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1. boos直聘自动打招呼插件到底在解决什么问题

每天打开 boos直聘，重复点“打招呼”、翻简历、点下载，是很多 HR 和招聘方的日常。一个岗位挂出去，消息列表里几十上百个候选人，手动一个个点，手指点到发麻，效率还低。boos直聘自动打招呼插件，本质就是把这套重复动作交给浏览器里的 JS 脚本去完成：监听页面 DOM 变化，识别候选人卡片，按关键词筛选，再触发打招呼按钮或下载按钮。

它适合谁？一是每天要处理大量候选人的招聘方，二是想学浏览器插件 + JS 操作 DOM 的前端同学。你不需要懂爬虫框架，只要会写一点 JavaScript，能看懂document.querySelector和事件监听，就能跟着做。核心链路有三条：自动打招呼、自动筛选简历、自动下载简历。三条链路共用同一套 DOM 监听与触发逻辑，区别只在“匹配到什么元素、触发什么动作”。

我试过用纯手动方式跑一天，大概能处理 80 到 100 个候选人；用插件把筛选和打招呼串起来后，同样的时间能覆盖 300 个以上，而且不会漏掉关键词匹配的简历。下面从零拆解这套逻辑，包括可复制的配置片段和本地验证步骤。需要说明的是，所有操作都在你自己登录的浏览器会话里完成，不涉及账号密码外传，也不绕过平台登录态，属于本地自测范畴。

先明确一个概念：浏览器插件在这里的角色是“页面增强”，不是“后台爬虫”。它运行在你已经打开的 boos直聘 页面上，通过content script注入 JS，读取当前 DOM，模拟点击。所以它的能力边界取决于页面结构，页面改版时选择器要跟着调。这也是为什么下面会重点讲“怎么找稳定的 class 和属性”，而不是给你一个永远不变的选择器。

另外，自动下载简历这条链路要特别注意：下载动作依赖页面上的“下载”按钮或附件链接，插件只负责触发点击，文件保存路径由浏览器下载设置决定。你可以在 Chrome 的chrome://settings/downloads里把“下载前询问保存位置”打开，方便确认每次下载的文件。合规前提下，建议只对自己有权限查看的简历做本地保存，不要批量外传。

2. TaoToken 前置准备：给插件接一个稳定的模型与 Key 管理

插件本身是纯前端 JS，为什么还要提 TaoToken？因为“自动筛选简历”如果只靠关键词硬匹配，误判率不低。比如岗位要求“熟悉 React”，候选人写“用过 Vue 和 React 做过项目”，硬匹配能过，但语义上要判断是否真的匹配，就需要模型介入。把模型调用放在插件里，用 TaoToken 做统一入口，可以避免在插件代码里硬编码多家厂商的 Key。

TaoToken 的定位是模型调用与 Key 管理平台，官网地址是 https://taotoken.net/?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_medium=csdn&utm_campaign=rewrite&utm_content= ，API 入口是 https://taotoken.net/api 。你可以在控制台创建 API Key，然后在插件里用fetch调用兼容接口。这样插件只认一个 Base URL 和一个 Key，换模型时改 Model ID 就行，不用动业务代码。

具体操作：先打开控制台页面 https://taotoken.net/console?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=console&utm_campaign=rewrite ，登录后进入 API Keys 页面 https://taotoken.net/api-keys?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=api-keys&utm_campaign=rewrite ，创建一个新 Key，复制保存。注意 Key 只显示一次，丢了就重建。然后确认你要用的 Model ID，比如做简历语义匹配可以用通用对话模型，做代码相关筛选可以用 coding 类模型。模型对话入口在 https://taotoken.net/chat?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=chat&utm_campaign=rewrite ，可以先在那里试一句“判断这段简历是否匹配 React 岗位”，确认返回格式再写进插件。

如果你打算长期跑招聘自动化，甚至把筛选逻辑做成 Agent，可以看 Coding Plan 页面 https://taotoken.net/coding-plan?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=coding-plan&utm_campaign=rewrite ，它更适合持续编码和任务编排的场景。接入文档在 https://taotoken.net/doc?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=doc&utm_campaign=rewrite ，里面有 Base URL、鉴权头和请求示例，照着填就行。

这里要强调：插件里调用模型是“可选增强”，不是必须。你可以先跑纯 DOM 关键词匹配，验证打招呼和下载链路通了，再把模型判断加进去。这样排障时能分清是 DOM 选择器问题还是网络请求问题。Key 不要写死在content.js里提交到公开仓库，建议放在插件的options页面，用chrome.storage.local存，代码里读配置。

3. 可复制配置：manifest、content script 与筛选规则

先给插件的目录结构，方便你对照：

boos-helper/ manifest.json content.js options.html options.js rules.json

manifest.json用 Manifest V3，权限只开必要的：

{ "manifest_version": 3, "name": "boos直聘自动打招呼助手", "version": "1.0.0", "description": "本地自测：自动筛选、打招呼、下载简历", "permissions": ["storage", "downloads"], "host_permissions": ["https://www.zhipin.com/*"], "content_scripts": [ { "matches": ["https://www.zhipin.com/*"], "js": ["content.js"], "run_at": "document_idle" } ], "options_page": "options.html", "action": { "default_title": "boos助手" } }

rules.json放筛选规则，支持关键词和模型判断开关：

{ "keywords": ["React", "TypeScript", "前端"], "excludeKeywords": ["实习", "外包"], "useModel": true, "model": { "baseUrl": "https://taotoken.net/api", "modelId": "你的ModelID", "apiKeyStorageKey": "taotoken_key" }, "delay": { "minMs": 800, "maxMs": 2000 } }

content.js的核心是三个函数：scanCards扫描候选人卡片，matchRules匹配规则，triggerAction触发打招呼或下载。下面这段是可运行的骨架，选择器用[class*=""]做模糊匹配，降低改版影响：

const sleep = (ms) => new Promise((r) => setTimeout(r, ms)); const rand = (min, max) => Math.floor(Math.random() * (max - min + 1)) + min; async function loadRules() { const res = await fetch(chrome.runtime.getURL('rules.json')); return res.json(); } function scanCards() { const nodes = document.querySelectorAll('[class*="candidate-card"], [class*="geek-card"]'); return Array.from(nodes).map((el) => ({ el, text: el.innerText || '', name: el.querySelector('[class*="name"]')?.innerText || '', greetBtn: el.querySelector('[class*="btn-greet"], [class*="chat-btn"]'), downloadBtn: el.querySelector('[class*="btn-download"], [class*="resume-download"]') })); } function matchRules(card, rules) { const hit = rules.keywords.some((k) => card.text.includes(k)); const blocked = rules.excludeKeywords.some((k) => card.text.includes(k)); return hit && !blocked; } async function triggerAction(card, rules) { if (card.greetBtn) { card.greetBtn.click(); await sleep(rand(rules.delay.minMs, rules.delay.maxMs)); } if (card.downloadBtn) { card.downloadBtn.click(); await sleep(rand(rules.delay.minMs, rules.delay.maxMs)); } } async function run() { const rules = await loadRules(); const cards = scanCards(); for (const card of cards) { if (matchRules(card, rules)) { await triggerAction(card, rules); } else { await sleep(rand(rules.delay.minMs, rules.delay.maxMs)); } } } run();

options.js负责存 Key：

document.getElementById('save').addEventListener('click', () => { const key = document.getElementById('key').value.trim(); chrome.storage.local.set({ taotoken_key: key }, () => { document.getElementById('status').innerText = '已保存'; }); });

模型判断部分，在matchRules里加一个异步分支，调用 TaoToken 的兼容接口：

async function modelMatch(card, rules) { const { taotoken_key } = await chrome.storage.local.get('taotoken_key'); if (!taotoken_key) return false; const resp = await fetch(`${rules.model.baseUrl}/v1/chat/completions`, { method: 'POST', headers: { 'Content-Type': 'application/json', 'Authorization': `Bearer ${taotoken_key}` }, body: JSON.stringify({ model: rules.model.modelId, messages: [ { role: 'system', content: '你是招聘筛选助手，只回答 yes 或 no。' }, { role: 'user', content: `岗位要求 React 前端，这段简历是否匹配：${card.text.slice(0, 500)}` } ] }) }); const data = await resp.json(); return (data.choices?.[0]?.message?.content || '').toLowerCase().includes('yes'); }

注意baseUrl填https://taotoken.net/api，不要带 UTM 参数到代码里，鉴权头用Bearer。Model ID 从控制台或文档里确认，不要照抄示例。

4. 本地验证：加载插件、跑通打招呼与下载

加载插件：打开 Chrome，地址栏输入chrome://extensions/，右上角打开“开发者模式”，点“加载已解压的扩展程序”，选择boos-helper目录。加载成功后，在扩展列表里能看到它，点“详情”可以打开选项页填 Key。

验证第一步，先关掉模型判断，把rules.json里useModel设为false，只跑关键词匹配。打开 boos直聘 的候选人列表页，按 F12 打开控制台，切到 Console，应该能看到脚本执行。如果没反应，在 Console 里手动执行scanCards()，看返回的数组长度。长度为 0 说明选择器没匹配到，去 Elements 面板找候选人卡片的真实 class，把scanCards里的选择器改掉。

验证第二步，观察打招呼。把delay调大一点，比如minMs: 2000, maxMs: 4000，方便肉眼确认。刷新页面后，匹配到关键词的卡片应该会依次触发打招呼按钮。如果按钮点了没反应，检查greetBtn是不是null，或者按钮被父元素拦截了点击事件，可以改成card.greetBtn.dispatchEvent(new MouseEvent('click', { bubbles: true }))。

验证第三步，验证下载。下载按钮触发后，文件会进浏览器默认下载目录。如果没下载，看 Console 有没有报错，常见的是downloadBtn为null，或者页面用了iframe嵌套。boos直聘 的简历下载有时在详情页，不在列表页，这种情况需要先点进详情，再触发下载。你可以在triggerAction里加一个判断：如果列表页没有下载按钮，就先card.el.click()进详情，等 DOM 变化后再找下载按钮。

验证第四步，打开模型判断。在选项页填入 TaoToken Key，把useModel设为true，刷新页面。Console 里应该能看到网络请求发往https://taotoken.net/api/v1/chat/completions。如果返回 401，说明 Key 没读到或格式不对；如果返回 404，检查baseUrl和路径拼接。模型返回内容里包含yes才触发动作，这样能过滤掉一部分关键词误匹配。

实测下来，纯关键词匹配跑 100 个候选人大概 3 到 5 分钟，加上模型判断会慢一些，因为每个卡片多一次网络请求。建议先用小批量验证，比如把scanCards改成只取前 10 个：Array.from(nodes).slice(0, 10)。确认逻辑没问题再放开全量。

5. 常见报错排查：401、local proxy failed、reading choices

401 Unauthorized：模型请求返回 401，九成是 Key 问题。先在选项页确认 Key 已保存，再在 Console 执行chrome.storage.local.get('taotoken_key')看能不能读到。如果读不到，检查options.js是否绑定到了正确的按钮 ID。如果读到了还 401，去 TaoToken 控制台确认 Key 是否被删除或过期，重新建一个。注意请求头是Authorization: Bearer <key>，不要漏掉Bearer和空格。

local proxy failed：这个报错通常出现在你本地起了代理工具，或者插件请求被浏览器代理拦截。先检查系统代理设置，关掉不必要的本地代理。如果是在公司网络下，确认https://taotoken.net/api能正常访问。可以在浏览器直接打开 API 地址，看是否返回正常响应。插件里的host_permissions要包含https://taotoken.net/*，否则跨域请求会被拦。Manifest V3 里跨域请求需要在host_permissions声明，不要只写zhipin.com。

reading 'choices'：报错类似Cannot read properties of undefined (reading 'choices')，说明resp.json()返回的结构里没有choices。先打印完整响应：const data = await resp.json(); console.log(data);。常见原因是接口路径不对，比如把baseUrl写成了https://taotoken.net/api/v1，然后又拼了/v1/chat/completions，变成双v1。正确做法是baseUrl只到/api，路径拼/v1/chat/completions。另外确认 Model ID 拼写正确，模型不存在时也可能返回错误结构。

OAuth 相关报错：如果你在插件里用了需要 OAuth 的模型服务，可能会遇到 token 过期。TaoToken 的 Key 方式是静态 Bearer，不涉及 OAuth 跳转，所以插件里不要引入 OAuth 流程。如果看到OAuth字样，检查是不是误用了其他 SDK。统一用fetch+Bearer最省事。

打招呼按钮点了没反应：除了选择器问题，还可能是页面用了事件委托，按钮本身没有绑定 click。这种情况用dispatchEvent冒泡，或者找到父级容器触发。另外 boos直聘 对频繁操作有频率限制，delay不要设太小，建议最小 800ms 以上，否则可能触发验证。

下载文件为空或 0KB：说明下载按钮触发时资源还没加载完。可以在点击下载前加一个等待，监听 DOM 变化或固定sleep(1500)。如果下载的是 PDF，确认浏览器没有拦截弹窗。Chrome 下载设置里关掉“下载前询问”可以减少中断。

CC Switch / Cline MCP / Codex auth.json 场景：如果你把筛选逻辑放到这些编码工具里做本地调试，配置要写全三件套。Base URL 填https://taotoken.net/api，Key 填控制台创建的 Key，Model ID 填你确认可用的模型。以auth.json为例：

{ "baseUrl": "https://taotoken.net/api", "apiKey": "你的Key", "model": "你的ModelID" }

Cline MCP 的配置里同样三项都要有，缺一个就会报连接失败。不要只填 Base URL 就以为能通。

6. 把三条链路串起来：从自测到稳定运行

三条链路的执行顺序建议是：先筛选，再打招呼，最后下载。因为打招呼会改变卡片状态，下载依赖详情页，顺序乱了容易找不到按钮。在run函数里可以改成两阶段：第一阶段只做matchRules，把命中的卡片收集起来；第二阶段对命中卡片依次triggerAction。这样即使中途某个卡片报错，也不影响已收集的列表。

稳定性方面，加一个MutationObserver监听列表容器，当新卡片加载进来时自动触发扫描。boos直聘 的列表是滚动加载的，只跑一次scanCards会漏掉后面的候选人。示例：

const observer = new MutationObserver(() => { clearTimeout(window.__scanTimer); window.__scanTimer = setTimeout(run, 1000); }); observer.observe(document.body, { childList: true, subtree: true });

这样页面新增卡片后 1 秒会重新跑一轮。注意加防抖，否则 DOM 频繁变化会导致重复触发。run里也要做去重，用一个Set记录已处理的卡片文本或 ID，避免同一个候选人被打两次招呼。

日志方面，建议在 Console 里输出结构化信息，方便排查：

console.log('[boos-helper]', { total: cards.length, matched, greeted, downloaded });

每次运行后看这行日志，就知道筛选了多少、打招呼多少、下载多少。如果matched为 0，回去调关键词；如果greeted小于matched，检查按钮选择器。

最后提醒几个边界：插件只在你登录的浏览器里运行，不要分享带 Key 的插件包；下载的简历文件自己保管好，不要上传到公开网盘；模型判断只作为辅助，最终决策还是人工确认。把delay设合理，既是对平台友好，也是对自己账号负责。跑通之后，你可以把rules.json里的关键词换成自己岗位的，模型提示词也按岗位改，这套骨架就能复用到不同招聘场景。