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JobRadar/README.md
2026-08-14 15:12:05 +08:00

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JobRadar · 职途雷达

JobRadar 是一套面向个人使用的智能岗位发现与决策系统。项目计划从指定招聘网站采集岗位信息,依据可配置规则完成筛选,并结合联网检索与大模型分析补充企业性质、岗位匹配度、判断依据和置信度,最终形成可追溯的个人岗位库。

当前项目处于基础骨架阶段,已完成 Django 工程初始化;岗位采集、企业研判、评分、异步任务和业务页面均在后续迭代范围内。

项目目标

  • 通过独立站点适配器采集授权范围内的岗位信息。
  • 统一不同来源的岗位字段,并识别重复岗位和内容变化。
  • 使用硬性规则优先排除明显不符合要求的岗位。
  • 联网补充企业主体、企业性质和行业等信息,保留来源与查询时间。
  • 按可配置权重计算岗位匹配分,输出推荐理由和风险提示。
  • 提供适合个人使用的岗位管理、收藏、忽略和投递跟踪页面。
  • 保留原始数据、规则版本和分析证据,使每项结论可以复核。

技术栈

分类 选型 当前状态
开发语言 Python 3.13 已配置
Web 框架 Django 6.0.8 已配置
当前数据库 SQLite 已配置,仅用于开发起步
目标数据库 PostgreSQL 规划中
页面采集 Playwright 环境已安装,尚未接入
普通请求 HTTPX 规划中
异步任务 Celery + Redis 规划中
定时调度 Celery Beat 规划中
AI 分析 兼容 OpenAI 接口的模型服务 规划中
用户系统 Django 内置认证 + 简化用户资料 规划中
WebUI Django Admin + 自定义 Django 页面 规划中
部署 Docker Compose + Nginx/Caddy + HTTPS 规划中

第一阶段优先采用 Django Admin 管理站点、规则、企业和任务数据,再为岗位浏览与决策流程开发自定义页面。出现明确的前后端分离需求后,再评估是否增加 Django REST Framework 和 Vue。

当前目录

JobRadar/
├── JobRadar/             Django 项目配置
│   ├── asgi.py
│   ├── settings.py
│   ├── urls.py
│   └── wsgi.py
├── docs/                 架构与实施文档
├── templates/            全局 Django 模板
├── environment.yml       Conda 环境定义
├── manage.py             Django 管理入口
└── README.md

业务模块将随迭代逐步增加,暂定拆分为:

accounts/                 用户认证、个人配置与数据归属
jobs/                     岗位、岗位来源及状态跟踪
companies/                企业主体及企业证据
crawlers/                 招聘网站采集适配器
screening/                硬性筛选规则
ranking/                  权重评分
ai_analysis/              语义分析及结构化输出
task_center/              采集、分析与调度任务
audit/                    日志、证据与版本追踪

详细边界参见 架构设计,开发顺序参见 实施路线图

本地运行

1. 创建或更新 Conda 环境

如果本机还没有 JobRadar 环境:

conda env create -f environment.yml

如果环境已经存在:

conda env update -n JobRadar -f environment.yml --prune

激活环境:

conda activate JobRadar

2. 检查数据库迁移

当前默认使用项目目录中的 SQLite 数据库:

python manage.py migrate

3. 创建本地管理员

python manage.py createsuperuser

4. 启动开发服务

python manage.py runserver

访问地址:

5. 安装 Playwright 浏览器

首次开发采集模块时执行:

python -m playwright install chromium

浏览器文件不应提交到仓库。

配置原则

  • 本地开发密钥、数据库密码、招聘网站 Cookie 和模型 API Key 不得提交到 Git。
  • 当前 settings.py 仍是 Django 生成的开发配置,不可直接用于生产环境。
  • 接入 PostgreSQL 前,应先增加本地配置文件或环境隔离方案,并提供不含真实密钥的示例配置。
  • 采集器必须设置并发、频率、超时和指数退避,不能绕过验证码、登录保护或访问控制。
  • 企业性质及 AI 判断必须保存来源、判断时间和置信度;信息不足时应标记为待人工复核。

用户系统

系统面向公网部署,因此第一阶段即接入用户认证,但不设计复杂的角色权限体系:

  • 使用 Django 内置用户、密码哈希、Session 和登录保护能力。
  • 普通用户登录后只能访问自己的搜索任务、筛选配置、岗位状态和个人画像。
  • 管理员使用 Django Admin 维护站点适配器、系统任务和异常数据。
  • 第一阶段只区分普通用户与管理员,不增加角色表、权限组、组织机构或审批流。
  • 业务数据必须记录所属用户,查询和任务执行时统一校验数据归属。
  • 默认关闭公开注册,由管理员创建账号;确需开放注册时再增加邮箱验证、验证码和频率限制。

公网部署要求

  • Django 由生产级 WSGI/ASGI 服务运行,不能使用 manage.py runserver 对外提供服务。
  • 使用 Nginx 或 Caddy 作为反向代理,并强制启用 HTTPS。
  • 正确配置 ALLOWED_HOSTS、可信 CSRF 来源、安全 Cookie 和代理转发头。
  • PostgreSQL 和 Redis 仅在容器私有网络中开放,不映射到公网。
  • 登录、注册、密码重置和耗时接口应设置频率限制与异常审计。
  • 密钥、数据库密码、网站 Cookie 和模型 API Key通过部署平台密钥或受保护的环境配置注入。
  • 定期备份数据库,并验证备份恢复流程。

开发约定

  • 一个招聘网站对应一个采集适配器,禁止把站点特有解析逻辑写入公共业务模块。
  • 原始数据与标准化数据分开保存,避免解析规则变化后无法追溯。
  • 先执行确定性筛选,再调用联网服务和大模型,降低成本与误判范围。
  • 评分权重由配置决定,大模型只输出结构化维度分析,不直接修改最终分数。
  • 采集、企业补全和 AI 分析任务必须可重复执行,并通过唯一约束或幂等键防止重复入库。
  • 重要判断应包含证据,不以模型生成的自然语言作为唯一依据。

验证命令

python manage.py check
python manage.py test

涉及数据模型变更时,还应检查是否遗漏迁移文件:

python manage.py makemigrations --check --dry-run

合规说明

JobRadar 仅用于个人岗位信息整理与求职辅助。使用前应确认目标网站的服务条款、数据授权范围和访问频率限制。项目不以绕过验证码、风控、登录限制或其他技术保护措施为目标,也不应自动投递简历或自动联系招聘人员。

项目状态

当前版本:0.1.0-dev

当前阶段Django 基础工程和项目文档初始化。