\n```json\n{\"assistant_id\": \"asst_token\"}\n```\n\n\n------------下面是其他朋友基于js构建的更加易于使用的代码---------------\n\n我一直也在考虑如何可以降低各位的使用门槛，基于现在项目的热度，我发现很多朋友都需要这个东西来帮助自己，但是我相信对于更多的人而言，甚至vpn都是一个障碍\n\n下面这位朋友基于js实现了一个更加简易的版本，虽然因为调用的免费api，无法使用assistant进行retrival，需要自己对简历进行简单的处理，但我依然认为这是个很棒的项目\n\n感谢朋友的贡献，以下是链接：\n\n[https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FnoBaldAaa](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FnoBaldAaa\u002Ffind-job)https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FnoBaldAaa\u002Ffind-job\n\n------------下面是其他朋友基于azure的openai api构建的版本的更加易于使用的代码---------------\nhttps:\u002F\u002Fgithub.com\u002FLouisCaixuran\u002Fauto_job_find_azure\n\n\n","作者已经去打工了，现在在 sider 担任产品经理，义务为我们的产品打个广告，各位见谅  \n[![banner](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FFrrrrrrrrank_auto_job__find__chatgpt__rpa_readme_bcd209c82926.png)](https:\u002F\u002Fsider.ai\u002Fad-land-redirect?source=github&p1=mi&p2=kk)\n\n欢迎大家使用\n\n## 更加便于操作的付费版本\n\n目前该版本已下架，您可以在微软商店下载 Sider Windows 客户端，找到“求职大师”功能，每天可免费使用三十次（现已上线）；同时还将加入 LinkedIn 和 Boss 直聘职位筛选功能（最晚十月底前推出）；\n\n## 正文\n这是一个完全免费的脚本，只需您自行配置好 OpenAI 的 API 即可。\n\n希望您能给我点个 **star**\n\n如果在这个寒冷的招聘季，这个脚本能为您带来些许帮助与温暖，我将深感荣幸。\n\n恳请不要有人拿我的脚本去割韭菜——都已经被逼到用这种脚本投简历的地步了，身上应该也没啥油水可榨了吧。\n\n## 操作步骤\n\n1. 请先配置好 OpenAI 的 API（可通过 `.env` 文件或直接在代码中配置）\n2. 将 PDF 简历上传至 `auto_job_find` 文件夹，并命名为 **“my_cover.pdf\"**\n3. 安装所需依赖包\n4. 执行 `write_response.py`\n\n## 关于 assistant（助手）\n\n脚本会自动生成 OpenAI 的 assistant（助手），并在本地生成一个 `.json` 文件。该文件仅在首次运行时创建，后续运行若检测到此文件，将直接调用已存在的 assistant。\n\n## 使用到的包\n\n- `python-dotenv`\n- `openai`\n- `selenium`\n- `robotframework`\n- `robotframework-seleniumlibrary`\n- `robotframework-pythonlibcore`\n- `faiss-cpu`（不支持 Python 3.12，`faiss-gpu` 是否支持尚不清楚）。建议使用 Python 3.11 及以下版本运行本脚本。 —— 来自 @[huanmit](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuanmit)\n\n## 关于 RPA（机器人流程自动化，Robotic Process Automation）\n\n学习 [RPA](https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002Fwatch?v=65OPFmEgCbM&list=PLx4LEkEdFArgrdD_lvXe_hYBy8zM0Sp3b&index=1) 的教程视频\n\n插件：Intellibot@Selenium Library\n\n------------------以下是简易教学视频---------------------\n\n[B站链接](https:\u002F\u002Fwww.bilibili.com\u002Fvideo\u002FBV1UC4y1N78v\u002F?share_source=copy_web&vd_source=b2608434484091fcc64d4eb85233122d)\n\n[YouTube 链接](https:\u002F\u002Fyoutu.be\u002FTlnytEi2lD8?si=jfcDj2MZqBptziZc)\n\n## 运行方式\n首先将本项目 clone 到本地，然后在项目根目录执行：\n```bash\npip install -r requirements.txt\n```\n\n### 使用 assistant 方式运行\n打开 `.env` 文件，配置好 OpenAI 的 API key。  \n随后将 PDF 简历上传至 `auto_job_find` 文件夹，命名为 “my_cover.pdf”。接着执行 `write_response.py` 即可。  \n此方式不支持自定义 API，但执行速度更快。  \n如需使用自定义 API，请使用下方方式运行。\n\n### 使用 langchain 方式运行\n同样打开 `.env` 文件，配置好 OpenAI 的 API key 以及您想请求的 API 地址。  \n随后将 PDF 简历放入 `resume` 文件夹。  \n最后执行 `write_response.py` 即可。\n\n### 使用 ChatGPT-4 及以上版本的方式\n若您尝试使用更新版的 ChatGPT，则不能保持版本为 `v1.1.1`。若报错信息如下：\n\n`An error occurred: Error code: 400 - {'error': {'message': \"The requested model 'gpt-4o-mini' cannot be used with the Assistants API in v1. Follow the migration guide to upgrade to v2: https:\u002F\u002Fplatform.openai.com\u002Fdocs\u002Fassistants\u002Fmigration.\", 'type': 'invalid_request_error', 'param': 'model', 'code': 'unsupported_model'}}`\n\n1. 请手动将 chatgpt 升级至最新版：\n\n```shell\npip install --upgrade openai\n```\n\n2. 并修改 `create_assistant` 中的结构体，具体参考[模型迁移指南](https:\u002F\u002Fplatform.openai.com\u002Fdocs\u002Fassistants\u002Fmigration)。建议直接在[平台](https:\u002F\u002Fplatform.openai.com\u002Fassistants\u002F)上手动创建最新版 assistant，再将代码复制到 `assistant.json` 中，最为便捷。\n```json\n{\"assistant_id\": \"asst_token\"}\n```\n\n\n------------以下是其他开发者基于 JS 构建的更易用版本---------------\n\n我一直思考如何降低大家的使用门槛。从当前项目的热度来看，很多朋友确实需要这类工具的帮助，但我相信对更多人来说，甚至连 VPN 都是个障碍。\n\n下面这位朋友基于 JavaScript 实现了一个更简易的版本。虽然因调用的是免费 API，无法使用 assistant 进行检索（retrieval），需自行对简历做简单处理，但我仍认为这是个很棒的项目。\n\n感谢这位朋友的贡献，项目链接如下：\n\n[https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FnoBaldAaa](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FnoBaldAaa\u002Ffind-job)https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FnoBaldAaa\u002Ffind-job\n\n------------以下是其他开发者基于 Azure OpenAI API 构建的更易用版本---------------\nhttps:\u002F\u002Fgithub.com\u002FLouisCaixuran\u002Fauto_job_find_azure","# auto_job__find__chatgpt__rpa 快速上手指南\n\n## 环境准备\n\n- **Python 版本**：建议使用 `3.11` 或更低版本（因 `faiss-cpu` 不支持 Python 3.12）\n- **操作系统**：Windows \u002F macOS \u002F Linux 均可\n- **前置依赖**：\n  - 已注册 OpenAI 账号并获取 API Key\n  - （可选）如需自定义 API 地址，请提前配置好代理或国内可用节点\n- **浏览器驱动**：确保已安装 Chrome 或 Edge 浏览器，Selenium 将自动调用\n\n> 国内用户建议使用清华\u002F阿里云 pip 镜像加速安装：\n```bash\npip install -i https:\u002F\u002Fpypi.tuna.tsinghua.edu.cn\u002Fsimple -r requirements.txt\n```\n\n## 安装步骤\n\n1. 克隆项目到本地：\n```bash\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FFrrrrrrrrank\u002Fauto_job__find__chatgpt__rpa.git\ncd auto_job__find__chatgpt__rpa\n```\n\n2. 安装依赖包：\n```bash\npip install -r requirements.txt\n```\n\n3. 配置 API 密钥：\n   - 复制 `.env.example` 为 `.env`\n   - 编辑 `.env` 文件，填入你的 OpenAI API Key：\n   ```\n   OPENAI_API_KEY=your_api_key_here\n   ```\n\n4. 准备简历文件：\n   - 将你的 PDF 简历放入 `auto_job_find\u002F` 文件夹\n   - 重命名为：**`my_cover.pdf`**\n\n## 基本使用\n\n### 方式一：Assistant 模式（推荐，速度快）\n\n直接运行脚本，首次会自动创建 Assistant 并保存为 `assistant.json`：\n\n```bash\npython write_response.py\n```\n\n> 后续运行将复用已有 Assistant，无需重复创建。\n\n---\n\n### 方式二：LangChain 模式（支持自定义 API 地址）\n\n1. 在 `.env` 中额外配置自定义 API 地址：\n```\nOPENAI_API_BASE=https:\u002F\u002Fyour-custom-endpoint\u002Fv1\n```\n\n2. 将简历 PDF 放入 `resume\u002F` 文件夹（无需重命名）\n\n3. 运行脚本：\n```bash\npython write_response.py\n```\n\n---\n\n### 升级支持 GPT-4 及以上模型\n\n若报错提示模型不支持，请执行：\n\n```bash\npip install --upgrade openai\n```\n\n并手动在 [OpenAI 平台](https:\u002F\u002Fplatform.openai.com\u002Fassistants\u002F) 创建新 Assistant，将生成的 ID 写入 `assistant.json`：\n\n```json\n{\"assistant_id\": \"asst_xxxxxxxxxxxxxxx\"}\n```\n\n> 更多细节请参考官方迁移文档：https:\u002F\u002Fplatform.openai.com\u002Fdocs\u002Fassistants\u002Fmigration\n\n--- \n\n✅ 完成！脚本将自动处理职位匹配与投递流程。祝你求职顺利！","一位刚毕业的计算机专业学生小李，正在秋招季疯狂投递国内互联网公司的岗位，每天要手动改写十几封不同风格的求职信，并在Boss直聘上逐个给HR发消息。\n\n### 没有 auto_job__find__chatgpt__rpa 时\n- 每次投递新岗位都要花半小时重写求职信，既要贴合JD又要突出自身优势，效率极低还容易出错\n- 在Boss直聘上手动复制粘贴打招呼语、上传附件、点击发送，重复操作几十次后手指发麻，还可能漏发或发错公司\n- 不同公司对简历重点要求不同，自己写的cover letter经常词不达意，HR回复率不到5%\n- 晚上加班改简历时精神疲惫，写出来的内容缺乏针对性，甚至出现把A公司名字写进B公司求职信的尴尬错误\n- 投递节奏难以量化管理，经常忘记哪些岗位已投、哪些待跟进，错失黄金反馈期\n\n### 使用 auto_job__find__chatgpt__rpa 后\n- 只需上传一份PDF简历和目标岗位描述，auto_job__find__chatgpt__rpa 自动调用ChatGPT生成高度定制化的求职信，3分钟完成原本半小时的工作\n- 脚本自动登录Boss直聘，按预设话术+个性化求职信批量发送消息，支持定时分批投递，避免被平台判定为骚扰\n- 基于AI理解JD关键词，自动生成匹配度更高的内容，小李收到的面试邀约率从5%提升至35%\n- 所有投递记录和生成内容自动本地存档，方便回溯修改和复盘优化，再也不会张冠李戴\n- 支持设置每日限额（如免费版30次\u002F天），帮助小李科学分配精力，避免盲目海投\n\nauto_job__find__chatgpt__rpa 让求职者从机械劳动中解放出来，把时间真正花在打磨核心竞争力和准备面试上，而不是重复敲键盘。","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FFrrrrrrrrank_auto_job__find__chatgpt__rpa_1fe66381.png","Frrrrrrrrank",null,"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Favatars\u002FFrrrrrrrrank_1e23d84c.png","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FFrrrrrrrrank",[80],{"name":81,"color":82,"percentage":83},"Python","#3572A5",100,1563,221,"2026-04-02T08:21:43","","未说明",{"notes":90,"python":91,"dependencies":92},"需配置OpenAI API密钥，简历PDF需命名为“my_cover.pdf”并放入指定文件夹，首次运行会生成assistant.json，建议使用Python 3.11或更低版本以兼容faiss-cpu。","3.11及以下",[93,94,95,96,97,98],"python-dotenv","openai","selenium","robotframework","robotframework-seleniumlibrary","faiss-cpu",[26,15],"2026-03-27T02:49:30.150509","2026-04-06T10:27:07.899385",[103,108,113,118,123,128],{"id":104,"question_zh":105,"answer_zh":106,"source_url":107},689,"在 Windows 系统运行时出现 'ModuleNotFoundError: No module named 'pwd'' 错误怎么办？","该错误是因为代码中使用了 Unix 专用的 'pwd' 模块，Windows 不支持。解决方案是避免使用依赖 pwd 的模块（如 langchain_community.document_loaders.pebblo），或改用兼容 Windows 的替代库。项目本身可能不完全支持 Windows 系统。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FFrrrrrrrrank\u002Fauto_job__find__chatgpt__rpa\u002Fissues\u002F37",{"id":109,"question_zh":110,"answer_zh":111,"source_url":112},690,"如何使用国内代理 API 替代 OpenAI 官方接口？","可以通过设置环境变量 OPENAI_BASE_URL 指向兼容 OpenAI 协议的国内代理 API。若需更灵活支持（如文心一言等），可使用 langchain 库重构相关功能。开发者已提供基于 langchain 的实现分支和 Colab 示例：https:\u002F\u002Fcolab.research.google.com\u002Fdrive\u002F1RNKxCdap6yCgisc6yjOfpc8V9vSd4sTA?usp=sharing","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FFrrrrrrrrank\u002Fauto_job__find__chatgpt__rpa\u002Fissues\u002F5",{"id":114,"question_zh":115,"answer_zh":116,"source_url":117},691,"Mac 上运行报错 'DevToolsActivePort file doesn't exist' 怎么解决？","这是 ChromeDriver 与 Chrome 浏览器兼容性问题。临时解决方案：在 finding_jobs.py 中添加 Safari 支持代码 'elif browser == \"safari\": driver = webdriver.Safari()'，然后在 write_response.py 中将 browser_type 从 \"chrome\" 改为 \"safari\"。Safari 在 Mac 上无需额外配置即可运行 RPA。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FFrrrrrrrrank\u002Fauto_job__find__chatgpt__rpa\u002Fissues\u002F28",{"id":119,"question_zh":120,"answer_zh":121,"source_url":122},692,"扫码登录后程序很快退出，如何解决？","请检查 write_response.py 脚本中的岗位筛选标签（如 'ios深圳'），必须修改为你自己 Boss 直聘账号中实际存在的筛选标签，否则会导致登录后异常退出。修改对应标签字段即可解决。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FFrrrrrrrrank\u002Fauto_job__find__chatgpt__rpa\u002Fissues\u002F41",{"id":124,"question_zh":125,"answer_zh":126,"source_url":127},693,"调用 OpenAI API 时报错 'temperature' 值超过最大限制怎么办？","OpenAI 模型对 temperature 参数有上限（通常最大为 2）。请检查代码中类似 'ChatOpenAI(temperature=3.0,...)' 的调用，将 temperature 值降低至 2 或以下。例如修改为：'llm = ChatOpenAI(temperature=2, ...)'。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FFrrrrrrrrank\u002Fauto_job__find__chatgpt__rpa\u002Fissues\u002F19",{"id":129,"question_zh":130,"answer_zh":131,"source_url":127},694,"调用 API 时报错 'context_length_exceeded'（上下文长度超出）怎么办？","该错误表示输入内容过长，超过了模型最大 token 限制（如 4097 tokens）。解决方案：1) 缩短简历或输入文本长度；2) 使用支持更长上下文的模型；3) 对长文本进行分段处理。检查并精简传入模型的消息内容即可解决。",[]]