AI求职引擎

BUBU是一个先进的多代理职业引擎,通过模型上下文协议和LLM编排,自动化处理求职和简历优化过程,提供匹配度评分、差距分析和实时职位推荐。

  • by HseyAI
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使用说明

🤖 BUBU-人工智能工作伙伴

BUBU是一家先进的 多智能体职业引擎 旨在自动化求职和个人资料优化过程。通过利用 模型上下文协议(MCP) 和 LLM编排BUBU根据具体的职位描述分析候选人的简历,以提供合适的分数、差距分析和经过验证的现场工作机会。

🚀 核心功能

  • 多代理编排:数据提取、市场研究和战略分析的专业代理。
  • MCP现场报废:连接到专用的抓取服务器,从LinkedIn和Naukri中提取实时工作数据。
  • 深度差距分析:通过具体的技能提升建议确定硬技能和经验差距。
  • 自动仪表盘:将所有分析同步到谷歌表格,以进行长期职业跟踪。
  • 个性化外展:通过Gmail生成量身定制的求职信和电子邮件候选人报告。

🛠️ 技术栈

  • 后端:n8n(自托管),Node.js。
  • AI模型:OpenAI GPT-4o/GPT-4.1-否。
  • 搜索基础架构:MCP客户端、SerpAPI、SearchApi。
  • 前端:React/Vite(通过Replit/Lovable部署)。

🏗️ 工作流体系结构

  1. Webhook触发器:通过多部分表格数据接收简历(PDF)和职位描述。
  2. 数据提取:LLM从原始简历文本中提取结构化JSON。
  3. 市场调研:AI Agent利用MCP工具和SerpAPI找到6个经过验证的作业链接。
  4. 分析准备:自定义JavaScript将AI输出清理并格式化为web就绪的JSON对象。
  5. 响应:向前端提供100%成功映射响应以进行实时显示。

🔧 安装说明

  • 确保您的n8n实例具有 N8N_BLOCK_ENV_VARS_FROM_EXPRESSIONS=false 用于工具访问。
  • MCP服务器必须托管在专用的VPS(例如Hostinger)上,以处理长时间运行的抓取任务。