🎁 Atlas Cloud 为 boss ai 提供了一个全模态、OpenAI 兼容的推理入口 —— 一个 key 即可访问 DeepSeek、Qwen、GLM、Kimi、MiniMax、Claude、GPT 等模型，无需逐家接入。在 boss ai config 里选用 --provider atlas（base_url=https://api.atlascloud.ai/v1、默认模型 deepseek-ai/deepseek-v4-pro）即可，配置详见 AI 模型接入；预算友好的 coding plan。

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🧭 为什么

自动投递、批量打招呼这类求职脚本，本质是在替平台做它不希望自动化的事——账号被封只是时间问题。boss-agent-cli 反其道而行：把「低风险、只读、你主动触发」的那部分交给终端和 Agent，把打招呼 / 投递 / 沟通这类敏感动作留给你在官网手动完成。 你描述期望，Agent 负责搜索、筛选、整理候选岗位并输出结构化 JSON；boss schema 是能力真源，天然适配 Claude / Cursor 等 MCP 宿主。合规不是事后补丁，而是默认姿态。

⚠️ 合规边界

默认启用 Assisted Mode：本地辅助 · 只读优先 · 用户主动触发。打招呼（greet / batch-greet）、投递、联系方式交换、招聘者候选人搜索 / 简历 / 聊天、消息回复等敏感能力默认阻断并返回 COMPLIANCE_BLOCKED；需要时请回到 BOSS 直聘平台官网由用户手动完成。仓库同时允许显式 boss config set operating_mode research 启用 Research Mode，用于有界的浏览器协议、反调试、风控适配和受控采集研究；该模式仍要求脱敏、checkpoint、停止开关和可审计脚本来源。

✨ 核心能力

• 职位发现：关键词搜索 + 8 维筛选，按编号回看缓存结果 —— search show detail
• 福利筛选（核心差异化）：--welfare "双休,五险一金" 自动翻页补抓、按 AND 逻辑做真实匹配，并可 --sort score 按本地匹配分排序 —— search --welfare
• 本地候选池与统计：查看详情后本地保存、同步网页职位收藏 / 用标签和备注复盘候选岗位、离线对比、查看漏斗统计；投递与沟通回到官网手动完成 —— shortlist stats watch preset favorites
• AI 求职增强 + 本地模型：JD 分析、简历润色、定向优化、候选池匹配、模拟面试、沟通指导；本地模型权重外置，支持 Ollama/vLLM OpenAI 兼容接口 —— ai analyze-jd ai local configure ai local smoke
• Schema 驱动 + JSON 信封：stdout 只输出 {ok, data, pagination, error, hints} 信封，boss schema 是能力真源，适合 CLI 编排 / Shell Agent / MCP / Python SDK
• 招聘者最小闭环：职位列表与上下架（hr jobs list/online/offline）；候选人个人数据链路默认阻断
• 多平台抽象：Platform / RecruiterPlatform 双注册表，--platform zhipin|zhilian|qiancheng

🚀 快速开始

# 安装（uv 推荐；浏览器内核仅用于用户主动登录 / 本地导出）
uv tool install boss-agent-cli
patchright install chromium

# 跑通低风险闭环
boss doctor                                                   # 环境自检
boss login                                                    # 用户主动登录（按平台选择链路）
boss status                                                   # 验证登录态
boss search "Golang" --city 广州 --welfare "双休,五险一金"     # 搜索 + 福利筛选
boss detail <security_id>                                     # 查看详情
boss shortlist add <security_id> <job_id> --tags 后端,远程    # 加入本地候选池并打本地标签
boss shortlist compare --tag 远程                             # 离线对比候选岗位
boss stats                                                    # 本地统计

# 招聘者模式（候选人数据链路默认阻断）
boss hr jobs list

所有命令输出结构化 JSON（ok 判断成败，exit 0/1）。完整上手见 快速上手。

🎭 角色与多平台

平台	求职者	招聘者	状态
BOSS 直聘 (zhipin)	✅	✅	默认
智联招聘 (zhilian)	✅ 候选者侧只读 + 本地辅助对等	🟡 agent browser/CDP 自动化 V1	hr 子命令仍仅限 BOSS；智联招聘者侧通过 boss --platform zhilian --role recruiter agent ... 进入
前程无忧 / 51job (qiancheng)	🚧 已注册占位	—	统一返回 NOT_SUPPORTED，待只读研究门槛满足后再接入

boss --platform zhilian search "Python"   # 指定平台（也支持 --platform zhipin|zhilian|qiancheng）
boss config set platform zhilian          # 设为默认

boss hr ... 当前仅支持默认招聘者平台 zhipin-recruiter；智联招聘者侧自动化走 agent 命令和 browser/CDP adapter。设计细节见 docs/platform-abstraction.md。

🤖 Agent 集成

推荐先读：Agent Quickstart · Capability Matrix · Host Examples

// 方式一：MCP（推荐）—— Claude Desktop / Cursor 等 MCP 宿主，暴露 50 个低风险与本地任务工具
{ "mcpServers": { "boss-agent": { "command": "uvx", "args": ["--from", "boss-agent-cli[mcp]", "boss-mcp"] } } }

不想在本机配 Python 工具链，可用仓库自带的容器：BOSS_UID=$(id -u) BOSS_GID=$(id -g) docker compose run --rm boss-mcp。镜像刻意不含浏览器内核 —— 先在宿主机 boss login，再把 ~/.boss-agent 挂进去，详见 Docker 接入。

OpenCode 源码项目可直接使用仓库示例：

cp examples/opencode/opencode.json ./opencode.json
uv sync --all-extras
uv run boss-mcp --data-dir ./.boss-agent --help

portable / 全局安装后，在任意 OpenCode 项目里使用 examples/opencode.json，它会启动 boss-mcp --data-dir ./.boss-agent，让 review、pending、日志按项目隔离。

# 方式二：subprocess —— 先让 Agent 读能力自描述，再解析 stdout JSON
boss schema

# 方式三：Python 直接嵌入（随 py.typed 发布，可作类型化库）
from boss_agent_cli import AuthManager, BossClient, AuthRequired
with BossClient(AuthManager(...)) as client:
    result = client.search_jobs("Golang", city="广州")

📚 命令

boss schema 暴露 38 个顶层命令 + 9 个一级招聘者子命令，按工作流分组：

• 认证：login · logout · status · doctor
• 职位发现：search · detail · show · cities · history
• 本地整理：watch · preset · shortlist · stats · favorites
• 受限研究采集：crawl configure/run/start/status/results/resume/stop/shortlist（仅显式 operating_mode=research；MCP 仅读取或本地导入已有 run）
• 简历 / AI：resume · me · ai analyze-jd · ai polish · ai optimize · ai fit · ai suggest-keywords · ai resume-optimize · ai cover-letter · ai interview-prep · ai chat-coach · ai local
• 系统：schema · platforms · export · config · clean
• 招聘者：hr jobs list/online/offline
• 受限动作（默认低风险模式阻断）：greet · batch-greet · apply · exchange · chat* · pipeline · digest

完整命令表、参数与福利筛选原理见 命令参考；能力真源是 boss schema（支持 --format openai-tools / anthropic-tools 导出工具定义）。

批量采集需要额外安装 uv sync --extra crawl。它只在显式 operating_mode=research 模式运行，自建并退出清理 <data-dir>/crawl/chrome-profile，不会接管日常 Chrome profile。默认不注入 Hook；如确有已获授权的本地脚本需求，必须同时显式提供 Hook 档位和包含 SHA256SUMS 的目录：

boss crawl configure --max-requests 20 --max-details 50 --max-seconds 600 --max-retries 1
boss crawl run "AI" --city 杭州 --pages 3 --with-detail `
  --hook-profile screenshot-full --hook-dir E:\boss-agent-cli-local-hooks\AntiDebug_Breaker
boss crawl resume <run_id>
boss crawl stop <run_id>
boss agent crawl --run-id <run_id> --resume <简历名>

crawl run 顺序执行并保存 SQLite 断点和 JSON / CSV / XLSX 增量产物；请求数、详情数、墙钟时间和重试均受固定预算约束，boss crawl stop 可在下一个安全点停止。导出和 crawl results 默认不会暴露 security_id、职位 ID 或招聘者字段；执行 boss clean --privacy 会删除 crawl 状态、预算和导出。MCP 保持 assisted-only，只能通过 crawl_status、crawl_results 和 crawl_shortlist 读取或本地导入已有 run_id；创建、恢复和停止由显式 Research Mode CLI 完成。出现平台风险码或安全页时停止并返回恢复命令。boss agent crawl --run-id 只分析已完成任务；新建真实 Chrome 采集还需设置 operating_mode=research 并传入 --allow-crawl。

🩺 诊断与排障

boss doctor             # 环境自检
boss status --live      # 可选：一次低频只读探测
boss doctor --live-probe

错误信封统一携带 code + recoverable + recovery_action，可程序化恢复。Browser Bridge 本地诊断覆盖 bridge_daemon / bridge_extension / bridge_protocol / bridge_workspace / bridge_exec / bridge_fetch / bridge_navigate 七项，daemon 用 python -m boss_agent_cli.bridge.daemon --serve 启动。Assisted Mode 命中平台风控时停止自动化访问；Research Mode 可运行显式声明的风控适配器，但必须有限运行、保存 checkpoint，并由用户主动决定是否继续。

完整检查项、CDP 启动示例与错误码见 诊断与排障；涉及 Cookie / CDP / patchright / 请求频率 / 接口漂移的问题先读 平台风险边界。

⚙️ 配置

boss config list                    # 查看所有配置
boss config set log_level debug     # 设置日志级别
boss config reset                   # 恢复默认

配置位于 ~/.boss-agent/config.json：运行模式（operating_mode=assisted|research）、请求间隔、批量打招呼间隔、日志级别、CDP 地址、导出目录、平台 / 角色。

🏗️ 技术架构

CLI (Click)
  └─ 能力策略（默认 assisted；research 显式开放声明的研究能力）
       └─ AuthManager ── 用户主动登录态（Fernet + PBKDF2 机器绑定加密）
       └─ Platform 双注册表 ── BossPlatform / ZhilianPlatform / QianchengPlatform
       └─ BossClient ── httpx + 节流（高斯延迟）；兼容 CDP / Bridge / patchright 登录与导出
       └─ CacheStore（SQLite WAL） · AIService（OpenAI-compatible / Ollama / vLLM）
            └─ output.py → JSON 信封 → stdout

QianchengPlatform (51job 占位适配器，统一返回 NOT_SUPPORTED)：仅用于平台注册与 schema 可见性，接真实接口前需满足只读研究门槛。

不变量：stdout 仅 JSON 信封 · stderr 仅日志 · exit 0/1 · 错误含 code/recoverable/recovery_action · boss schema 为能力真源。 选型：Python ≥ 3.10 · Click · httpx · patchright / CDP / Bridge（登录、导出与显式 Research Mode adapter）· cryptography（Fernet）· sqlite3（WAL）· pytest（1600+ 项）。

🔌 本地存储

所有状态在 ~/.boss-agent/：加密登录态、搜索缓存、候选池、本地简历、AI 配置与外置模型登记。模型权重不进入 Python 包；除显式发起的 API 调用或本地模型下载外，数据不离开本机。

🤝 贡献者

欢迎 Issue / PR：git clone → feat/xxx 分支 → 写测试 → python scripts/quality_baseline.py（Windows 中文系统可先 $env:PYTHONUTF8='1'）→ PR。详见 CONTRIBUTING.md，上手路径见 快速上手。

感谢每一位让 boss-agent-cli 变得更好的贡献者，去关注他们！❤️

❤️ 支持

• 如果它帮到了你，最直接的支持是点一个 Star ⭐，或分享给正在找工作的人。
• 用出问题、有新想法，欢迎提 Issue；想动手就直接上 PR。
• 想看看船队的其他船，欢迎靠泊母港 bobochang.cn 🧭，航海记录在掘金专栏。

本项目受益于 geekgeekrun · boss-cli · opencli，一并致谢。

⭐ Star History

由 mystarhistory 本地生成的静态 SVG，与仓库同源、不依赖第三方服务。

⚠️ 免责声明

本项目仅用于学习交流和本地辅助，使用时请遵守相关法律法规、BOSS 直聘平台用户协议和隐私政策。默认低风险模式会阻断自动触达、批量操作、规避风控和候选人个人信息处理链路；任何投递、沟通、联系方式交换、招聘者候选人处理都应回到平台官网由用户手动完成。因不当使用产生的一切后果由使用者自行承担，与本项目作者无关。

📑 许可证 & 友情链接

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