JobHunter · 秋招求职助手

一个 AI 驱动的求职中枢 桌面应用（Electron），把秋招全流程------简历、投递、面经、面试复盘、JD 匹配、学习规划、Offer 评分------集中到一个本地应用里。

数据全部保存在你自己的电脑 上（不上传云端），AI 功能需要你填入自己的 DeepSeek API Key 。

仓库地址：https://github.com/wcanfly/JobHunter--

✨ 功能总览

模块	一句话说明
首页概览	投递漏斗统计、进面率、状态分布，一眼掌握全局
简历	多版本管理、文件导入、AI 打分 / 优化
投递看板	看板式投递管理，状态流转 + 日期 / 轮次 / 重点标记
JD 匹配	简历 vs JD 匹配度评分 + 雷达图 + 缺失技能
面经库	面经录入 / 导入，AI 分析考点 + 出题 + 简历建议
面试记录	每次面试复盘，AI 复盘分析
学习规划	技能差距 → AI 生成学习计划
Offer 评分	联网搜索口碑 + AI 综合打分
AI 助手	全局悬浮球对话，多会话、流式输出

🧩 模块介绍

1. 首页概览

投递漏斗统计：总投递、推进中（笔试/面试）、Offer、终止流程，以及进面率进度条和各状态分布。打开应用先看这里。

2. 简历

多版本简历管理，可标注求职方向。
支持导入 PDF / Word / Markdown / 文本 文件。
AI 打分：从结构完整性、内容质量、量化成果、关键词优化、表达简洁性 5 个维度打分，并给出优点、问题、改进建议。
AI 优化：用 STAR 法则改写项目经历、对齐目标 JD 关键词，可一键应用到简历。

3. 投递看板

看板式，按状态分列：待投递 → 已投递 → 笔试 → 一面 → 二面 → 三面 → HR面 → Offer → 终止流程。
每条记录可填：公司、岗位、状态、投递日期 、Base 地（选填）、投递渠道、备注。
重点标记：卡片右上角星标，重点岗位金色高亮。
终止流程置灰：被拒 / 主动终止的记录自动置灰。
列内卡片按投递日期排序。

4. JD 匹配

粘贴岗位 JD + 选择一份简历，AI 输出：

匹配度评分 + 五维雷达图（技能 / 经验 / 学历 / 关键词 / 项目相关度）
已匹配技能、缺失技能、改进建议
结果自动保存，点分数随时回看。

5. 面经库

录入或导入面经（PDF / Word / Markdown / 文本）。
AI 分析：总结高频考点、生成 8--12 道针对性面试题（含参考答案）、反推简历优化建议。
分析结果可永久保存，下次直接查看，不用重复分析；也可随时「重新分析」。

6. 面试记录

记录自己的每次面试：公司、轮次、日期、被问的问题、面试反馈、待改进点、自评打分。
只需「公司 + 自评打分」必填，其余选填。
AI 复盘：总结表现、亮点、不足、可执行改进建议，可保存。

7. 学习规划

输入技能差距（可粘贴 JD 匹配出的「缺失技能」），AI 生成按优先级排序的学习计划（主题 + 要点 + 推荐资源），支持勾选进度。

8. Offer 评分

输入公司 + 岗位 + 薪资 + JD，联网搜索公司口碑（加班强度、福利等）+ AI 综合打分：

5 个维度：薪资竞争力 / 发展空间 / 加班强度 / 福利待遇 / 平台背书
给出综合理由、优点、缺点风险、信息来源
点分数随时查看评价，结果按分数排名。

9. AI 助手（全局悬浮球）

任意页面右下角悬浮球呼出对话助手，支持多会话、预设角色、附加简历 / 面经 / JD 上下文、流式输出。

🛠️ 技术栈

桌面框架：Electron + electron-vite
前端：React 18 + TypeScript + Vite
UI：Ant Design 5
数据库：sql.js（SQLite，纯 WASM，本地持久化）
大模型：DeepSeek API（OpenAI 兼容接口）

📦 安装与使用

方式一：直接下载安装包（推荐，无需开发环境）

到本仓库的 Releases 页面，下载最新的 JobHunter Setup x.x.x.exe。
双击安装（可选择安装目录），装完从桌面 / 开始菜单启动即可。
首次使用：点击左下角「设置」，填入你的 API Key（见下方「需要准备什么」）。

方式二：源码运行（开发者）

环境要求：Node.js ≥ 18、npm

bash 复制代码

# 1. 下载本项目到本地一个文件夹（clone 或下载 zip 解压）
git clone <你的仓库地址>
cd job-hunter        # 进入解压 / clone 出来的文件夹

# 2. 安装依赖（会在这个文件夹里生成 node_modules）
npm install

# 3. 开发运行
npm run dev

打包成 exe：

bash 复制代码

npm run build:win    # 产物在 release/ 目录（JobHunter Setup x.x.x.exe）

类型检查：npm run typecheck

🔑 需要准备什么（API Key）

Key	是否必填	用途	获取方式
DeepSeek API Key	✅ 必填	所有 AI 功能	前往 platform.deepseek.com 注册获取
Tavily API Key	⚠️ 选填	仅「Offer 评分」的联网搜索	前往 tavily.com 免费注册

在应用左下角「设置」里填入即可，Key 只保存在你本机，不会上传。

💾 数据存储

所有数据（简历 / 投递 / 面经 / 面试记录 / 评分 / 聊天记录）和 API Key 都保存在本机用户目录 ：
- Windows：%APPDATA%\job-hunter\（内含 job-hunter.db 和 config.json）
数据不上传云端；换电脑时备份该目录下的 job-hunter.db 和 config.json 即可迁移。

📁 目录结构

复制代码

src/
├── main/            # 主进程：数据库、AI 调用、IPC、文件解析
│   ├── db/          #   sql.js 建表 + 迁移
│   ├── services/    #   DeepSeek / 搜索 / 配置 / 文件解析
│   └── ipc/         #   白名单 IPC handler
├── preload/         # contextBridge 暴露的 window.api
└── renderer/        # React 前端
    ├── src/pages/   #   各功能页面
    ├── src/layouts/ #   侧边栏布局
    └── src/components/ # 悬浮球对话 / 设置

📄 开源协议

MIT