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- 自动跳过历史沟通项
- 支持循环操作上限
- 抓取公司信息
- 自动跳过公司信息为空的公司
- 多 AI 接口接入，多模型支持，自动调度
- 自动过滤和意向城市不匹配的岗位信息
- 支持 AI 判定是否为外包公司提供的岗位
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FireFox 插件从： about:debugging#/runtime/this-firefox 这里安装
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你需要设定至少一个偏好， 否则该插件将无法预期运行。
如果你的偏好和推荐列表中的工作岗位 base 地址不同，需要在移动端 我的 - 设置 - 隐私保护 - 屏蔽职类 - 开启不看外地职位。
首先你需要在这里添加一个 Option 选项：
你需要在 typings/aiModelAdaptor.ts 中新增一项, 例如：
export enum AgentsType {
"XunFeiSpark" = "XunFeiSpark",
"ChatAnywhere" = "ChatAnywhere",
"Kimi" = "Kimi"
}接着你需要新建一个文件 aiModels/kimi.ts ，该文件中应该实现一个集成自 AiApiBasic 对应的类:
export class xunfeiSparkAPIAIService extends AiApiBasic {
constructor(modelList: string[]) {
const apiUrl = 'https://api.moonshot.cn/v1/chat/completions'
super(AgentsType.Kimi, apiUrl, modelList, kimiAPI)
}
}其中，kimiAPI 是对应的请求函数，下面是一个示例：
import { AgentsType } from "@/typings/aiModelAdaptor";
import { AiApiBasic } from ".";
import { RequestFn } from "@/typings/app";
const kimiAPI: RequestFn = function ({ apikey, apiUrl, model, userMessage }) {
return new Promise((resolve, reject) => {
const options = {
method: 'POST',
headers: {
'Authorization': `Bearer ${apikey}`, // 替换成你的 API key
'Content-Type': 'application/json',
'accept': 'application/json',
},
body: JSON.stringify({
model: model,
messages: [
{
role: "system",
content: "Please analyze the user's provided resume information and job description to assess how well the user matches the job. Consider key job-related factors such as job title, required skill set, education, years of experience, age, and any other relevant details. Based on the analysis, write a polite and conversational job application greeting, aiming to secure an interview or job opportunity. Be sure to use professional yet friendly language."
},
{
role: "user",
content: userMessage
}
],
temperature: 0.3
})
};
fetch(apiUrl, options)
.then(response => response.json()) // 处理 JSON 响应
.then(result => {
if (result.choices && result.choices[0].message) {
resolve(result.choices[0].message.content); // 返回结果
} else {
reject("接口获取信息错误，请排查：moonshot api");
}
})
.catch(error => reject(error)); // 捕获错误
});
}
export class kimiAPIAIService extends AiApiBasic {
constructor(modelList: string[]) {
const apiUrl = 'https://api.moonshot.cn/v1/chat/completions'
super(AgentsType.Kimi, apiUrl, modelList, kimiAPI)
}
}最后，你需要在 entrypoints/background.ts 文件中 导入该类， 并传入该 api 执行的 model 列表以实例化：
function initAiApiAdaptor() {
AI = new AiApiAdaptor([
new chatanywhereAIService(['gpt-4o-mini', 'gpt-3.5-turbo', 'gpt-4o', 'gpt-4']),
new xunfeiSparkAPIAIService(['generalv3']),
+ new kimiAPIAIService(["moonshot-v1-8k"])
])
}然后输入 apikey, 就可以测试了：
以 Chrome 为例你可以在 chrome://extensions/
查看到控制台，在这里可以看到日志，以及网络请求信息。
