BossAI自动化招聘助手-chatgpt
2025-10-07 15:22:18
行业：企业服务(saas)、人工智能
载体：Windows应用、爬虫/脚本
技术：Node.js、Rust、Vue、MySQL
业务和功能介绍
1. 项目背景与目标： 针对企业招聘流程中，HR在前期沟通筛选环节耗费大量重复性精力、效率低下的核心痛点，本项目旨在打造一款企业级智能招聘助手。其商业目标是通过AI+RPA技术，实现主流招聘渠道的7x24小时无人值守自动化运营，将HR从繁琐重复的工作中解放出来，聚焦于核心人才的深度沟通，最终为企业降低招聘成本、提升人才筛选效率。
2. 软件核心功能模块：
o 多账号智能托管与RPA引擎： 支持同时管理多个主流招聘平台账号，基于强大的RPA核心，自动化执行“打招呼”、“已读”、“筛选”等日常操作。
o AI大模型驱动的对话机器人： 集成大语言模型，通过预设的知识库（公司介绍、岗位JD）和对话策略，实现与候选人的多轮智能对话，精准解答疑问、挖掘候选人信息。
o 可自定义的候选人筛选漏斗： 企业可根据岗位需求，灵活配置多维度（如工作年限、技术栈、薪资期望）的自动化筛选规则，AI将自动分类并标记高匹配度候选人。
o 自动化流程管理： 从初步接触、简历接收、意向判断到面试邀约，全流程自动化触发与执行，并将关键节点信息同步至管理后台。
o 数据可视化分析后台： 提供Web管理后台，实时监控各账号运行状态，统计分析招聘数据（如沟通量、简历收取率、邀约成功率），辅助企业优化招聘策略。
3. 业务流程： 用户（HR）通过桌面端配置招聘岗位要求与AI对话策略 -> 启动自动化任务 -> 应用自动登录平台账号并与候选人沟通 -> AI根据筛选规则过滤并收取简历 -> 自动发送面试邀约 -> HR在管理后台查看结果并跟进核心候选人。
2. 软件核心功能模块：
o 多账号智能托管与RPA引擎： 支持同时管理多个主流招聘平台账号，基于强大的RPA核心，自动化执行“打招呼”、“已读”、“筛选”等日常操作。
o AI大模型驱动的对话机器人： 集成大语言模型，通过预设的知识库（公司介绍、岗位JD）和对话策略，实现与候选人的多轮智能对话，精准解答疑问、挖掘候选人信息。
o 可自定义的候选人筛选漏斗： 企业可根据岗位需求，灵活配置多维度（如工作年限、技术栈、薪资期望）的自动化筛选规则，AI将自动分类并标记高匹配度候选人。
o 自动化流程管理： 从初步接触、简历接收、意向判断到面试邀约，全流程自动化触发与执行，并将关键节点信息同步至管理后台。
o 数据可视化分析后台： 提供Web管理后台，实时监控各账号运行状态，统计分析招聘数据（如沟通量、简历收取率、邀约成功率），辅助企业优化招聘策略。
3. 业务流程： 用户（HR）通过桌面端配置招聘岗位要求与AI对话策略 -> 启动自动化任务 -> 应用自动登录平台账号并与候选人沟通 -> AI根据筛选规则过滤并收取简历 -> 自动发送面试邀约 -> HR在管理后台查看结果并跟进核心候选人。
项目实现
1. 整体架构与设计思路：
- 桌面端：采用Tauri (Rust + Vue.js) 框架。选择Tauri的核心优势在于：1）高性能与低资源占用：相比Electron，打包体积小，运行速度快，体验媲美原生应用；2）极致安全：核心后端逻辑由Rust编写，杜绝了前端代码的安全风险，对于需要处理企业敏感数据（如账号密码）的应用场景至关重要。
- 服务端：采用Node.js + Express 构建中心化的API Service，负责处理数据持久化、AI模型调用和后台管理逻辑。桌面端通过HTTP/HTTPS协议与服务端安全通信。
- 前后端分离：项目严格遵循前后端分离原则。桌面端（Vue）、管理后台（Vue）、服务端（Node.js）三者独立开发、独立部署，通过API进行交互，架构清晰，扩展性强。
2. 我的核心职责与成果（量化）：
- 作为项目的唯一开发者，我独立负责了从技术选型、架构设计、产品原型，到全栈开发（Tauri桌面端、Node.js后端、Vue管理后台）及部署的完整研发生命周期。
- 后端：设计并实现了与大模型交互的Prompt工程体系，通过角色扮演、上下文管理和知识库注入，确保了AI沟通的专业度和准确性。经测试，AI自动筛选的简历精准度达到90%以上。
- 前端：攻克了逆向工程与Web自动化技术，实现了稳定、高效的RPA操作引擎，模拟真人行为，有效规避了平台的反爬虫机制。通过本方案，可将HR在初步筛选环节的日均耗时减少约80%。
- 桌面端：采用Tauri (Rust + Vue.js) 框架。选择Tauri的核心优势在于：1）高性能与低资源占用：相比Electron，打包体积小，运行速度快，体验媲美原生应用；2）极致安全：核心后端逻辑由Rust编写，杜绝了前端代码的安全风险，对于需要处理企业敏感数据（如账号密码）的应用场景至关重要。
- 服务端：采用Node.js + Express 构建中心化的API Service，负责处理数据持久化、AI模型调用和后台管理逻辑。桌面端通过HTTP/HTTPS协议与服务端安全通信。
- 前后端分离：项目严格遵循前后端分离原则。桌面端（Vue）、管理后台（Vue）、服务端（Node.js）三者独立开发、独立部署，通过API进行交互，架构清晰，扩展性强。
2. 我的核心职责与成果（量化）：
- 作为项目的唯一开发者，我独立负责了从技术选型、架构设计、产品原型，到全栈开发（Tauri桌面端、Node.js后端、Vue管理后台）及部署的完整研发生命周期。
- 后端：设计并实现了与大模型交互的Prompt工程体系，通过角色扮演、上下文管理和知识库注入，确保了AI沟通的专业度和准确性。经测试，AI自动筛选的简历精准度达到90%以上。
- 前端：攻克了逆向工程与Web自动化技术，实现了稳定、高效的RPA操作引擎，模拟真人行为，有效规避了平台的反爬虫机制。通过本方案，可将HR在初步筛选环节的日均耗时减少约80%。
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