1. boos直聘自动打招呼插件到底在解决什么问题每天打开 boos直聘重复点“打招呼”、翻简历、点下载是很多 HR 和招聘方的日常。一个岗位挂出去消息列表里几十上百个候选人手动一个个点手指点到发麻效率还低。boos直聘自动打招呼插件本质就是把这套重复动作交给浏览器里的 JS 脚本去完成监听页面 DOM 变化识别候选人卡片按关键词筛选再触发打招呼按钮或下载按钮。它适合谁一是每天要处理大量候选人的招聘方二是想学浏览器插件 JS 操作 DOM 的前端同学。你不需要懂爬虫框架只要会写一点 JavaScript能看懂document.querySelector和事件监听就能跟着做。核心链路有三条自动打招呼、自动筛选简历、自动下载简历。三条链路共用同一套 DOM 监听与触发逻辑区别只在“匹配到什么元素、触发什么动作”。我试过用纯手动方式跑一天大概能处理 80 到 100 个候选人用插件把筛选和打招呼串起来后同样的时间能覆盖 300 个以上而且不会漏掉关键词匹配的简历。下面从零拆解这套逻辑包括可复制的配置片段和本地验证步骤。需要说明的是所有操作都在你自己登录的浏览器会话里完成不涉及账号密码外传也不绕过平台登录态属于本地自测范畴。先明确一个概念浏览器插件在这里的角色是“页面增强”不是“后台爬虫”。它运行在你已经打开的 boos直聘 页面上通过content script注入 JS读取当前 DOM模拟点击。所以它的能力边界取决于页面结构页面改版时选择器要跟着调。这也是为什么下面会重点讲“怎么找稳定的 class 和属性”而不是给你一个永远不变的选择器。另外自动下载简历这条链路要特别注意下载动作依赖页面上的“下载”按钮或附件链接插件只负责触发点击文件保存路径由浏览器下载设置决定。你可以在 Chrome 的chrome://settings/downloads里把“下载前询问保存位置”打开方便确认每次下载的文件。合规前提下建议只对自己有权限查看的简历做本地保存不要批量外传。2. TaoToken 前置准备给插件接一个稳定的模型与 Key 管理插件本身是纯前端 JS为什么还要提 TaoToken因为“自动筛选简历”如果只靠关键词硬匹配误判率不低。比如岗位要求“熟悉 React”候选人写“用过 Vue 和 React 做过项目”硬匹配能过但语义上要判断是否真的匹配就需要模型介入。把模型调用放在插件里用 TaoToken 做统一入口可以避免在插件代码里硬编码多家厂商的 Key。TaoToken 的定位是模型调用与 Key 管理平台官网地址是 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_mediumcsdnutm_campaignrewriteutm_content API 入口是 https://taotoken.net/api 。你可以在控制台创建 API Key然后在插件里用fetch调用兼容接口。这样插件只认一个 Base URL 和一个 Key换模型时改 Model ID 就行不用动业务代码。具体操作先打开控制台页面 https://taotoken.net/console?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentconsoleutm_campaignrewrite 登录后进入 API Keys 页面 https://taotoken.net/api-keys?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentapi-keysutm_campaignrewrite 创建一个新 Key复制保存。注意 Key 只显示一次丢了就重建。然后确认你要用的 Model ID比如做简历语义匹配可以用通用对话模型做代码相关筛选可以用 coding 类模型。模型对话入口在 https://taotoken.net/chat?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentchatutm_campaignrewrite 可以先在那里试一句“判断这段简历是否匹配 React 岗位”确认返回格式再写进插件。如果你打算长期跑招聘自动化甚至把筛选逻辑做成 Agent可以看 Coding Plan 页面 https://taotoken.net/coding-plan?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentcoding-planutm_campaignrewrite 它更适合持续编码和任务编排的场景。接入文档在 https://taotoken.net/doc?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentdocutm_campaignrewrite 里面有 Base URL、鉴权头和请求示例照着填就行。这里要强调插件里调用模型是“可选增强”不是必须。你可以先跑纯 DOM 关键词匹配验证打招呼和下载链路通了再把模型判断加进去。这样排障时能分清是 DOM 选择器问题还是网络请求问题。Key 不要写死在content.js里提交到公开仓库建议放在插件的options页面用chrome.storage.local存代码里读配置。3. 可复制配置manifest、content script 与筛选规则先给插件的目录结构方便你对照boos-helper/ manifest.json content.js options.html options.js rules.jsonmanifest.json用 Manifest V3权限只开必要的{ manifest_version: 3, name: boos直聘自动打招呼助手, version: 1.0.0, description: 本地自测自动筛选、打招呼、下载简历, permissions: [storage, downloads], host_permissions: [https://www.zhipin.com/*], content_scripts: [ { matches: [https://www.zhipin.com/*], js: [content.js], run_at: document_idle } ], options_page: options.html, action: { default_title: boos助手 } }rules.json放筛选规则支持关键词和模型判断开关{ keywords: [React, TypeScript, 前端], excludeKeywords: [实习, 外包], useModel: true, model: { baseUrl: https://taotoken.net/api, modelId: 你的ModelID, apiKeyStorageKey: taotoken_key }, delay: { minMs: 800, maxMs: 2000 } }content.js的核心是三个函数scanCards扫描候选人卡片matchRules匹配规则triggerAction触发打招呼或下载。下面这段是可运行的骨架选择器用[class*]做模糊匹配降低改版影响const sleep (ms) new Promise((r) setTimeout(r, ms)); const rand (min, max) Math.floor(Math.random() * (max - min 1)) min; async function loadRules() { const res await fetch(chrome.runtime.getURL(rules.json)); return res.json(); } function scanCards() { const nodes document.querySelectorAll([class*candidate-card], [class*geek-card]); return Array.from(nodes).map((el) ({ el, text: el.innerText || , name: el.querySelector([class*name])?.innerText || , greetBtn: el.querySelector([class*btn-greet], [class*chat-btn]), downloadBtn: el.querySelector([class*btn-download], [class*resume-download]) })); } function matchRules(card, rules) { const hit rules.keywords.some((k) card.text.includes(k)); const blocked rules.excludeKeywords.some((k) card.text.includes(k)); return hit !blocked; } async function triggerAction(card, rules) { if (card.greetBtn) { card.greetBtn.click(); await sleep(rand(rules.delay.minMs, rules.delay.maxMs)); } if (card.downloadBtn) { card.downloadBtn.click(); await sleep(rand(rules.delay.minMs, rules.delay.maxMs)); } } async function run() { const rules await loadRules(); const cards scanCards(); for (const card of cards) { if (matchRules(card, rules)) { await triggerAction(card, rules); } else { await sleep(rand(rules.delay.minMs, rules.delay.maxMs)); } } } run();options.js负责存 Keydocument.getElementById(save).addEventListener(click, () { const key document.getElementById(key).value.trim(); chrome.storage.local.set({ taotoken_key: key }, () { document.getElementById(status).innerText 已保存; }); });模型判断部分在matchRules里加一个异步分支调用 TaoToken 的兼容接口async function modelMatch(card, rules) { const { taotoken_key } await chrome.storage.local.get(taotoken_key); if (!taotoken_key) return false; const resp await fetch(${rules.model.baseUrl}/v1/chat/completions, { method: POST, headers: { Content-Type: application/json, Authorization: Bearer ${taotoken_key} }, body: JSON.stringify({ model: rules.model.modelId, messages: [ { role: system, content: 你是招聘筛选助手只回答 yes 或 no。 }, { role: user, content: 岗位要求 React 前端这段简历是否匹配${card.text.slice(0, 500)} } ] }) }); const data await resp.json(); return (data.choices?.[0]?.message?.content || ).toLowerCase().includes(yes); }注意baseUrl填https://taotoken.net/api不要带 UTM 参数到代码里鉴权头用Bearer。Model ID 从控制台或文档里确认不要照抄示例。4. 本地验证加载插件、跑通打招呼与下载加载插件打开 Chrome地址栏输入chrome://extensions/右上角打开“开发者模式”点“加载已解压的扩展程序”选择boos-helper目录。加载成功后在扩展列表里能看到它点“详情”可以打开选项页填 Key。验证第一步先关掉模型判断把rules.json里useModel设为false只跑关键词匹配。打开 boos直聘 的候选人列表页按 F12 打开控制台切到 Console应该能看到脚本执行。如果没反应在 Console 里手动执行scanCards()看返回的数组长度。长度为 0 说明选择器没匹配到去 Elements 面板找候选人卡片的真实 class把scanCards里的选择器改掉。验证第二步观察打招呼。把delay调大一点比如minMs: 2000, maxMs: 4000方便肉眼确认。刷新页面后匹配到关键词的卡片应该会依次触发打招呼按钮。如果按钮点了没反应检查greetBtn是不是null或者按钮被父元素拦截了点击事件可以改成card.greetBtn.dispatchEvent(new MouseEvent(click, { bubbles: true }))。验证第三步验证下载。下载按钮触发后文件会进浏览器默认下载目录。如果没下载看 Console 有没有报错常见的是downloadBtn为null或者页面用了iframe嵌套。boos直聘 的简历下载有时在详情页不在列表页这种情况需要先点进详情再触发下载。你可以在triggerAction里加一个判断如果列表页没有下载按钮就先card.el.click()进详情等 DOM 变化后再找下载按钮。验证第四步打开模型判断。在选项页填入 TaoToken Key把useModel设为true刷新页面。Console 里应该能看到网络请求发往https://taotoken.net/api/v1/chat/completions。如果返回 401说明 Key 没读到或格式不对如果返回 404检查baseUrl和路径拼接。模型返回内容里包含yes才触发动作这样能过滤掉一部分关键词误匹配。实测下来纯关键词匹配跑 100 个候选人大概 3 到 5 分钟加上模型判断会慢一些因为每个卡片多一次网络请求。建议先用小批量验证比如把scanCards改成只取前 10 个Array.from(nodes).slice(0, 10)。确认逻辑没问题再放开全量。5. 常见报错排查401、local proxy failed、reading choices401 Unauthorized模型请求返回 401九成是 Key 问题。先在选项页确认 Key 已保存再在 Console 执行chrome.storage.local.get(taotoken_key)看能不能读到。如果读不到检查options.js是否绑定到了正确的按钮 ID。如果读到了还 401去 TaoToken 控制台确认 Key 是否被删除或过期重新建一个。注意请求头是Authorization: Bearer key不要漏掉Bearer和空格。local proxy failed这个报错通常出现在你本地起了代理工具或者插件请求被浏览器代理拦截。先检查系统代理设置关掉不必要的本地代理。如果是在公司网络下确认https://taotoken.net/api能正常访问。可以在浏览器直接打开 API 地址看是否返回正常响应。插件里的host_permissions要包含https://taotoken.net/*否则跨域请求会被拦。Manifest V3 里跨域请求需要在host_permissions声明不要只写zhipin.com。reading choices报错类似Cannot read properties of undefined (reading choices)说明resp.json()返回的结构里没有choices。先打印完整响应const data await resp.json(); console.log(data);。常见原因是接口路径不对比如把baseUrl写成了https://taotoken.net/api/v1然后又拼了/v1/chat/completions变成双v1。正确做法是baseUrl只到/api路径拼/v1/chat/completions。另外确认 Model ID 拼写正确模型不存在时也可能返回错误结构。OAuth 相关报错如果你在插件里用了需要 OAuth 的模型服务可能会遇到 token 过期。TaoToken 的 Key 方式是静态 Bearer不涉及 OAuth 跳转所以插件里不要引入 OAuth 流程。如果看到OAuth字样检查是不是误用了其他 SDK。统一用fetchBearer最省事。打招呼按钮点了没反应除了选择器问题还可能是页面用了事件委托按钮本身没有绑定 click。这种情况用dispatchEvent冒泡或者找到父级容器触发。另外 boos直聘 对频繁操作有频率限制delay不要设太小建议最小 800ms 以上否则可能触发验证。下载文件为空或 0KB说明下载按钮触发时资源还没加载完。可以在点击下载前加一个等待监听 DOM 变化或固定sleep(1500)。如果下载的是 PDF确认浏览器没有拦截弹窗。Chrome 下载设置里关掉“下载前询问”可以减少中断。CC Switch / Cline MCP / Codex auth.json 场景如果你把筛选逻辑放到这些编码工具里做本地调试配置要写全三件套。Base URL 填https://taotoken.net/apiKey 填控制台创建的 KeyModel ID 填你确认可用的模型。以auth.json为例{ baseUrl: https://taotoken.net/api, apiKey: 你的Key, model: 你的ModelID }Cline MCP 的配置里同样三项都要有缺一个就会报连接失败。不要只填 Base URL 就以为能通。6. 把三条链路串起来从自测到稳定运行三条链路的执行顺序建议是先筛选再打招呼最后下载。因为打招呼会改变卡片状态下载依赖详情页顺序乱了容易找不到按钮。在run函数里可以改成两阶段第一阶段只做matchRules把命中的卡片收集起来第二阶段对命中卡片依次triggerAction。这样即使中途某个卡片报错也不影响已收集的列表。稳定性方面加一个MutationObserver监听列表容器当新卡片加载进来时自动触发扫描。boos直聘 的列表是滚动加载的只跑一次scanCards会漏掉后面的候选人。示例const observer new MutationObserver(() { clearTimeout(window.__scanTimer); window.__scanTimer setTimeout(run, 1000); }); observer.observe(document.body, { childList: true, subtree: true });这样页面新增卡片后 1 秒会重新跑一轮。注意加防抖否则 DOM 频繁变化会导致重复触发。run里也要做去重用一个Set记录已处理的卡片文本或 ID避免同一个候选人被打两次招呼。日志方面建议在 Console 里输出结构化信息方便排查console.log([boos-helper], { total: cards.length, matched, greeted, downloaded });每次运行后看这行日志就知道筛选了多少、打招呼多少、下载多少。如果matched为 0回去调关键词如果greeted小于matched检查按钮选择器。最后提醒几个边界插件只在你登录的浏览器里运行不要分享带 Key 的插件包下载的简历文件自己保管好不要上传到公开网盘模型判断只作为辅助最终决策还是人工确认。把delay设合理既是对平台友好也是对自己账号负责。跑通之后你可以把rules.json里的关键词换成自己岗位的模型提示词也按岗位改这套骨架就能复用到不同招聘场景。