boss-agent-cli
🤖 面向真人与 AI Agent 的招聘平台 CLI —— 纯终端向导 · 福利筛选 · 双角色工作流 · JSON 信封。
快速上手 · Agent 集成 · 命令 · 排障 · 路线图 · 中文 | English
观看 48 秒发布会动画 · 交互版 · 终端交互演示 · 福利筛选 · 双角色工作流 · Agent 接入
🧭 为什么
boss-agent-cli 把职位发现、福利筛选、本地简历与 AI、投递沟通、招聘者候选人处理和可恢复采集统一到一个 CLI。真人直接运行 boss 进入纯终端向导；Agent 使用 JSON、schema、MCP 或 Python API 调用同一套 workflow 与状态。boss schema 始终是能力真源。
⚠️ 运行边界
历史配置 operating_mode=assisted|research 继续兼容，但两种模式都可调用全部已实现能力，不再产生模式级 COMPLIANCE_BLOCKED。平台尚未实现的能力仍准确返回 NOT_SUPPORTED；认证失效、账号风险和网络错误保留结构化错误与恢复动作。长流程仍受 timeout、retry、预算、checkpoint 和 stop 控制。
✨ 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 ——
searchshowdetail - 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 - HR 活跃度筛选：
--active 3d只留最近活跃的 HR，避免把投递次数浪费在长期不上线的岗位上；online只看列表、请求量与普通搜索相同，其余档位可能要逐个查职位详情，更慢、风控风险更高，低风险场景建议用--active online——search --active - 纯终端向导：直接运行
boss或boss wizard，选择角色、平台和目标；同一 workflow 也可用--input-json、run ID 或 MCP 推进和恢复 - 本地候选池与统计：查看详情后本地保存、读取带有效状态的网页职位收藏并仅同步有效项 / 用标签和备注复盘候选岗位、离线对比、查看漏斗统计 ——
shortliststatswatchpresetfavorites - 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-jdai local configureai 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 - 招聘者完整链路：候选人搜索、推荐牛人、首次招呼、附件简历接收与下载、简历、聊天/最近消息、回复和职位管理 ——
hr candidates/recommendations/greet/applications/resume/chat/last-messages/reply/request-resume/accept-resume/download-resume/jobs - 平台抽象：
Platform/RecruiterPlatform双注册表 +--platform全局选项；当前注册平台为zhipin（BOSS 直聘）
🚀 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 # 真人入口：直接进入角色、平台和目标向导 boss # Agent / 高级用户仍可直接调用命令 boss doctor # 环境自检 boss login # 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 search "Golang" --city 广州 --active 3d # 只看 3 日内活跃的 HR 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 boss hr candidates "Python" --city 101010100 boss hr recommendations --job-id <encJobId> 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。
🎭 角色与平台
| 平台 | 求职者 | 招聘者 | 状态 |
|---|---|---|---|
BOSS 直聘 (zhipin) |
✅ | ✅ | 默认 |
boss platforms # 查看已注册平台与能力状态（当前仅 zhipin） boss --platform zhipin search "Python" # --platform 默认即 zhipin，可省略
boss hr ... 与招聘者侧 agent 自动化当前均只支持 zhipin-recruiter。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 77 个已实现工具 { "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 39 个顶层命令 + 13 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 - 可恢复采集：
crawl configure/run/start/status/results/resume/stop/shortlist - 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 / workflow：
wizard·schema·platforms·export·config·clean - 候选者动作：
greet·batch-greet·apply·exchange·chat*·pipeline·digest - 招聘者：
hr applications/candidates/recommendations/greet/resume/chat/chatmsg/last-messages/reply/request-resume/accept-resume/download-resume/jobs
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。它使用独立的 <data-dir>/crawl/chrome-profile，不会接管日常 Chrome profile。默认不注入 Hook；如需使用本地脚本，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。细粒度 MCP crawl tools 读取或导入已有 run_id；boss_wizard 可通过共享 workflow 启动、恢复和停止任务。出现平台风险码或安全页时停止并返回恢复命令。
🩺 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。boss doctor 检查 CDP 可达性并汇总 browser_channel 状态。chat / chatmsg 在默认 auto 来源下使用本地凭据的 httpx；显式选择 --browser-source existing-browser 才会通过 CDP 复用已有目标页，且不读取 CLI 保存的 Cookie。现有浏览器候选耗尽返回 BROWSER_SESSION_NOT_FOUND + boss doctor，普通未登录路径仍返回 AUTH_REQUIRED + boss login。所有来源命中平台风控时都停止当前 workflow 并保存 checkpoint；适配器必须有限运行、脱敏、可停止，并只在风险状态解除后显式恢复。
v3.0.0 迁移：Browser Bridge daemon、Chrome 扩展和 [bridge] 安装 extra 已移除。升级 CLI 不会停止旧 daemon，也不会卸载浏览器扩展。 请手动停止旧 daemon，禁用或移除旧扩展，并从安装命令中去掉 [bridge]。浏览器默认降级链为 CDP → headless；若要只复用已有会话，先在本机 CDP 浏览器的官方页面手动登录，再运行：
boss --browser-source existing-browser --cdp-url http://localhost:9222 chat
该来源不新建页面、不导航、不注入 Cookie，也不启动浏览器。CDP 调试端口仅用于本机可信环境，不要暴露到公网或用来绕过平台风控。
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)
└─ 兼容运行元数据（assisted / research 均开放已实现能力）
└─ AuthManager ── 用户主动登录态（Fernet + PBKDF2 机器绑定加密）
└─ Platform 双注册表 ── BossPlatform / BossRecruiterPlatform
└─ BossClient ── httpx + 节流（高斯延迟）；兼容 CDP / patchright 登录与导出
└─ CacheStore（SQLite WAL） · AIService（OpenAI-compatible / Ollama / vLLM）
└─ output.py → JSON 信封 → stdout
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。
双受众提示：hints.next_actions 是给 Agent 执行的后继命令，hints.operator_actions 是给真人操作者的自然语言指引（扫码、在浏览器里调整条件等需要离开终端完成的动作）；TTY 下只渲染后者到 stderr，Agent 应把它转述给操作者。
命令还是 wizard：单次、无状态的能力调用走顶层命令；需要跨步骤状态、可恢复、或中途要把指引递给真人的走 boss wizard（goal 取值见 boss schema 的 wizard_catalog）。
选型：Python ≥ 3.10 · Click · httpx · patchright / CDP（登录、导出与声明的浏览器 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
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- 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。
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📑 许可证 & 友情链接
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