LinkedIn_AIHawk

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简介

LinkedIn_AIHawk是一款尖端的自动化工具，旨在彻底改变LinkedIn上的求职和申请流程。在当今竞争激烈的就业市场中，机会稍纵即逝，这个程序为求职者提供了显著优势。通过利用自动化和人工智能的力量，LinkedIn_AIHawk使用户能够高效且个性化地申请大量相关职位，最大限度地提高获得理想工作的机会。

现代求职的挑战

在数字时代，求职领域已经发生了巨大变化。虽然LinkedIn等在线平台开启了无限机遇，但同时也加剧了竞争。求职者经常发现自己花费无数时间浏览职位列表、定制申请材料和重复填写表格。这个过程不仅耗时，而且会造成情感消耗，导致求职疲劳和错失机会。

LinkedIn_AIHawk：你的个人求职助手

LinkedIn_AIHawk作为一个改变游戏规则的解决方案应运而生。它不仅仅是一个工具，更是你24/7不知疲倦的求职伙伴。通过自动化求职过程中最耗时的部分，它让你能够专注于真正重要的事情 - 准备面试和提升专业技能。

功能

智能求职自动化
- 可定制的搜索条件
- 持续扫描新的职位机会
- 智能过滤，排除无关列表
快速高效的申请提交
- 使用LinkedIn的"轻松申请"功能一键申请
- 使用你的个人资料信息自动填写表格
- 自动附加文件（简历、求职信）
AI驱动的个性化
- 为雇主特定问题生成动态回复
- 匹配公司文化的语气和风格
- 关键词优化，提高申请相关性
兼顾数量和质量的管理
- 批量申请能力
- 质量控制措施
- 详细的申请跟踪
智能过滤和黑名单
- 公司黑名单，避免不想要的雇主
- 职位名称过滤，专注于相关职位
动态简历生成
- 自动为每个申请创建定制简历
- 根据职位要求定制简历内容
安全数据处理
- 使用YAML文件安全管理敏感信息

安装

下载并安装Python：

确保你已安装Python。如果没有，请从Python官方网站下载并安装。详细说明请参考以下教程：
下载并安装Google Chrome：
- 从官方网站下载并在默认位置安装最新版本的Google Chrome。

克隆代码库：

git clone https://github.com/feder-cr/LinkedIn_AIHawk_automatic_job_application
cd LinkedIn_AIHawk_automatic_job_application

安装所需包：
```
pip install -r requirements.txt
```

配置

1. secrets.yaml

此文件包含敏感信息。切勿共享或将此文件提交到版本控制系统。

email: [你的LinkedIn邮箱]
- 替换为你的LinkedIn账户邮箱地址
password: [你的LinkedIn密码]
- 替换为你的LinkedIn账户密码
openai_api_key: [你的OpenAI API密钥]
- 替换为你的OpenAI API密钥，用于GPT集成
- 获取API密钥的教程：https://medium.com/@lorenzozar/how-to-get-your-own-openai-api-key-f4d44e60c327
- 注意：你需要为OpenAI账户充值才能使用API。可以访问OpenAI计费面板进行充值。

2. config.yaml

此文件定义了你的求职参数和机器人行为。每个部分包含可自定义的选项：

remote: [true/false]
- 设置为true包括远程工作，false排除远程工作
experienceLevel:
- 将所需经验水平设置为true，其他设置为false
jobTypes:
- 将所需工作类型设置为true，其他设置为false
date:
- 选择一个职位发布时间范围，将其设置为true，其他设置为false
positions:
- 列出你感兴趣的职位名称，每行一个
- 示例：
```
positions:
  - 软件开发工程师
  - 数据科学家
```
locations:
- 列出你想搜索的地点，每行一个
- 示例：
```
locations:
  - 意大利
  - 伦敦
```
distance: [数字]
- 设置你的求职搜索半径（英里）
- 示例：distance: 50
companyBlacklist:
- 列出你想排除的公司，每行一个
- 示例：
```
companyBlacklist:
  - 公司X
  - 公司Y
```
titleBlacklist:
- 列出你想避免的职位名称关键词，每行一个
- 示例：
```
titleBlacklist:
  - 销售
  - 市场营销
```

3. plain_text_resume.yaml

此文件包含你的简历信息，以结构化格式呈现。填写你的个人详细信息、教育背景、工作经验和技能。这些信息用于自动填写申请表格和生成定制简历。

每个部分有特定的字段需要填写：

personal_information:
- 包含基本个人信息
- 示例：name: "张三"
self_identification:
- 可选的人口统计信息
- 示例：gender: "男"
legal_authorization:
- 工作授权状态
- 对每个字段使用true或false
- 示例：usWorkAuthorization: true
work_preferences:
- 你的工作相关偏好
- 对每个字段使用true或false
- 示例：remoteWork: true

education_details:

列出你的教育背景
包括学位、大学、GPA、毕业年份、专业和所获技能

示例：

- degree: "学士"
  university: "示例大学"
  gpa: "3.8"
  graduationYear: "2022"
  fieldOfStudy: "计算机科学"
  skillsAcquired:
    problemSolving: "4"

experience_details:

列出你的工作经历
包括职位、公司、任职期间、地点、行业、主要职责和获得的技能

示例：

- position: "软件开发工程师"
  company: "科技公司"
  employmentPeriod: "2020年1月 - 至今"
  location: "美国旧金山"
  industry: "科技"
  keyResponsibilities:
    responsibility1: "使用React开发网络应用"
  skillsAcquired:
    adaptability: "3"

其他部分如projects、availability、salary_expectations、certifications、skills、languages和interests遵循类似的格式，每个项目占一行。

PLUS. data_folder_example

data_folder_example文件夹包含了一个工作示例，展示了机器人运行所需文件的结构和填写方式。这个文件夹作为实用参考，帮助你正确设置LinkedIn求职机器人的工作环境。

内容

该文件夹内包含以下关键文件的示例版本：

secrets.yaml
config.yaml
plain_text_resume.yaml

这些文件已经填充了虚构但真实的数据，展示了每个文件中正确的格式和信息类型。

用途

使用这个文件夹作为指南特别有助于：

理解每个配置文件的正确结构
查看每个字段的有效数据示例
填写个人文件时有一个参考点

重要提示

使用方法

LinkedIn语言 为确保机器人正常工作，你的LinkedIn语言必须设置为英语。
数据文件夹： 确保你的data_folder包含以下文件：
- secrets.yaml
- config.yaml
- plain_text_resume.yaml
运行机器人：

LinkedIn_AIHawk在处理你的PDF简历时提供了灵活性：

动态简历生成： 如果不使用--resume选项，机器人将自动为每次申请生成独特的简历。此功能使用plain_text_resume.yaml文件中的信息，并针对每个具体的职位申请进行定制，可能会通过为每个职位定制简历来提高你的成功机会。
```
python main.py
```
使用特定简历： 如果你想对所有申请使用特定的PDF简历，请使用--resume选项运行机器人：
```
python main.py --resume /path/to/your/resume.pdf
```

文档

有关每个组件及其各自角色的详细信息，请参阅Documentation文件。

故障排除

ChromeDriver问题： 确保ChromeDriver与你安装的Chrome版本兼容。
缺失文件： 验证数据文件夹中是否存在所有必要文件。
无效YAML： 检查你的YAML文件是否有语法错误。

如果遇到任何问题，可以在GitHub上提出issue。我很乐意为你提供帮助！

结论

LinkedIn_AIHawk通过自动化和增强求职申请过程，为现代就业市场提供了显著优势。凭借动态简历生成和AI驱动的个性化等功能，它提供了无与伦比的灵活性和效率。无论你是求职者，旨在最大化获得工作的机会，还是招聘人员，希望简化申请提交，或是职业顾问，寻求提供更好的服务，LinkedIn_AIHawk都是一个宝贵的资源。通过利用尖端自动化和人工智能技术，这个工具不仅节省时间，还能显著提高当今竞争激烈的就业市场中求职申请的效果和质量。