get-offers

Get Offers

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Get Offers 是一个给 Agent 使用的申请工作台，把简历整理、目标收集、JD/导师匹配、材料生成、邮件草稿和浏览器辅助投递串成一条可复核的流程。你给它真实经历和目标方向，它负责把重复、分散、容易漏项的申请准备工作整理成结构化产出。

它适合正在同时推进实习、校招、社招、导师套磁、科研实习、高校/事业单位机会的人。项目目标不是替你盲目群发，而是让 Agent 承担资料整理、匹配分析和草稿生产，把最终判断、邮件发送和投递确认留给你。

推荐搭配 Codex App 的目标模式使用。

合作中转站：https://4router.net/register?aff=efx9 邀请链接可获 3u 试用额度，适合订阅官方 ChatGPT 有困难或者需要按量付费的用户。

它能做什么

• 修正简历：根据四份中文简历指南整理 resume.md。
• 收集目标：支持公开招聘接口、网页、导师主页、Chrome 扩展采集、CSV/Excel 导入。
• 定制材料：生成匹配重点、缺口提示、打招呼文本、申请信和目标专属简历。
• 输出草稿：生成 LaTeX 简历 PDF/JPEG、浏览器投递包和 .eml 邮件草稿。
• 辅助投递：配合 Chrome 扩展填入文本、复制材料、记录状态；默认不自动发送。

最快开始

先把仓库放到本机：

git clone https://github.com/kola-official/get-offers.git ~/plugins/get-offers

然后把下面这段话交给 Codex、Claude Code、Gemini CLI、Cline、Aider、opencode、Qoder、Trae 等 Agent：

请把 ~/plugins/get-offers 安装为本地 get-offers 申请工作流。

如果支持插件安装，请读取 .codex-plugin/plugin.json 或 .claude-plugin/plugin.json。
如果不支持插件安装，请至少把这个仓库作为项目工作区读取。

开始前请阅读 AGENTS.md、skills/get-offers/SKILL.md、
skills/get-offers/references/workflow.md、
skills/get-offers/references/material-guidelines.md，
以及四份“简历参考编写指南”。

安装或读取完成后，新开对话并说：

使用 $get-offers 帮我做一轮批量申请。
先根据我的简历优化 resume.md，再收集目标岗位/导师，
按 JD 或导师方向生成定制简历和申请材料，
最后只准备可人工复核的邮件草稿和浏览器投递包，不要自动发送。

你只需要准备：

• 一份原始简历或个人经历描述。
• 目标方向，例如“算法实习”“大模型应用”“AI4Science 导师”“高校科研岗”。
• 可选：已有岗位表、导师名单、招聘网页、学校/公司清单。

Agent 会根据环境引导安装依赖、加载 Chrome 扩展、登录必要网站，并选择收集路线。默认只生成可复核材料、邮件草稿和浏览器任务包。

Codex 手动安装插件

如果你使用 Codex Desktop 或 Codex CLI，可以手动安装为本地插件：

cd ~/plugins/get-offers
codex plugin add get-offers@personal

如果提示找不到 get-offers@personal，检查 ~/.agents/plugins/marketplace.json 中是否有下面这个条目。没有的话，把仓库放在 ~/plugins/get-offers 后，将该条目加入 plugins 数组：

{
  "name": "get-offers",
  "source": {
    "source": "local",
    "path": "./plugins/get-offers"
  },
  "policy": {
    "installation": "AVAILABLE",
    "authentication": "ON_INSTALL"
  },
  "category": "Productivity"
}

然后重新运行：

codex plugin add get-offers@personal

重新安装后新开一个 Codex 对话，再使用 $get-offers。

只安装技能

如果你的 Agent 只支持技能目录，可以把技能目录链接到本地技能路径：

mkdir -p ~/.codex/skills
ln -sfn ~/plugins/get-offers/skills/get-offers ~/.codex/skills/get-offers

完整仓库仍需保留在本机，因为脚本、Chrome 扩展、简历指南和模板都在仓库里。

手动运行的最短路径

如果你不通过 Agent，也可以手动跑完整流程。先安装可选依赖：

python3 -m pip install -r requirements.txt

python3 skills/get-offers/scripts/init_application_project.py \
  --project-dir ~/Documents/get-offers-campaign \
  --project-name "my applications"

把原始简历放到 ~/Documents/get-offers-campaign/input/resume.md，并准备目标表，例如 ~/Documents/get-offers-campaign/targets/merged_targets.csv：

priority,target_type,target,organization,email,role_or_direction,url,source_platform,salary,source,notes
1,job,算法实习生,Example AI,[email protected],多模态算法实习,https://example.com/job,官网,,manual,关注 PyTorch 和模型评测
1,mentor,张老师,Example University,[email protected],AI4Science 方向,https://example.edu/prof,学院主页,,manual,阅读主页后再套磁

然后生成匹配结果、材料和草稿：

python3 skills/get-offers/scripts/run_campaign_pipeline.py \
  --project-dir ~/Documents/get-offers-campaign \
  --target-input ~/Documents/get-offers-campaign/targets/merged_targets.csv \
  --resume-file ~/Documents/get-offers-campaign/input/resume.md \
  --applicant-name "Your Name" \
  --campaign-name "my applications" \
  --from "Your Name <[email protected]>" \
  --compile-resume-pdf

这会生成匹配报告、目标专属材料、浏览器任务包和本地 .eml 草稿，不会上传邮件、发送邮件或点击最终申请按钮。

Chrome 扩展

仓库内置 Chrome 扩展：

chrome-extension/get-offers-helper

安装方式：

1. 打开 chrome://extensions/。
2. 开启“开发者模式”。
3. 点击“加载已解压的扩展程序”。
4. 选择 chrome-extension/get-offers-helper。

它可以做三件事：

• 采集当前页面中用户已经能看到的岗位、学院或导师信息。
• 把生成好的打招呼文本、申请信和简历路径带到招聘网站页面。
• 在用户明确开启后，按 manual / assist / auto 辅助填入或发送。

安全边界：

• 默认只生成草稿、复制文本或填入文本。
• 不保存 Cookie，不破解验证码，不绕过平台风控。
• 需要登录、扫码、短信、人机验证时，由用户自己完成。
• SMTP 直接发送和浏览器自动发送都必须由用户明确选择。

支持范围

支持公开招聘接口/网页、学校和导师主页、Chrome 可见页面采集，以及 CSV、JSON、JSONL、XLSX 导入。覆盖互联网/AI 公司、常见招聘平台、NCSS/国聘/省级人才网、高校人事处和导师列表等场景。

平台细节见：

• skills/get-offers/references/support-matrix.md
• skills/get-offers/integrations/runtime_support.json
• skills/get-offers/integrations/public_job_sources.json
• skills/get-offers/integrations/web_sources.json
• skills/get-offers/integrations/faculty_sources.json

生成什么

一次 campaign 通常会得到：

resume.md                         稳定事实简历
targets/merged_targets.csv         目标池
targets/matched_targets.csv        匹配分和建议
materials/<target>/                每个目标的专属材料
materials/<target>/tailored_resume.pdf
materials/<target>/application_letter.md
drafts/*.eml                       可复核邮件草稿
targets/chrome_tasks.json          Chrome 扩展任务包
pipeline_report.md                 本轮执行报告

依赖

基础能力只需要 Python 3.10+。在线网页采集通常需要：

python3 -m pip install -r requirements.txt

生成 PDF 简历需要 XeLaTeX。Agent 使用时，可以让 Agent 检查并引导安装；手动使用时请安装 TeX Live、MacTeX 或其他包含 xelatex 的发行版。

隐私和安全