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# 自动找工作系统 - 功能规划文档
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> 版本: v1.0 | 规划日期: 2025-12-25 | 状态: 待开发
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## 文档说明
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本文档规划了自动找工作系统的未开发功能,按优先级分为4个方向共20项功能。每项功能包含现状分析、待开发内容和预期价值,可直接转化为开发任务。
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## 优先级说明
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- **HIGH**: 核心功能,对系统价值提升明显,建议优先开发
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- **MEDIUM**: 重要优化,提升用户体验和系统性能,可分阶段实施
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- **LOW**: 未来规划,可根据实际需求决定是否开发
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## 第一部分: 功能完善和补充
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**优先级: HIGH** | **预计工期: 4-6周**
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### 1.1 自动聊天功能完善 ⭐⭐⭐⭐⭐
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**现状分析**
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- ✅ 聊天记录表结构完整 (`chat_records`)
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- ✅ AI聊天内容生成基础框架 (`aiService.generateChatContent`)
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- ✅ 聊天类型分类 (greeting/followup/interview/reply)
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- ❌ AI生成器未完整实现
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- ❌ 聊天时机判断逻辑缺失
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- ❌ 多轮对话上下文管理未实现
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**待开发内容**
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1. **AI聊天内容生成器完整实现**
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- 完善 Prompt 模板(不同场景)
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- 集成简历信息和岗位描述
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- 个性化内容生成(根据HR回复调整策略)
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- 长度和语气控制
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2. **聊天时机智能判断**
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- HR查看后多久发消息(规则+AI预测)
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- 避免过于频繁或过晚联系
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- 根据不同平台特性调整策略
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- 工作时间优先发送
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3. **多轮对话上下文管理**
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- 记录对话历史
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- 上下文理解(避免重复询问)
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- 话题延续和自然过渡
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- 面试邀约智能识别和响应
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4. **情感分析和回复策略调整**
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- 分析HR回复的情感倾向
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- 根据情感调整后续策略
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- 识别拒绝信号(及时停止沟通)
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- 识别兴趣信号(加大沟通力度)
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**技术实现**
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- 文件路径: `api/middleware/job/chatManager.js`
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- 依赖: `aiService.js`, `chat_records表`
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- 预计工期: 2周
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**预期价值**
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- 📈 HR回复率提升 30%+
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- 📈 面试邀约率提升 20%+
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- 💡 减少人工沟通成本 80%+
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- ✨ 提供24小时自动化沟通能力
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### 1.2 账号保活任务 ⭐⭐⭐⭐⭐
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**现状分析**
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- ✅ 配置项已有 (`pla_account.auto_active`, `active_interval`, `active_actions_json`)
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- ✅ 任务类型定义 (`auto_active_account`)
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- ❌ 执行逻辑未实现
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- ❌ 行为模拟策略缺失
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**待开发内容**
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1. **定时浏览岗位模拟真实用户**
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- 随机浏览岗位详情
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- 模拟点击、滚动行为
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- 页面停留时间随机化(10-60秒)
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- 每日浏览次数控制(5-20次)
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2. **随机时间间隔访问**
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- 避免固定时间访问(容易被识别)
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- 工作时间随机分布
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- 模拟午休和下班后的访问
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- 周末降低活跃频率
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3. **多样化操作行为**
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- 搜索岗位(随机关键词)
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- 查看推荐岗位
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- 浏览公司主页
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- 修改简历可见性
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- 更新最后活跃时间
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4. **避免账号被标记为机器人**
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- 行为模式随机化
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- 添加鼠标轨迹模拟
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- 操作速度人性化(不要太快)
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- 避免连续大量操作
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**技术实现**
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- 文件路径: `api/middleware/schedule/taskHandlers.js` (新增 `handleAutoActiveTask`)
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- MQTT指令: 新增 `auto_active` 操作类型
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- 预计工期: 1周
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**预期价值**
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- 📉 账号封禁风险降低 70%+
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- 📈 简历曝光率提升 40%+
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- 🔒 账号在线状态保持稳定
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- ✨ 自动维护账号活跃度
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### 1.3 简历自动更新 ⭐⭐⭐⭐
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**现状分析**
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- ✅ 简历同步功能完整
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- ✅ 简历信息存储完善
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- ❌ 简历刷新逻辑未实现
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- ❌ 简历优化建议缺失
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**待开发内容**
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1. **定时刷新简历排名**
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- 每天自动刷新简历(提升排名)
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- 最佳刷新时间智能选择(如早上9点)
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- 通过MQTT下发刷新指令
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- 记录刷新历史和效果
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2. **简历内容优化建议**
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- AI分析当前简历不足
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- 给出具体优化建议(哪些技能需要补充)
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- 对比同类岗位的简历特征
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- 建议调整项目经验描述
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3. **A/B测试不同简历版本效果**
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- 支持多个简历版本
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- 自动切换测试
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- 统计不同版本的查看率和回复率
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- 推荐最优版本
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**技术实现**
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- 文件路径: `api/middleware/job/resumeManager.js` (新增刷新方法)
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- MQTT指令: 新增 `refresh_resume` 操作
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- 数据库: `resume_info` 新增 `last_refresh_time` 字段
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- 预计工期: 1周
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**预期价值**
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- 📈 简历曝光率提升 50%+
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- 📈 查看率提升 30%+
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- 💡 简历质量持续优化
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- ✨ 自动维护简历新鲜度
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### 1.4 岗位黑名单和收藏 ⭐⭐⭐⭐
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**现状分析**
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- ❌ 黑名单功能未实现
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- ❌ 收藏功能未实现
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- ❌ 岗位对比功能缺失
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**待开发内容**
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1. **公司黑名单**
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- 不再投递某公司的岗位
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- 黑名单原因记录(薪资虚标、工作内容不符等)
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- 支持批量添加
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- 黑名单导入导出
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2. **岗位类型黑名单**
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- 不再投递某类岗位(如外包、销售)
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- 支持自定义黑名单关键词
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- 黑名单优先级高于匹配规则
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3. **收藏感兴趣岗位**
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- 标记收藏岗位
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- 收藏原因备注
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- 收藏夹分类管理
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- 收藏岗位状态跟踪(是否还在招聘)
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4. **岗位对比功能**
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- 多个岗位并排对比
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- 对比维度: 薪资、技能要求、公司、地点、福利
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- AI给出推荐意见
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- 导出对比报告
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**技术实现**
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- 数据库: 新增 `job_blacklist`, `job_favorites` 表
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- 文件路径: `api/controller_admin/` 新增相关API
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- 前端: `admin/src/views/work/` 新增黑名单和收藏页面
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- 预计工期: 1周
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**预期价值**
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- 📈 投递精准度提升 40%+
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- 📉 无效投递减少 60%+
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- 💡 提供个性化岗位管理
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- ✨ 提高求职效率
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### 1.5 多轮面试跟踪 ⭐⭐⭐⭐
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**现状分析**
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- ✅ `apply_records` 表有 `hasInterview` 字段
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- ❌ 只记录是否有面试,未细分轮次
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- ❌ Offer管理功能缺失
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- ❌ 入职状态未追踪
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**待开发内容**
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1. **一面/二面/三面状态追踪**
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- 新增面试轮次字段 (`interview_round`)
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- 每轮面试时间、地点、面试官记录
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- 面试类型(电话、视频、现场)
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- 面试状态(待面试、已面试、通过、淘汰)
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2. **面试反馈记录**
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- 面试官反馈内容
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- 面试问题记录
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- 自我评价
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- 改进建议
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3. **Offer管理**
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- Offer详情(薪资、福利、入职时间)
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- 接受/拒绝/谈薪状态
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- 谈薪记录(几轮谈判,最终结果)
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- Offer对比(如有多个Offer)
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4. **入职状态追踪**
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- 入职日期
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- 试用期状态
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- 转正时间
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- 离职时间(如有)
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**技术实现**
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- 数据库: `apply_records` 新增字段或新增 `interview_records`, `offer_records` 表
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- 文件路径: `api/controller_admin/apply_records.js` 扩展
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- 前端: `admin/src/views/work/apply_records.vue` 新增详情面板
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- 预计工期: 1.5周
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**预期价值**
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- 📊 完整的求职生命周期管理
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- 📈 面试准备更充分
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- 💡 Offer决策更科学
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- ✨ 提供长期职业数据积累
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## 第二部分: AI能力增强
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**优先级: HIGH** | **预计工期: 5-7周**
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### 2.1 简历智能优化 ⭐⭐⭐⭐⭐
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**现状分析**
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- ✅ 简历AI分析基础功能 (`aiService.analyzeResume`)
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- ✅ 竞争力评分、技能提取、优劣势分析
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- ❌ 优化建议深度不足
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- ❌ 针对性改进方案缺失
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**待开发内容**
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1. **AI简历分析深度提升**
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- 细粒度分析(每个项目、每段经历)
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- 识别简历中的弱项和亮点
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- 对比行业优秀简历
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- 生成详细分析报告
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2. **简历改进建议(针对性)**
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- 针对目标岗位给出定制化建议
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- 建议补充哪些技能关键词
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- 建议如何重写工作描述
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- 建议哪些内容需要精简
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3. **技能关键词优化建议**
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- 分析热门技能关键词
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- 建议替换为更专业的术语
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- 建议技能顺序排列
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- 建议补充相关技能
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4. **项目经验描述优化**
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- 使用STAR法则重写项目描述
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- 量化项目成果(如提升XX%性能)
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- 突出个人贡献和技术难点
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- 精简冗长描述
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**技术实现**
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- 文件路径: `api/middleware/job/aiService.js` 新增 `optimizeResume` 方法
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- Prompt工程: 设计专业的简历优化Prompt
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- 前端: `resume_info_detail.vue` 新增优化建议面板
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- 预计工期: 2周
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**预期价值**
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- 📈 简历竞争力提升 20%+
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- 📈 查看率提升 35%+
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- 📈 回复率提升 25%+
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- 💡 简历质量专业化
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### 2.2 面试问题预测 ⭐⭐⭐⭐
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**待开发内容**
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1. **基于岗位描述预测面试问题**
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- 分析岗位职责和要求
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- 预测技术问题(如React性能优化、数据库索引等)
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- 预测行为问题(如团队合作、项目经验)
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- 预测HR问题(如离职原因、职业规划)
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2. **提供参考答案**
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- 给出专业、结构化的答案
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- 提供多种回答思路
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- 标注答案亮点和注意事项
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- 面试官可能的追问
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3. **根据简历生成个性化回答**
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- 结合简历中的项目经验
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- 使用简历中的真实案例
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- 避免空洞的回答
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- 突出个人优势
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**技术实现**
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- 文件路径: `api/middleware/job/aiService.js` 新增 `predictInterviewQuestions` 方法
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- 数据来源: `job_postings.jobDescription`, `resume_info`
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- 前端: 新增 `interview_prep.vue` 面试准备页面
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- 预计工期: 1.5周
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**预期价值**
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- 📈 面试通过率提升 30%+
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- ⏱️ 面试准备时间减少 70%+
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- 💡 回答更专业、更自信
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- ✨ 提供全方位面试辅导
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### 2.3 薪资谈判策略 ⭐⭐⭐⭐
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**待开发内容**
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1. **AI分析岗位薪资合理范围**
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- 根据岗位要求和地区计算合理薪资
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- 参考行业薪资数据(如拉勾、Boss薪资报告)
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- 考虑公司规模和融资阶段
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- 给出薪资范围建议(如18-22K)
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2. **给出谈薪建议和话术**
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- 什么时候开始谈薪(面试哪个阶段)
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- 如何提薪资要求(不卑不亢)
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- 谈判策略(如先等对方报价)
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- 具体话术模板
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3. **根据市场行情评估Offer价值**
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- 对比市场平均薪资
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- 综合评估(薪资+福利+发展空间)
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- 识别低于市场价的Offer
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- 给出接受/拒绝建议
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**技术实现**
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- 文件路径: `api/middleware/job/aiService.js` 新增 `analyzeSalary` 方法
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- 数据源: 岗位描述、地区、公司、市场数据
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- 前端: `offer_analysis.vue` Offer分析页面
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- 预计工期: 1周
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**预期价值**
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- 💰 薪资平均提升 10-15%
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- 📈 谈判成功率提升 40%+
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- 💡 避免接受低薪Offer
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- ✨ 提供科学的薪资决策
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### 2.4 公司背景调查 ⭐⭐⭐⭐
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**待开发内容**
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1. **整合企查查/天眼查数据**
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- 调用企查查API获取公司信息
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- 公司基本信息(注册资本、成立时间、法人)
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- 融资情况(融资轮次、投资方)
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- 诉讼记录、欠薪记录
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2. **AI分析公司发展前景**
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||||
- 根据融资情况评估发展阶段
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- 根据招聘规模判断业务状态
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||||
- 根据行业趋势预测前景
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- 给出公司评级(A/B/C/D)
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3. **风险预警**
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- 识别高风险公司(如多次欠薪、频繁裁员)
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- 识别虚假招聘(如招聘周期异常长)
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- 识别外包公司(尽管岗位描述未标注)
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- 给出风险提示和建议
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**技术实现**
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- 文件路径: `api/services/company_background_service.js`
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- 数据源: 企查查API、`company_info` 表
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- 前端: `job_postings.vue` 新增公司背调入口
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- 预计工期: 1.5周
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**预期价值**
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- 📉 入职风险降低 80%+
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- 💡 避免进入高风险公司
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- ✨ 提供全面的公司情报
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- 🔍 识别隐藏的问题公司
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### 2.5 职业发展路径 ⭐⭐⭐
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**待开发内容**
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1. **基于简历和目标生成职业规划**
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- 分析当前职业阶段(初级/中级/高级)
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- 根据目标岗位生成发展路径
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- 列出需要补充的技能和经验
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- 给出时间线规划(1年/3年/5年)
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2. **技能提升建议**
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- 推荐学习资源(课程、书籍、开源项目)
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- 建议考取的证书
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- 建议参加的技术社区
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- 建议做的练手项目
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3. **转行可行性分析**
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||||
- 评估转行难度
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- 分析已有技能的可迁移性
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- 给出转行路径建议
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||||
- 预测转行后的薪资变化
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**技术实现**
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- 文件路径: `api/middleware/job/aiService.js` 新增 `generateCareerPath` 方法
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- 数据源: `resume_info`, 目标岗位描述
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- 前端: 新增 `career_plan.vue` 职业规划页面
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- 预计工期: 1.5周
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**预期价值**
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- 📊 提供长期职业指导
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- 💡 明确发展方向和目标
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- 📈 技能提升更有针对性
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- ✨ 降低职业迷茫感
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## 第三部分: 用户体验优化
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**优先级: MEDIUM** | **预计工期: 4-5周**
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### 3.1 数据可视化增强 ⭐⭐⭐⭐
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**待开发内容**
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1. **投递转化漏斗图**
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- 投递数 → 查看数 → 回复数 → 面试数 → Offer数
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- 每个环节的转化率
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- 识别漏斗中的薄弱环节
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- 对比不同平台的漏斗差异
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2. **面试成功率趋势**
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- 按时间展示面试通过率变化
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- 分析成功率提升/下降原因
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- 识别面试表现最好的时间段
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||||
- 给出改进建议
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||||
3. **薪资分布统计**
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- 投递岗位的薪资分布
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||||
- Offer薪资分布
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||||
- 对比期望薪资和实际薪资
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- 不同技能栈的薪资对比
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||||
4. **不同平台效果对比**
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- Boss、猎聘等平台的效果对比
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- 投递量、回复率、面试率对比
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- 平台特点分析
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- 推荐最优平台
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**技术实现**
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- 前端: `admin/src/views/statistics/` 新增统计页面
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- ECharts图表: 漏斗图、折线图、柱状图、饼图
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- API: `statistics_server.js` 新增统计接口
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- 预计工期: 1周
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**预期价值**
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- 📊 数据洞察更直观
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- 💡 快速发现问题环节
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- 📈 数据驱动优化决策
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- ✨ 提供专业的数据分析
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### 3.2 实时通知系统 ⭐⭐⭐⭐
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**待开发内容**
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1. **浏览器通知**
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- 面试邀约即时通知
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- Offer通知
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- 重要聊天消息通知
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- 任务执行状态通知
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2. **邮件通知**
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- 每日投递报告
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- 面试提醒(提前1天)
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- 重要事件邮件
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- 周报月报
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3. **企业微信/钉钉集成**
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- 通过企业微信机器人推送
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- 支持快捷操作(如快速回复)
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- 群组通知
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- @指定人员
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4. **关键事件提醒**
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- 面试邀约(立即通知)
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- Offer(立即通知)
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- 简历被查看(可配置)
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- 任务执行失败(立即通知)
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**技术实现**
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||||
- 文件路径: `api/services/notification_service.js`
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||||
- 浏览器通知: Web Notification API
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||||
- 邮件: nodemailer
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||||
- 企业微信: 企业微信Webhook
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||||
- 预计工期: 1.5周
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||||
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||||
**预期价值**
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||||
- ⏱️ 响应时间缩短 90%+
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||||
- 📲 不错过任何重要消息
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||||
- 💡 多渠道及时触达
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||||
- ✨ 提供主动式消息推送
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### 3.3 批量操作功能 ⭐⭐⭐
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**待开发内容**
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1. **批量启用/禁用账号**
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- 勾选多个账号
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- 一键启用/禁用
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- 批量设置自动化开关
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- 操作日志记录
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2. **批量设置投递策略**
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- 批量修改投递时间范围
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||||
- 批量修改每日上限
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||||
- 批量设置关键词过滤
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||||
- 应用模板到多个账号
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||||
3. **批量导出数据**
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||||
- 勾选导出字段
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||||
- 导出为CSV/Excel
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||||
- 定时导出任务
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||||
- 导出历史管理
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||||
**技术实现**
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||||
- 前端: 各列表页面新增批量操作工具栏
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||||
- API: 各模块新增批量操作接口
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- 预计工期: 1周
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||||
**预期价值**
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- ⏱️ 管理效率提升 80%+
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||||
- 💡 降低重复操作
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||||
- ✨ 提供便捷的批量工具
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### 3.4 移动端适配 ⭐⭐⭐
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**待开发内容**
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1. **响应式布局优化**
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- 适配手机、平板屏幕
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||||
- 菜单改为抽屉式
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||||
- 表格改为卡片式
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- 图表自适应尺寸
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2. **移动端专属操作界面**
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||||
- 大图标按钮
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||||
- 手势操作(滑动、长按)
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||||
- 底部操作栏
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||||
- 快捷入口
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3. **快捷操作入口**
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- 快捷查看今日统计
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||||
- 快捷查看任务状态
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||||
- 快捷回复聊天
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||||
- 快捷查看面试安排
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||||
**技术实现**
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||||
- 前端: 响应式CSS
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- 使用 iView 的响应式组件
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- 新增移动端专属组件
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||||
- 预计工期: 1.5周
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||||
**预期价值**
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||||
- 📱 随时随地管理
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||||
- 💡 提升移动端体验
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||||
- ✨ 扩大使用场景
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### 3.5 智能推荐 ⭐⭐⭐
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**待开发内容**
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1. **推荐最适合的岗位**
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- 基于简历和历史投递记录
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- AI预测岗位匹配度
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- 推荐优先投递的岗位
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- 推荐理由说明
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2. **推荐最佳投递时间**
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||||
- 分析不同时间投递的效果
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- 推荐最佳投递时段
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- 避开竞争激烈的时段
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||||
- 根据平台特性调整
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3. **推荐优化策略**
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- 分析数据找出问题
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- 推荐具体改进措施
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- 预测改进后的效果
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- 跟踪改进效果
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||||
**技术实现**
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||||
- 文件路径: `api/middleware/job/recommendService.js`
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- AI模型: 基于历史数据训练
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- 前端: 首页新增推荐面板
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- 预计工期: 1周
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**预期价值**
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- 📈 投递效果提升 25%+
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- 💡 降低决策成本
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||||
- ✨ 提供智能化建议
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## 第四部分: 系统性能提升
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**优先级: MEDIUM** | **预计工期: 3-4周**
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### 4.1 缓存策略优化 ⭐⭐⭐⭐
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**待开发内容**
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1. **Redis缓存热点数据**
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- 缓存职位类型配置(5分钟→实时)
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- 缓存统计数据(避免重复计算)
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- 缓存简历信息(减少数据库查询)
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- 缓存设备状态
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||||
2. **职位类型配置缓存**
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||||
- 当前5分钟缓存改为即时失效
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- 配置更新时清除缓存
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- 预加载常用配置
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||||
3. **简历信息缓存**
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||||
- 缓存最近查询的简历
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||||
- LRU淘汰策略
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- 简历更新时清除缓存
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||||
**技术实现**
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||||
- Redis集成: `ioredis`
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||||
- 文件路径: `api/middleware/cache/cacheManager.js`
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||||
- 缓存策略: LRU, TTL
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||||
- 预计工期: 1周
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||||
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||||
**预期价值**
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||||
- 📈 响应速度提升 50%+
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||||
- 📉 数据库压力降低 60%+
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||||
- 💡 提升系统吞吐量
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||||
- ✨ 提供更快的用户体验
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### 4.2 数据库查询优化 ⭐⭐⭐⭐
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**待开发内容**
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1. **慢查询分析和优化**
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||||
- 开启MySQL慢查询日志
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||||
- 分析TOP 10慢查询
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||||
- 优化SQL语句
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||||
- 添加必要索引
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||||
2. **索引优化**
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||||
- 分析现有索引使用情况
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||||
- 添加复合索引
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||||
- 删除冗余索引
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||||
- 定期索引维护
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||||
3. **分表分库策略**
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||||
- 大表分表(如 `chat_records` 按月分表)
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||||
- 历史数据归档
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||||
- 读写分离(可选)
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||||
**技术实现**
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||||
- 使用 `EXPLAIN` 分析查询
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||||
- Sequelize 索引配置优化
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||||
- 数据库迁移脚本
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||||
- 预计工期: 1周
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**预期价值**
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||||
- 📈 查询性能提升 3-5倍
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||||
- 📉 慢查询数量减少 80%+
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||||
- 💡 数据库可支撑更大数据量
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||||
- ✨ 提升系统稳定性
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||||
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### 4.3 任务队列扩展 ⭐⭐⭐
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**待开发内容**
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1. **支持更多任务类型**
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- 定时报告生成
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- 数据清理任务
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- 批量操作任务
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||||
- 自定义任务
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||||
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||||
2. **任务优先级动态调整**
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||||
- 根据紧急程度调整优先级
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||||
- VIP用户任务优先执行
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||||
- 失败任务降低优先级
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||||
- 长时间等待的任务提升优先级
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||||
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||||
3. **任务失败自动重试优化**
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||||
- 更智能的重试策略
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||||
- 不同错误类型不同重试间隔
|
||||
- 重试次数动态调整
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||||
- 重试失败后的降级处理
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||||
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||||
**技术实现**
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||||
- 文件路径: `api/middleware/schedule/taskQueue.js` 优化
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||||
- 新增任务类型处理器
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||||
- 优化优先级算法
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||||
- 预计工期: 1周
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||||
**预期价值**
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||||
- 📈 任务处理更稳定
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||||
- 💡 支持更复杂的任务场景
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||||
- ✨ 提供更灵活的任务管理
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||||
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### 4.4 并发控制优化 ⭐⭐⭐
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**待开发内容**
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1. **增加并发设备数**
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||||
- 当前最多5个设备
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||||
- 支持动态配置并发数
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||||
- 根据服务器性能自动调整
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||||
- 支持分布式部署
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||||
2. **更精细的限流策略**
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||||
- 不同任务类型不同限流
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||||
- 不同平台不同限流
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||||
- 根据时间段动态调整
|
||||
- API请求限流
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||||
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||||
3. **分布式锁机制**
|
||||
- 避免多实例冲突
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||||
- Redis分布式锁
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||||
- 锁超时自动释放
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||||
- 死锁检测
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||||
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||||
**技术实现**
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||||
- Redis分布式锁: `redlock`
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||||
- 配置动态化
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||||
- 负载均衡策略
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||||
- 预计工期: 1周
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||||
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||||
**预期价值**
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||||
- 📈 系统吞吐量提升 2-3倍
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||||
- 💡 支持更大规模部署
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||||
- ✨ 提供企业级并发控制
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### 4.5 日志和监控 ⭐⭐⭐⭐
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**待开发内容**
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||||
1. **完善日志记录**
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- 统一日志格式(JSON)
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- 日志级别分级(DEBUG/INFO/WARN/ERROR)
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||||
- 敏感信息脱敏
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||||
- 日志文件按日期切割
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||||
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2. **性能监控面板**
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- API响应时间监控
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- 数据库查询时间监控
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||||
- 任务执行时间监控
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||||
- 内存和CPU监控
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||||
3. **异常告警机制**
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||||
- 错误率超过阈值告警
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||||
- 任务失败立即告警
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||||
- 系统资源不足告警
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||||
- 钉钉/企业微信告警
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4. **操作审计日志**
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||||
- 记录所有关键操作
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||||
- 操作人、操作时间、操作内容
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||||
- 敏感操作二次确认
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||||
- 审计日志导出
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||||
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||||
**技术实现**
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||||
- 日志库: `winston`
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||||
- 监控: `prometheus` + `grafana` (可选)
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||||
- 告警: `api/services/alert_service.js`
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||||
- 预计工期: 1.5周
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||||
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||||
**预期价值**
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||||
- 🔍 问题定位效率提升 80%+
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||||
- 📊 系统运行状态可视化
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- 🚨 及时发现和处理异常
|
||||
- ✨ 提供运维级别的监控
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## 附录: 开发优先级建议
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### 短期(1-2个月)
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||||
**优先开发高价值、低成本功能**
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| 功能 | 优先级 | 预计工期 | 价值 |
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||||
|------|--------|----------|------|
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| 自动聊天功能完善 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | 2周 | HR回复率+30% |
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||||
| 账号保活任务 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | 1周 | 封禁风险-70% |
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||||
| 简历智能优化 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | 2周 | 竞争力+20% |
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| 缓存策略优化 | ⭐⭐⭐⭐ | 1周 | 响应速度+50% |
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||||
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||||
**预计总工期: 6周**
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||||
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### 中期(3-4个月)
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**完善核心功能和AI能力**
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||||
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||||
| 功能 | 优先级 | 预计工期 | 价值 |
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||||
|------|--------|----------|------|
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||||
| 简历自动更新 | ⭐⭐⭐⭐ | 1周 | 曝光率+50% |
|
||||
| 岗位黑名单和收藏 | ⭐⭐⭐⭐ | 1周 | 精准度+40% |
|
||||
| 多轮面试跟踪 | ⭐⭐⭐⭐ | 1.5周 | 完整生命周期 |
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||||
| 面试问题预测 | ⭐⭐⭐⭐ | 1.5周 | 通过率+30% |
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||||
| 数据可视化增强 | ⭐⭐⭐⭐ | 1周 | 数据洞察更直观 |
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||||
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||||
**预计总工期: 6周**
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||||
### 长期(5-6个月)
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||||
**提升体验和系统性能**
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||||
| 功能 | 优先级 | 预计工期 | 价值 |
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||||
|------|--------|----------|------|
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||||
| 薪资谈判策略 | ⭐⭐⭐⭐ | 1周 | 薪资+10-15% |
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||||
| 公司背景调查 | ⭐⭐⭐⭐ | 1.5周 | 风险-80% |
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||||
| 实时通知系统 | ⭐⭐⭐⭐ | 1.5周 | 响应时间-90% |
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||||
| 日志和监控 | ⭐⭐⭐⭐ | 1.5周 | 定位效率+80% |
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||||
| 数据库查询优化 | ⭐⭐⭐⭐ | 1周 | 性能+3-5倍 |
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||||
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||||
**预计总工期: 6.5周**
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## 总结
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本规划文档共列出 **20项待开发功能**,分为4个优先级方向:
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- **功能完善和补充** (5项, HIGH): 完善核心业务流程
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- **AI能力增强** (5项, HIGH): 提升智能化水平
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- **用户体验优化** (5项, MEDIUM): 改善交互和便捷性
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||||
- **系统性能提升** (5项, MEDIUM): 优化性能和稳定性
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||||
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||||
**预期开发周期**:
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- 短期(1-2月): 6周
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- 中期(3-4月): 6周
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- 长期(5-6月): 6.5周
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- **总计**: 约4.5个月
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||||
**预期收益**:
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- 📈 整体求职成功率提升 **50%+**
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||||
- 📈 用户使用效率提升 **80%+**
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- 📈 系统性能提升 **3-5倍**
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||||
- 💰 用户平均薪资提升 **10-15%**
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---
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||||
**文档维护**: 开发团队
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**最后更新**: 2025-12-25
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Reference in New Issue
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