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This commit is contained in:
张成
140
_doc/AI禁用说明.md
140
_doc/AI禁用说明.md
@@ -1,140 +0,0 @@
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# AI 功能禁用说明
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## 📋 概述
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根据需求，AI 接入功能暂时禁用，作为二期规划。当前使用简单的文本匹配来实现职位过滤功能。
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## ✅ 已完成的修改
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### 1. 创建文本匹配过滤服务
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- ✅ 创建了 `api/middleware/job/job_filter_service.js`
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- 实现基于文本匹配的职位分析
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- 支持技能匹配、经验匹配、薪资匹配
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- 支持外包检测和关键词过滤
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### 2. 禁用 AI 服务调用
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#### 2.1 jobManager.js
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- ✅ 注释掉 `aiService` 引用
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- ✅ 禁用 `analyzeResumeWithAI()` 调用
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- ✅ 修改 `analyzeResume()` 使用文本匹配
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#### 2.2 resumeManager.js
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- ✅ 注释掉 `aiService` 引用
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- ✅ 修改 `analyzeResume()` 使用文本匹配
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- ✅ 修改 `calculateMatchScore()` 使用 `jobFilterService.analyzeJobMatch()`
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#### 2.3 chatManager.js
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- ✅ 注释掉 `aiService` 引用
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- ✅ 修改 `generateChatContent()` 使用默认模板
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- ✅ 修改 `generateInterviewInvitation()` 使用默认模板
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- ✅ 添加 `generateDefaultChatContent()` 方法
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- ✅ 添加 `generateDefaultInterviewInvitation()` 方法
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## 🔧 文本匹配过滤功能
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### 功能特性
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1. **技能匹配度计算**
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- 从职位描述中提取技能关键词
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- 与简历技能进行匹配
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- 计算匹配百分比（0-100分）
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2. **经验匹配度计算**
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- 从职位描述中提取经验要求
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- 与简历工作经验进行匹配
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- 计算匹配分数
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3. **薪资合理性计算**
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- 解析职位薪资范围
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- 与期望薪资进行对比
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- 计算匹配分数
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4. **外包检测**
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- 检测职位描述中的外包关键词
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- 标记是否为外包岗位
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5. **关键词过滤**
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- 支持包含关键词过滤
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- 支持排除关键词过滤
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- 支持自定义排除关键词列表
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### 使用示例
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```javascript
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const jobFilterService = require('./job_filter_service');
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// 分析职位匹配度
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const analysis = jobFilterService.analyzeJobMatch(jobInfo, resumeInfo);
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console.log('综合分数:', analysis.overallScore);
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console.log('技能匹配:', analysis.skillMatch);
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||||
console.log('是否为外包:', analysis.isOutsourcing);
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// 过滤职位列表
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const filteredJobs = jobFilterService.filterJobs(jobs, {
|
||||
minScore: 60, // 最低匹配分数
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excludeOutsourcing: true, // 排除外包
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||||
excludeKeywords: ['销售', '客服'] // 排除关键词
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}, resumeInfo);
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```
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## 📝 默认模板
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### 聊天内容模板
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- **greeting**: "您好，我对这个岗位很感兴趣，希望能进一步了解。"
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- **interview**: "感谢您的回复，我很期待与您进一步沟通。"
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||||
- **followup**: "您好，想了解一下这个岗位的最新进展。"
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### 面试邀约模板
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- "感谢您的邀请，我很期待与您面谈。请问方便的时间是什么时候？"
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## ⚠️ 注意事项
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1. **AI 服务文件保留**
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- `api/middleware/job/aiService.js` 文件保留，但不再被调用
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||||
- 二期规划时可以重新启用
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3. **日志提示**
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- 所有禁用 AI 的地方都有日志提示
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- 明确标注"AI分析已禁用（二期规划）"
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## 🔄 二期规划恢复步骤
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当需要恢复 AI 功能时：
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1. 取消注释所有 `aiService` 引用
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2. 恢复 AI 方法调用
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3. 移除或注释文本匹配的替代代码
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4. 测试 AI 服务连接和功能
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## 📊 当前功能对比
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| 功能 | AI 版本 | 文本匹配版本 |
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|------|---------|-------------|
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| 简历分析 | AI 智能分析 | 技能关键词提取 |
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| 职位匹配 | AI 深度分析 | 文本匹配评分 |
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| 聊天生成 | AI 个性化生成 | 固定模板 |
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| 面试邀约 | AI 个性化生成 | 固定模板 |
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| 外包检测 | AI 判断 | 关键词匹配 |
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## 🎯 后续优化建议
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1. **增强文本匹配**
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- 添加更多技能关键词
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- 优化匹配算法
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- 支持同义词匹配
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2. **规则配置化**
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||||
- 将过滤规则配置化
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||||
- 支持用户自定义规则
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||||
- 支持规则优先级
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||||
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||||
3. **匹配度优化**
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||||
- 优化评分算法
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||||
- 添加更多匹配维度
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||||
- 支持权重配置
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968
_doc/MQTT指令列表.md
968
_doc/MQTT指令列表.md
@@ -1,968 +0,0 @@
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||||
# 自动找工作系统 - MQTT指令列表
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||||
> 版本: v1.0 | 更新日期: 2025-12-25
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## 文档说明
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本文档定义了服务端通过MQTT向客户端下发的所有指令格式和规范。所有操作都通过任务和指令的方式异步执行。
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## 一、MQTT通信架构
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### 1.1 通信流程
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```
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┌──────────────┐ ┌──────────────┐
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||||
│ 服务端 │ │ 客户端 │
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||||
│ (Node.js) │ │ (设备端) │
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||||
└──────┬───────┘ └──────┬───────┘
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||||
│ │
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||||
│ ① 创建任务(task_status表) │
|
||||
│ ② 生成指令(task_commands表) │
|
||||
│ │
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||||
│ ③ MQTT Publish │
|
||||
│ Topic: {sn_code}/command │
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||||
│ ─────────────────────────────> │
|
||||
│ │
|
||||
│ ④ 执行指令 │
|
||||
│ ⑤ 生成结果 │
|
||||
│ │
|
||||
│ ⑥ MQTT Publish │
|
||||
│ Topic: response │
|
||||
│ <───────────────────────────── │
|
||||
│ │
|
||||
│ ⑦ 更新指令状态(task_commands) │
|
||||
│ ⑧ 更新任务状态(task_status) │
|
||||
│ │
|
||||
```
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||||
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||||
### 1.2 MQTT配置
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||||
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||||
- **Broker地址**: `mqtt://192.144.167.231:1883`
|
||||
- **订阅主题**:
|
||||
- `heartbeat` - 设备心跳信息
|
||||
- `response` - 设备响应信息
|
||||
- **发布主题**:
|
||||
- `{sn_code}/command` - 向指定设备发送指令
|
||||
|
||||
### 1.3 消息格式
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||||
|
||||
**服务端 → 客户端 (指令)**
|
||||
```json
|
||||
{
|
||||
"commandId": "uuid",
|
||||
"taskId": "uuid",
|
||||
"platform": "boss",
|
||||
"action": "search_jobs",
|
||||
"data": {
|
||||
"keyword": "全栈工程师",
|
||||
"city": "101020100",
|
||||
"page": 1
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
**客户端 → 服务端 (响应)**
|
||||
```json
|
||||
{
|
||||
"commandId": "uuid",
|
||||
"taskId": "uuid",
|
||||
"code": 200,
|
||||
"message": "执行成功",
|
||||
"data": {
|
||||
// 返回数据
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
**客户端 → 服务端 (心跳)**
|
||||
```json
|
||||
{
|
||||
"sn_code": "device001",
|
||||
"platform": "boss",
|
||||
"timestamp": 1672531200000,
|
||||
"status": "online",
|
||||
"version": "1.0.0"
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 二、已实现指令列表
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||||
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||||
### 2.1 用户登录指令
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||||
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||||
#### get_login_qr_code - 获取登录二维码
|
||||
|
||||
**指令格式**
|
||||
```json
|
||||
{
|
||||
"action": "get_login_qr_code",
|
||||
"platform": "boss",
|
||||
"data": {}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
**返回格式**
|
||||
```json
|
||||
{
|
||||
"code": 200,
|
||||
"message": "二维码获取成功",
|
||||
"data": {
|
||||
"qrCode": "https://example.com/qrcode.png",
|
||||
"qr_code_url": "https://example.com/qrcode.png",
|
||||
"expire_time": 300
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
**说明**: 获取登录二维码,用户扫码登录后客户端需要保存cookies/token
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
#### get_user_info - 获取用户信息
|
||||
|
||||
**指令格式**
|
||||
```json
|
||||
{
|
||||
"action": "get_user_info",
|
||||
"platform": "boss",
|
||||
"data": {}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
**返回格式**
|
||||
```json
|
||||
{
|
||||
"code": 200,
|
||||
"message": "获取成功",
|
||||
"data": {
|
||||
"userId": "123456",
|
||||
"userName": "张三",
|
||||
"phone": "138****5678",
|
||||
"isLoggedIn": true
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
**说明**: 获取当前登录用户的基本信息,验证登录状态
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
### 2.2 简历管理指令
|
||||
|
||||
#### get_online_resume - 获取在线简历
|
||||
|
||||
**指令格式**
|
||||
```json
|
||||
{
|
||||
"action": "get_online_resume",
|
||||
"platform": "boss",
|
||||
"data": {}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
**返回格式**
|
||||
```json
|
||||
{
|
||||
"code": 200,
|
||||
"message": "获取成功",
|
||||
"data": {
|
||||
"baseInfo": {
|
||||
"name": "张三",
|
||||
"gender": 1,
|
||||
"age": 28,
|
||||
"account": "138****5678",
|
||||
"emailBlur": "zhang***@qq.com",
|
||||
"workYears": 5,
|
||||
"workYearDesc": "5年",
|
||||
"degreeCategory": "本科"
|
||||
},
|
||||
"expectList": [{
|
||||
"positionName": "全栈工程师",
|
||||
"locationName": "上海",
|
||||
"salaryDesc": "20-30K",
|
||||
"industryDesc": "互联网"
|
||||
}],
|
||||
"workExpList": [{
|
||||
"companyName": "XX科技公司",
|
||||
"positionName": "高级前端工程师",
|
||||
"startDate": "2020-01",
|
||||
"endDate": "2023-12",
|
||||
"workContent": "负责前端架构设计和开发..."
|
||||
}],
|
||||
"projectExpList": [{
|
||||
"name": "电商平台项目",
|
||||
"roleName": "技术负责人",
|
||||
"startDate": "2022-01",
|
||||
"endDate": "2023-06",
|
||||
"projectDesc": "项目描述...",
|
||||
"performance": "项目成果..."
|
||||
}],
|
||||
"educationExpList": [{
|
||||
"school": "XX大学",
|
||||
"major": "计算机科学与技术",
|
||||
"degreeName": "本科",
|
||||
"endYear": 2018
|
||||
}],
|
||||
"userDesc": "熟悉Vue、React、Node.js等技术栈...",
|
||||
"certificationList": []
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
**说明**: 获取用户在招聘平台上的完整简历信息
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
### 2.3 岗位搜索指令
|
||||
|
||||
#### search_jobs - 搜索岗位 (已实现但需完善)
|
||||
|
||||
**指令格式**
|
||||
```json
|
||||
{
|
||||
"action": "search_jobs",
|
||||
"platform": "boss",
|
||||
"data": {
|
||||
"keyword": "全栈工程师",
|
||||
"city": "101020100",
|
||||
"page": 1
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
**返回格式**
|
||||
```json
|
||||
{
|
||||
"code": 200,
|
||||
"message": "搜索成功",
|
||||
"data": {
|
||||
"total": 150,
|
||||
"page": 1,
|
||||
"jobList": [{
|
||||
"jobId": "job123456",
|
||||
"jobTitle": "全栈工程师",
|
||||
"companyName": "XX科技公司",
|
||||
"companySize": "100-499人",
|
||||
"salary": "20-30K",
|
||||
"location": "上海·浦东新区",
|
||||
"experience": "3-5年",
|
||||
"education": "本科",
|
||||
"jobRequirements": "1. 熟悉Vue/React...",
|
||||
"jobDescription": "岗位职责...",
|
||||
"bossName": "张经理",
|
||||
"bossTitle": "技术总监"
|
||||
}]
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
**说明**: 当前实现基础,需要扩展支持更多搜索条件
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
#### get_job_list - 获取岗位列表
|
||||
|
||||
**指令格式**
|
||||
```json
|
||||
{
|
||||
"action": "get_job_list",
|
||||
"platform": "boss",
|
||||
"data": {
|
||||
"page": 1,
|
||||
"pageSize": 20
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
**返回格式**
|
||||
```json
|
||||
{
|
||||
"code": 200,
|
||||
"message": "获取成功",
|
||||
"data": {
|
||||
"total": 50,
|
||||
"page": 1,
|
||||
"jobList": [
|
||||
// 同 search_jobs 的 jobList 格式
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
**说明**: 获取推荐岗位列表
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
### 2.4 投递管理指令
|
||||
|
||||
#### apply_job - 投递岗位 (基础实现)
|
||||
|
||||
**指令格式**
|
||||
```json
|
||||
{
|
||||
"action": "apply_job",
|
||||
"platform": "boss",
|
||||
"data": {
|
||||
"jobId": "job123456",
|
||||
"expectSalary": "20-30K"
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
**返回格式**
|
||||
```json
|
||||
{
|
||||
"code": 200,
|
||||
"message": "投递成功",
|
||||
"data": {
|
||||
"applyId": "apply123456",
|
||||
"jobId": "job123456",
|
||||
"applyTime": "2025-12-25 10:30:00",
|
||||
"status": "success"
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
**错误码**
|
||||
- `400` - 参数错误
|
||||
- `403` - 已投递过该岗位
|
||||
- `429` - 投递次数达到上限
|
||||
- `500` - 投递失败
|
||||
|
||||
**说明**: 向指定岗位投递简历
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
### 2.5 聊天管理指令
|
||||
|
||||
#### get_chat_list - 获取聊天列表
|
||||
|
||||
**指令格式**
|
||||
```json
|
||||
{
|
||||
"action": "get_chat_list",
|
||||
"platform": "boss",
|
||||
"data": {
|
||||
"page": 1,
|
||||
"pageSize": 20
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
**返回格式**
|
||||
```json
|
||||
{
|
||||
"code": 200,
|
||||
"message": "获取成功",
|
||||
"data": {
|
||||
"total": 15,
|
||||
"chatList": [{
|
||||
"conversationId": "conv123456",
|
||||
"jobId": "job123456",
|
||||
"jobTitle": "全栈工程师",
|
||||
"companyName": "XX科技",
|
||||
"bossName": "张经理",
|
||||
"lastMessage": "您好,请问...",
|
||||
"lastMessageTime": "2025-12-25 10:30:00",
|
||||
"unreadCount": 2,
|
||||
"hasInterview": false
|
||||
}]
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
**说明**: 获取与HR的聊天会话列表
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
#### send_chat_message - 发送聊天消息
|
||||
|
||||
**指令格式**
|
||||
```json
|
||||
{
|
||||
"action": "send_chat_message",
|
||||
"platform": "boss",
|
||||
"data": {
|
||||
"conversationId": "conv123456",
|
||||
"jobId": "job123456",
|
||||
"content": "您好,我对这个岗位很感兴趣..."
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
**返回格式**
|
||||
```json
|
||||
{
|
||||
"code": 200,
|
||||
"message": "发送成功",
|
||||
"data": {
|
||||
"messageId": "msg123456",
|
||||
"sendTime": "2025-12-25 10:30:00"
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
**说明**: 向HR发送聊天消息
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
### 2.6 测试和调试指令
|
||||
|
||||
#### open_bot_detection - 打开测试页
|
||||
|
||||
**指令格式**
|
||||
```json
|
||||
{
|
||||
"action": "open_bot_detection",
|
||||
"platform": "boss",
|
||||
"data": {}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
**返回格式**
|
||||
```json
|
||||
{
|
||||
"code": 200,
|
||||
"message": "测试页已打开",
|
||||
"data": {}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
**说明**: 打开测试页面,用于调试
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 三、待开发指令列表
|
||||
|
||||
### 3.1 搜索投递增强指令 (优先级: HIGH)
|
||||
|
||||
#### search_jobs_enhanced - 增强搜索岗位 ⭐⭐⭐⭐⭐
|
||||
|
||||
**指令格式**
|
||||
```json
|
||||
{
|
||||
"action": "search_jobs_enhanced",
|
||||
"platform": "boss",
|
||||
"data": {
|
||||
"keyword": "全栈工程师",
|
||||
"city": "101020100",
|
||||
"page": 1,
|
||||
"pageSize": 20,
|
||||
|
||||
// 新增搜索条件
|
||||
"experience": "3",
|
||||
"degree": "203",
|
||||
"salary": "406",
|
||||
"scale": "303",
|
||||
"stage": "807",
|
||||
"position": "100109",
|
||||
|
||||
// 滚动加载方式
|
||||
"scrollLoadType": "auto",
|
||||
"maxScrollPages": 5
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
**参数说明**
|
||||
| 参数 | 说明 | 示例值 |
|
||||
|------|------|--------|
|
||||
| keyword | 搜索关键词 | "全栈工程师" |
|
||||
| city | 城市代码 | "101020100" (上海) |
|
||||
| page | 页码 | 1 |
|
||||
| pageSize | 每页数量 | 20 |
|
||||
| experience | 工作经验 | "1"=1年以下, "3"=1-3年, "4"=3-5年, "5"=5-10年, "6"=10年以上 |
|
||||
| degree | 学历要求 | "202"=不限, "203"=大专, "204"=本科, "205"=硕士, "206"=博士 |
|
||||
| salary | 薪资范围 | "402"=3-5K, "403"=5-10K, "404"=10-15K, "405"=15-20K, "406"=20-30K, "407"=30-50K, "408"=50K以上 |
|
||||
| scale | 公司规模 | "302"=0-20人, "303"=20-99人, "304"=100-499人, "305"=500-999人, "306"=1000人以上 |
|
||||
| stage | 融资阶段 | "801"=未融资, "802"=天使轮, "803"=A轮, "804"=B轮, "805"=C轮, "806"=D轮及以上, "807"=已上市, "808"=不需要融资 |
|
||||
| position | 职位类型 | "100109"=全栈, "100110"=前端, "100111"=后端, "100112"=移动端 |
|
||||
| scrollLoadType | 加载方式 | "auto"=自动滚动, "manual"=手动翻页 |
|
||||
| maxScrollPages | 最大滚动页数 | 5 |
|
||||
|
||||
**返回格式**
|
||||
```json
|
||||
{
|
||||
"code": 200,
|
||||
"message": "搜索成功",
|
||||
"data": {
|
||||
"total": 150,
|
||||
"page": 1,
|
||||
"hasMore": true,
|
||||
"jobList": [{
|
||||
"jobId": "job123456",
|
||||
"jobTitle": "全栈工程师",
|
||||
"companyName": "XX科技公司",
|
||||
"companySize": "100-499人",
|
||||
"companyIndustry": "互联网",
|
||||
"companyStage": "已上市",
|
||||
"salary": "20-30K",
|
||||
"salaryMonth": "14薪",
|
||||
"location": "上海·浦东新区",
|
||||
"longitude": 121.5273,
|
||||
"latitude": 31.2172,
|
||||
"experience": "3-5年",
|
||||
"education": "本科",
|
||||
"skills": ["Vue", "React", "Node.js"],
|
||||
"jobRequirements": "1. 熟悉Vue/React...",
|
||||
"jobDescription": "岗位职责...",
|
||||
"welfare": ["五险一金", "带薪年假", "弹性工作"],
|
||||
"bossName": "张经理",
|
||||
"bossTitle": "技术总监",
|
||||
"bossActiveStatus": "刚刚活跃",
|
||||
"publishTime": "2025-12-25",
|
||||
"viewCount": 150,
|
||||
"applyCount": 30,
|
||||
"isOutsourcing": false,
|
||||
"jobLink": "https://www.zhipin.com/job_detail/xxx"
|
||||
}]
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
**说明**:
|
||||
- 支持Boss直聘完整的搜索筛选条件
|
||||
- 支持自动滚动加载更多岗位
|
||||
- 返回更详细的岗位信息
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
#### search_by_url - 通过URL搜索岗位 ⭐⭐⭐⭐⭐
|
||||
|
||||
**指令格式**
|
||||
```json
|
||||
{
|
||||
"action": "search_by_url",
|
||||
"platform": "boss",
|
||||
"data": {
|
||||
"url": "https://www.zhipin.com/web/geek/jobs?city=101020100&query=%E5%85%A8%E6%A0%88%E5%B7%A5%E7%A8%8B%E5%B8%88",
|
||||
"scrollLoadType": "auto",
|
||||
"maxScrollPages": 5
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
**返回格式**
|
||||
```json
|
||||
{
|
||||
"code": 200,
|
||||
"message": "搜索成功",
|
||||
"data": {
|
||||
// 同 search_jobs_enhanced 返回格式
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
**说明**:
|
||||
- 直接使用Boss直聘的搜索URL
|
||||
- 自动解析URL参数
|
||||
- 支持所有筛选条件
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
### 3.2 批量投递指令 (优先级: HIGH)
|
||||
|
||||
#### batch_apply_jobs - 批量投递岗位 ⭐⭐⭐⭐⭐
|
||||
|
||||
**指令格式**
|
||||
```json
|
||||
{
|
||||
"action": "batch_apply_jobs",
|
||||
"platform": "boss",
|
||||
"data": {
|
||||
"jobIds": ["job001", "job002", "job003"],
|
||||
"expectSalary": "20-30K",
|
||||
"applyInterval": 30,
|
||||
"maxApplyCount": 10
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
**参数说明**
|
||||
| 参数 | 说明 | 示例值 |
|
||||
|------|------|--------|
|
||||
| jobIds | 岗位ID数组 | ["job001", "job002"] |
|
||||
| expectSalary | 期望薪资 | "20-30K" |
|
||||
| applyInterval | 投递间隔(秒) | 30 |
|
||||
| maxApplyCount | 最大投递数量 | 10 |
|
||||
|
||||
**返回格式**
|
||||
```json
|
||||
{
|
||||
"code": 200,
|
||||
"message": "批量投递完成",
|
||||
"data": {
|
||||
"total": 10,
|
||||
"success": 8,
|
||||
"failed": 2,
|
||||
"results": [{
|
||||
"jobId": "job001",
|
||||
"status": "success",
|
||||
"applyId": "apply001",
|
||||
"message": "投递成功"
|
||||
}, {
|
||||
"jobId": "job002",
|
||||
"status": "failed",
|
||||
"message": "已投递过该岗位"
|
||||
}]
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
**说明**:
|
||||
- 批量投递多个岗位
|
||||
- 控制投递间隔避免被限制
|
||||
- 返回每个岗位的投递结果
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
### 3.3 简历刷新指令 (优先级: HIGH)
|
||||
|
||||
#### refresh_resume - 刷新简历 ⭐⭐⭐⭐
|
||||
|
||||
**指令格式**
|
||||
```json
|
||||
{
|
||||
"action": "refresh_resume",
|
||||
"platform": "boss",
|
||||
"data": {}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
**返回格式**
|
||||
```json
|
||||
{
|
||||
"code": 200,
|
||||
"message": "简历刷新成功",
|
||||
"data": {
|
||||
"refreshTime": "2025-12-25 10:30:00",
|
||||
"nextRefreshTime": "2025-12-25 12:30:00"
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
**说明**:
|
||||
- 刷新简历提升排名
|
||||
- 每2小时可刷新一次
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
### 3.4 账号保活指令 (优先级: HIGH)
|
||||
|
||||
#### auto_active - 自动活跃账号 ⭐⭐⭐⭐
|
||||
|
||||
**指令格式**
|
||||
```json
|
||||
{
|
||||
"action": "auto_active",
|
||||
"platform": "boss",
|
||||
"data": {
|
||||
"actionType": "random",
|
||||
"actions": ["browse_jobs", "view_company", "search_keyword", "update_visibility"]
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
**参数说明**
|
||||
| 参数 | 说明 | 可选值 |
|
||||
|------|------|--------|
|
||||
| actionType | 动作类型 | "random"=随机, "sequence"=顺序 |
|
||||
| actions | 动作列表 | ["browse_jobs", "view_company", "search_keyword", "update_visibility"] |
|
||||
|
||||
**动作说明**
|
||||
- `browse_jobs` - 浏览岗位(随机点击5-10个岗位)
|
||||
- `view_company` - 查看公司主页
|
||||
- `search_keyword` - 搜索关键词(随机关键词)
|
||||
- `update_visibility` - 修改简历可见性
|
||||
|
||||
**返回格式**
|
||||
```json
|
||||
{
|
||||
"code": 200,
|
||||
"message": "活跃操作完成",
|
||||
"data": {
|
||||
"executedActions": ["browse_jobs", "view_company"],
|
||||
"duration": 120,
|
||||
"timestamp": "2025-12-25 10:30:00"
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
**说明**:
|
||||
- 模拟真实用户行为
|
||||
- 随机时间间隔
|
||||
- 避免账号被标记为机器人
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
### 3.5 聊天增强指令 (优先级: MEDIUM)
|
||||
|
||||
#### get_chat_detail - 获取聊天详情 ⭐⭐⭐
|
||||
|
||||
**指令格式**
|
||||
```json
|
||||
{
|
||||
"action": "get_chat_detail",
|
||||
"platform": "boss",
|
||||
"data": {
|
||||
"conversationId": "conv123456",
|
||||
"page": 1,
|
||||
"pageSize": 50
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
**返回格式**
|
||||
```json
|
||||
{
|
||||
"code": 200,
|
||||
"message": "获取成功",
|
||||
"data": {
|
||||
"conversationId": "conv123456",
|
||||
"jobId": "job123456",
|
||||
"messages": [{
|
||||
"messageId": "msg001",
|
||||
"senderId": "boss123",
|
||||
"senderType": "boss",
|
||||
"content": "您好,请问什么时候方便面试?",
|
||||
"sendTime": "2025-12-25 10:30:00",
|
||||
"isRead": true,
|
||||
"messageType": "text",
|
||||
"isInterviewInvitation": true
|
||||
}]
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
**说明**: 获取完整的聊天历史记录
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
#### send_greeting - 发送打招呼 ⭐⭐⭐
|
||||
|
||||
**指令格式**
|
||||
```json
|
||||
{
|
||||
"action": "send_greeting",
|
||||
"platform": "boss",
|
||||
"data": {
|
||||
"jobId": "job123456",
|
||||
"content": "您好,我对这个岗位很感兴趣,期待能有机会详聊。"
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
**返回格式**
|
||||
```json
|
||||
{
|
||||
"code": 200,
|
||||
"message": "打招呼成功",
|
||||
"data": {
|
||||
"conversationId": "conv123456",
|
||||
"messageId": "msg001",
|
||||
"sendTime": "2025-12-25 10:30:00"
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
**说明**: 主动向HR发起沟通
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
### 3.6 数据采集指令 (优先级: MEDIUM)
|
||||
|
||||
#### get_job_detail - 获取岗位详情 ⭐⭐⭐
|
||||
|
||||
**指令格式**
|
||||
```json
|
||||
{
|
||||
"action": "get_job_detail",
|
||||
"platform": "boss",
|
||||
"data": {
|
||||
"jobId": "job123456"
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
**返回格式**
|
||||
```json
|
||||
{
|
||||
"code": 200,
|
||||
"message": "获取成功",
|
||||
"data": {
|
||||
"jobId": "job123456",
|
||||
// 完整的岗位详情(同search_jobs_enhanced中的jobList项)
|
||||
"companyDetail": {
|
||||
"companyId": "company123",
|
||||
"companyName": "XX科技公司",
|
||||
"companyLogo": "https://...",
|
||||
"companySize": "100-499人",
|
||||
"companyIndustry": "互联网",
|
||||
"companyStage": "已上市",
|
||||
"companyAddress": "上海市浦东新区...",
|
||||
"companyDesc": "公司介绍..."
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
**说明**: 获取岗位的完整详情信息
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
#### get_company_info - 获取公司信息 ⭐⭐⭐
|
||||
|
||||
**指令格式**
|
||||
```json
|
||||
{
|
||||
"action": "get_company_info",
|
||||
"platform": "boss",
|
||||
"data": {
|
||||
"companyId": "company123"
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
**返回格式**
|
||||
```json
|
||||
{
|
||||
"code": 200,
|
||||
"message": "获取成功",
|
||||
"data": {
|
||||
"companyId": "company123",
|
||||
"companyName": "XX科技公司",
|
||||
"companyLogo": "https://...",
|
||||
"companySize": "100-499人",
|
||||
"companyIndustry": "互联网",
|
||||
"companyStage": "已上市",
|
||||
"companyAddress": "上海市浦东新区...",
|
||||
"companyDesc": "公司介绍...",
|
||||
"companyBenefit": ["五险一金", "带薪年假"],
|
||||
"companyPhotos": ["https://...", "https://..."],
|
||||
"jobCount": 50,
|
||||
"isVerified": true
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
**说明**: 获取公司的详细信息
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 四、指令执行规范
|
||||
|
||||
### 4.1 指令生命周期
|
||||
|
||||
```
|
||||
1. 创建 (pending)
|
||||
↓
|
||||
2. 下发 (sent)
|
||||
↓
|
||||
3. 执行中 (executing)
|
||||
↓
|
||||
4. 完成 (completed) / 失败 (failed) / 超时 (timeout)
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 4.2 超时设置
|
||||
|
||||
| 指令类型 | 超时时间 | 重试次数 |
|
||||
|---------|----------|----------|
|
||||
| 登录类指令 | 60秒 | 1次 |
|
||||
| 简历获取 | 30秒 | 2次 |
|
||||
| 岗位搜索 | 60秒 | 2次 |
|
||||
| 岗位投递 | 30秒 | 1次 |
|
||||
| 聊天消息 | 30秒 | 2次 |
|
||||
| 保活操作 | 120秒 | 0次 |
|
||||
|
||||
### 4.3 错误码规范
|
||||
|
||||
| 错误码 | 说明 | 处理方式 |
|
||||
|--------|------|----------|
|
||||
| 200 | 成功 | - |
|
||||
| 400 | 参数错误 | 不重试 |
|
||||
| 401 | 未登录 | 触发重新登录 |
|
||||
| 403 | 无权限/已操作 | 不重试 |
|
||||
| 429 | 请求过于频繁 | 延迟后重试 |
|
||||
| 500 | 服务器错误 | 重试 |
|
||||
| 503 | 服务不可用 | 延迟后重试 |
|
||||
| 600 | 网络超时 | 重试 |
|
||||
| 700 | 客户端错误 | 记录日志,不重试 |
|
||||
|
||||
### 4.4 重试策略
|
||||
|
||||
- **指数退避**: `delay = min(1000 * 2^(retryCount-1), 30000ms)`
|
||||
- **最大重试次数**: 根据指令类型决定(见4.2表格)
|
||||
- **可重试错误**: 429, 500, 503, 600
|
||||
- **不可重试错误**: 400, 401, 403, 700
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 五、客户端实现要求
|
||||
|
||||
### 5.1 MQTT客户端
|
||||
|
||||
- **连接保持**: 断线自动重连
|
||||
- **心跳间隔**: 10秒
|
||||
- **订阅主题**: `{sn_code}/command`
|
||||
- **发布主题**: `response`, `heartbeat`
|
||||
|
||||
### 5.2 指令处理
|
||||
|
||||
1. **接收指令**
|
||||
- 解析JSON格式
|
||||
- 验证必需字段
|
||||
- 记录指令日志
|
||||
|
||||
2. **执行指令**
|
||||
- 根据action分发到对应处理器
|
||||
- 更新执行状态
|
||||
- 捕获异常错误
|
||||
|
||||
3. **返回响应**
|
||||
- 统一响应格式
|
||||
- 包含commandId用于追踪
|
||||
- 返回详细的执行结果
|
||||
|
||||
### 5.3 异常处理
|
||||
|
||||
- **网络异常**: 自动重试
|
||||
- **登录过期**: 通知服务端重新登录
|
||||
- **页面加载失败**: 刷新页面重试
|
||||
- **元素定位失败**: 记录截图,返回错误
|
||||
|
||||
### 5.4 日志记录
|
||||
|
||||
- **请求日志**: 记录所有接收到的指令
|
||||
- **响应日志**: 记录所有返回的响应
|
||||
- **错误日志**: 记录所有异常和错误
|
||||
- **操作日志**: 记录关键操作步骤
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 六、开发优先级
|
||||
|
||||
### P0 - 立即开发 (投递核心功能)
|
||||
|
||||
1. ✅ `search_jobs_enhanced` - 增强搜索
|
||||
2. ✅ `search_by_url` - URL搜索
|
||||
3. ✅ `batch_apply_jobs` - 批量投递
|
||||
4. ✅ `refresh_resume` - 简历刷新
|
||||
|
||||
### P1 - 短期开发 (保活和聊天)
|
||||
|
||||
5. ✅ `auto_active` - 账号保活
|
||||
6. ✅ `send_greeting` - 发送打招呼
|
||||
7. ✅ `get_chat_detail` - 聊天详情
|
||||
|
||||
### P2 - 中期开发 (数据采集)
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8. ⭐ `get_job_detail` - 岗位详情
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9. ⭐ `get_company_info` - 公司信息
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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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||||
20
_doc/主流程.md
20
_doc/主流程.md
@@ -1,20 +0,0 @@
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||||
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||||
# handleAutoDeliverTask ，自动投递岗位
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1. 如果 2 小时之内没有获取在线简历 ，则重新获取一下在线简历，没有创建，有则更新
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2. 获取职位列表， 按照用户 简历的信息resume_info 中的 skills expectedLocation ，expectedSalary ，expectedPosition ，workYears ，education location 和 职位类型 job_types 中的 年龄，薪资，距离职位的位置，commonSkills，excludeKeywords ，
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user_longitude，
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user_longitude
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||||
job_postings和 经纬度 做距离匹配 ，按照 用户中可以配置 is_salary_priority 优先级 按照权重 占比 过滤
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||||
defaultValue: [ { "key": "distance", "weight": 50 }, { "key": "salary", "weight": 20 }, { "key": "work_years", "weight": 10 }, { "key": "education", "weight": 20} ]
|
||||
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||||
3.投递合适匹配的岗位
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@@ -1,354 +0,0 @@
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# 任务与指令的区别说明
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## 📋 概述
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||||
在调度系统中，**任务（Task）** 和 **指令（Command）** 是两个不同层次的概念，它们的关系是：**一个任务可以包含多个指令**。
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### ⚠️ 重要说明
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**当前系统实际情况**：
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- **真正的任务**：目前只有 `auto_deliver`（自动投递任务）是真正的任务，它包含多个步骤和指令
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||||
- **伪任务**：虽然代码中有 `get_resume`、`get_job_list`、`send_chat`、`apply_job` 等任务处理器，但它们实际上只是包装了单个指令，本质上就是直接执行指令
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||||
**为什么会有伪任务**：
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||||
1. 统一的任务追踪和日志记录
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2. 保持接口的一致性
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||||
3. 未来可能扩展为真正的任务（包含多个步骤）
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## 🔄 层级关系
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```
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任务（Task）
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├── 指令1（Command）
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||||
├── 指令2（Command）
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||||
└── 指令3（Command）
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```
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## 📊 详细对比
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| 维度 | 任务（Task） | 指令（Command） |
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|------|------------|----------------|
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||||
| **概念层级** | 业务层 | 执行层 |
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| **数据库表** | `task_status` | `task_commands` |
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||||
| **管理模块** | TaskQueue（任务队列） | CommandManager（指令管理器） |
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||||
| **处理模块** | TaskHandlers（任务处理器） | jobManager（业务管理器） |
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||||
| **粒度** | 粗粒度（业务流程） | 细粒度（具体操作） |
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||||
| **包含关系** | 包含多个指令 | 属于某个任务 |
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| **执行方式** | 由任务队列调度 | 由指令管理器执行 |
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| **通信方式** | 内部调度 | 通过 MQTT 发送到客户端 |
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## 🎯 任务（Task）
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### 定义
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||||
任务是业务层面的概念，代表一个完整的业务流程或工作单元。
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### 特点
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- **业务导向**：代表一个完整的业务目标
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||||
- **可包含多个步骤**：一个任务可以包含多个指令
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||||
- **有生命周期**：pending → running → completed/failed
|
||||
- **有优先级**：可以设置任务优先级
|
||||
- **有超时机制**：任务级别有超时保护
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||||
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||||
### 任务类型示例
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||||
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||||
**真正的任务（包含多个步骤）**：
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- `auto_deliver` - 自动投递任务（包含多个子操作：获取简历、获取岗位列表、筛选职位、批量投递）
|
||||
- `auto_chat` - 自动沟通任务（待实现：自动与HR进行沟通，回复消息等）
|
||||
- `auto_active_account` - 自动活跃账号任务（待实现：自动执行操作保持账号活跃度）
|
||||
|
||||
**注意**：目前系统中只有 `auto_deliver` 是已实现的真正任务，`auto_chat` 和 `auto_active_account` 是待实现的任务框架。
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||||
|
||||
### 任务表结构（task_status）
|
||||
```javascript
|
||||
{
|
||||
id: 1,
|
||||
sn_code: 'GHJU',
|
||||
taskType: 'auto_deliver',
|
||||
taskName: '自动投递 - 前端开发',
|
||||
status: 'running',
|
||||
priority: 7,
|
||||
taskParams: { keyword: '前端', platform: 'boss' },
|
||||
result: {},
|
||||
startTime: '2024-01-01 10:00:00',
|
||||
endTime: null,
|
||||
duration: 0
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 任务执行流程
|
||||
```javascript
|
||||
// 1. 添加任务到队列
|
||||
await taskQueue.addTask(sn_code, {
|
||||
taskType: 'auto_deliver',
|
||||
taskName: '自动投递',
|
||||
taskParams: { keyword: '前端' }
|
||||
});
|
||||
|
||||
// 2. 任务队列调度执行
|
||||
// 3. 任务处理器处理任务
|
||||
// 4. 任务处理器创建并执行指令
|
||||
```
|
||||
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||||
## ⚙️ 指令（Command）
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||||
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||||
### 定义
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||||
指令是执行层面的概念，代表一个具体的操作，通过 MQTT 发送到客户端执行。
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||||
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||||
### 特点
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||||
- **执行导向**：代表一个具体的操作
|
||||
- **原子性**：一个指令是一个不可分割的操作
|
||||
- **有执行顺序**：指令可以按顺序执行
|
||||
- **有超时机制**：指令级别有超时保护
|
||||
- **MQTT 通信**：通过 MQTT 发送到客户端
|
||||
|
||||
### 指令类型示例
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||||
- `getOnlineResume` - 获取在线简历
|
||||
- `getJobList` - 获取岗位列表
|
||||
- `applyJob` - 投递简历
|
||||
- `sendChatMessage` - 发送聊天消息
|
||||
- `getLoginQrCode` - 获取登录二维码
|
||||
|
||||
### 指令表结构（task_commands）
|
||||
```javascript
|
||||
{
|
||||
id: 1,
|
||||
task_id: 100, // 关联的任务ID
|
||||
command_type: 'getOnlineResume',
|
||||
command_name: '获取在线简历',
|
||||
command_params: '{"sn_code":"GHJU"}',
|
||||
status: 'completed',
|
||||
sequence: 1,
|
||||
priority: 9,
|
||||
start_time: '2024-01-01 10:00:00',
|
||||
end_time: '2024-01-01 10:00:30',
|
||||
duration: 30000
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 指令执行流程
|
||||
```javascript
|
||||
// 1. 任务处理器创建指令
|
||||
const commands = [{
|
||||
command_type: 'getOnlineResume',
|
||||
command_name: '获取在线简历',
|
||||
command_params: JSON.stringify({ sn_code })
|
||||
}];
|
||||
|
||||
// 2. 指令管理器执行指令
|
||||
await command.executeCommands(taskId, commands, mqttClient);
|
||||
|
||||
// 3. 通过 MQTT 发送到客户端
|
||||
// 4. 客户端执行并返回结果
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 🔗 关系示例
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||||
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||||
### 示例1：自动投递任务
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||||
|
||||
**任务**：`auto_deliver`（自动投递任务）
|
||||
|
||||
**包含的指令**：
|
||||
1. `getOnlineResume` - 获取在线简历
|
||||
2. `getJobList` - 获取岗位列表
|
||||
3. `applyJob` - 投递简历（可能多个）
|
||||
|
||||
```javascript
|
||||
// 任务处理器创建多个指令
|
||||
async handleAutoDeliverTask(task) {
|
||||
// 1. 获取简历指令
|
||||
const getResumeCommand = {
|
||||
command_type: 'getOnlineResume',
|
||||
command_name: '获取在线简历',
|
||||
...
|
||||
};
|
||||
|
||||
// 2. 获取岗位列表指令
|
||||
const getJobListCommand = {
|
||||
command_type: 'getJobList',
|
||||
command_name: '获取岗位列表',
|
||||
...
|
||||
};
|
||||
|
||||
// 3. 投递指令（可能多个）
|
||||
const applyCommands = jobs.map(job => ({
|
||||
command_type: 'applyJob',
|
||||
command_name: `投递简历 - ${job.jobTitle}`,
|
||||
...
|
||||
}));
|
||||
|
||||
// 执行所有指令
|
||||
await command.executeCommands(task.id, [
|
||||
getResumeCommand,
|
||||
getJobListCommand,
|
||||
...applyCommands
|
||||
], mqttClient);
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 示例2：获取简历（伪任务，实际是指令）
|
||||
|
||||
**说明**：虽然代码中有 `get_resume` 任务处理器，但它实际上只是包装了单个指令，本质上就是直接执行指令。
|
||||
|
||||
**任务**：`get_resume`（获取简历任务）
|
||||
|
||||
**包含的指令**：
|
||||
1. `getOnlineResume` - 获取在线简历
|
||||
|
||||
```javascript
|
||||
async handleGetResumeTask(task) {
|
||||
// 实际上只是创建一个指令并执行
|
||||
const commands = [{
|
||||
command_type: 'getOnlineResume',
|
||||
command_name: '获取在线简历',
|
||||
command_params: JSON.stringify({ sn_code: task.sn_code })
|
||||
}];
|
||||
|
||||
await command.executeCommands(task.id, commands, this.mqttClient);
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
**注意**：这种"任务"实际上可以直接作为指令执行，不需要通过任务队列。它们存在的原因可能是为了：
|
||||
1. 统一的任务追踪和日志记录
|
||||
2. 未来可能扩展为真正的任务（包含多个步骤）
|
||||
3. 保持接口的一致性
|
||||
|
||||
## 📈 执行流程图
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||||
|
||||
```
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||||
┌─────────────────┐
|
||||
│ 任务队列 │
|
||||
│ (TaskQueue) │
|
||||
└────────┬────────┘
|
||||
│ 调度任务
|
||||
↓
|
||||
┌─────────────────┐
|
||||
│ 任务处理器 │
|
||||
│ (TaskHandlers) │
|
||||
└────────┬────────┘
|
||||
│ 创建指令
|
||||
↓
|
||||
┌─────────────────┐
|
||||
│ 指令管理器 │
|
||||
│ (CommandManager)│
|
||||
└────────┬────────┘
|
||||
│ 执行指令
|
||||
↓
|
||||
┌─────────────────┐
|
||||
│ 业务管理器 │
|
||||
│ (jobManager) │
|
||||
└────────┬────────┘
|
||||
│ MQTT 发送
|
||||
↓
|
||||
┌─────────────────┐
|
||||
│ 客户端设备 │
|
||||
│ (Python Client)│
|
||||
└─────────────────┘
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 🎨 设计优势
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### 1. **职责分离**
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||||
- **任务层**：负责业务逻辑和流程编排
|
||||
- **指令层**：负责具体操作和 MQTT 通信
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||||
|
||||
### 2. **灵活性**
|
||||
- 一个任务可以包含不同数量的指令
|
||||
- 可以根据业务需求动态创建指令
|
||||
|
||||
### 3. **可追踪性**
|
||||
- 任务级别：可以追踪整个业务流程
|
||||
- 指令级别：可以追踪每个具体操作
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||||
|
||||
### 4. **错误处理**
|
||||
- 任务级别：处理业务逻辑错误
|
||||
- 指令级别：处理执行错误和超时
|
||||
|
||||
## 📝 代码示例
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||||
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||||
### 任务处理器创建指令
|
||||
|
||||
```javascript
|
||||
// api/middleware/schedule/taskHandlers.js
|
||||
async handleAutoDeliverTask(task) {
|
||||
const { sn_code, taskParams } = task;
|
||||
|
||||
// 1. 创建获取简历指令
|
||||
const getResumeCommand = {
|
||||
command_type: 'getOnlineResume',
|
||||
command_name: '获取在线简历',
|
||||
command_params: JSON.stringify({ sn_code, platform: 'boss' })
|
||||
};
|
||||
|
||||
// 2. 创建获取岗位列表指令
|
||||
const getJobListCommand = {
|
||||
command_type: 'getJobList',
|
||||
command_name: '获取岗位列表',
|
||||
command_params: JSON.stringify({
|
||||
sn_code,
|
||||
keyword: taskParams.keyword,
|
||||
platform: 'boss'
|
||||
})
|
||||
};
|
||||
|
||||
// 3. 执行指令序列
|
||||
const result = await command.executeCommands(
|
||||
task.id,
|
||||
[getResumeCommand, getJobListCommand],
|
||||
this.mqttClient
|
||||
);
|
||||
|
||||
return result;
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 指令管理器执行指令
|
||||
|
||||
```javascript
|
||||
// api/middleware/schedule/command.js
|
||||
async executeCommand(taskId, command, mqttClient) {
|
||||
// 1. 创建指令记录
|
||||
const commandRecord = await db.getModel('task_commands').create({
|
||||
task_id: taskId,
|
||||
command_type: command.command_type,
|
||||
command_name: command.command_name,
|
||||
status: 'pending'
|
||||
});
|
||||
|
||||
// 2. 调用业务管理器执行
|
||||
const result = await jobManager[commandType](
|
||||
sn_code,
|
||||
mqttClient,
|
||||
commandParams
|
||||
);
|
||||
|
||||
// 3. 更新指令状态
|
||||
await this.updateCommandStatus(commandId, 'completed', result);
|
||||
|
||||
return result;
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 🔍 总结
|
||||
|
||||
- **任务（Task）**：业务层面的工作单元，代表一个完整的业务流程
|
||||
- **真正的任务**：包含多个步骤/指令，如 `auto_deliver`
|
||||
- **伪任务**：虽然叫任务，但实际只是包装了单个指令，如 `get_resume`、`get_job_list` 等
|
||||
|
||||
- **指令（Command）**：执行层面的操作单元，代表一个具体的操作
|
||||
- 通过 MQTT 发送到客户端执行
|
||||
- 如：`getOnlineResume`、`getJobList`、`applyJob` 等
|
||||
|
||||
- **关系**：
|
||||
- 真正的任务包含多个指令，指令按顺序执行
|
||||
- 伪任务只是指令的包装，本质上就是直接执行指令
|
||||
|
||||
- **管理**：任务由任务队列管理，指令由指令管理器管理
|
||||
|
||||
- **通信**：任务在服务端内部调度，指令通过 MQTT 发送到客户端
|
||||
|
||||
- **当前状态**：
|
||||
- 目前系统中只有 `auto_deliver` 是真正的任务（包含多个步骤）
|
||||
- 其他如 `get_resume`、`get_job_list`、`send_chat`、`apply_job` 虽然叫任务，但实际只是指令的包装
|
||||
|
||||
这种设计实现了业务逻辑和执行逻辑的分离，提高了系统的灵活性和可维护性。伪任务的存在可能是为了统一的任务追踪和未来扩展。
|
||||
|
||||
874
_doc/功能规划文档.md
874
_doc/功能规划文档.md
@@ -1,874 +0,0 @@
|
||||
# 自动找工作系统 - 功能规划文档
|
||||
|
||||
> 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
|
||||
|
||||
- **HIGH**: 核心功能,对系统价值提升明显,建议优先开发
|
||||
- **MEDIUM**: 重要优化,提升用户体验和系统性能,可分阶段实施
|
||||
- **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
|
||||
|
||||
**优先级: HIGH** | **预计工期: 4-6周**
|
||||
|
||||
### 1.1 自动聊天功能完善 ⭐⭐⭐⭐⭐
|
||||
|
||||
**现状分析**
|
||||
- ✅ 聊天记录表结构完整 (`chat_records`)
|
||||
- ✅ AI聊天内容生成基础框架 (`aiService.generateChatContent`)
|
||||
- ✅ 聊天类型分类 (greeting/followup/interview/reply)
|
||||
- ❌ AI生成器未完整实现
|
||||
- ❌ 聊天时机判断逻辑缺失
|
||||
- ❌ 多轮对话上下文管理未实现
|
||||
|
||||
**待开发内容**
|
||||
1. **AI聊天内容生成器完整实现**
|
||||
- 完善 Prompt 模板(不同场景)
|
||||
- 集成简历信息和岗位描述
|
||||
- 个性化内容生成(根据HR回复调整策略)
|
||||
- 长度和语气控制
|
||||
|
||||
2. **聊天时机智能判断**
|
||||
- HR查看后多久发消息(规则+AI预测)
|
||||
- 避免过于频繁或过晚联系
|
||||
- 根据不同平台特性调整策略
|
||||
- 工作时间优先发送
|
||||
|
||||
3. **多轮对话上下文管理**
|
||||
- 记录对话历史
|
||||
- 上下文理解(避免重复询问)
|
||||
- 话题延续和自然过渡
|
||||
- 面试邀约智能识别和响应
|
||||
|
||||
4. **情感分析和回复策略调整**
|
||||
- 分析HR回复的情感倾向
|
||||
- 根据情感调整后续策略
|
||||
- 识别拒绝信号(及时停止沟通)
|
||||
- 识别兴趣信号(加大沟通力度)
|
||||
|
||||
**技术实现**
|
||||
- 文件路径: `api/middleware/job/chatManager.js`
|
||||
- 依赖: `aiService.js`, `chat_records表`
|
||||
- 预计工期: 2周
|
||||
|
||||
**预期价值**
|
||||
- 📈 HR回复率提升 30%+
|
||||
- 📈 面试邀约率提升 20%+
|
||||
- 💡 减少人工沟通成本 80%+
|
||||
- ✨ 提供24小时自动化沟通能力
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
### 1.2 账号保活任务 ⭐⭐⭐⭐⭐
|
||||
|
||||
**现状分析**
|
||||
- ✅ 配置项已有 (`pla_account.auto_active`, `active_interval`, `active_actions_json`)
|
||||
- ✅ 任务类型定义 (`auto_active_account`)
|
||||
- ❌ 执行逻辑未实现
|
||||
- ❌ 行为模拟策略缺失
|
||||
|
||||
**待开发内容**
|
||||
1. **定时浏览岗位模拟真实用户**
|
||||
- 随机浏览岗位详情
|
||||
- 模拟点击、滚动行为
|
||||
- 页面停留时间随机化(10-60秒)
|
||||
- 每日浏览次数控制(5-20次)
|
||||
|
||||
2. **随机时间间隔访问**
|
||||
- 避免固定时间访问(容易被识别)
|
||||
- 工作时间随机分布
|
||||
- 模拟午休和下班后的访问
|
||||
- 周末降低活跃频率
|
||||
|
||||
3. **多样化操作行为**
|
||||
- 搜索岗位(随机关键词)
|
||||
- 查看推荐岗位
|
||||
- 浏览公司主页
|
||||
- 修改简历可见性
|
||||
- 更新最后活跃时间
|
||||
|
||||
4. **避免账号被标记为机器人**
|
||||
- 行为模式随机化
|
||||
- 添加鼠标轨迹模拟
|
||||
- 操作速度人性化(不要太快)
|
||||
- 避免连续大量操作
|
||||
|
||||
**技术实现**
|
||||
- 文件路径: `api/middleware/schedule/taskHandlers.js` (新增 `handleAutoActiveTask`)
|
||||
- MQTT指令: 新增 `auto_active` 操作类型
|
||||
- 预计工期: 1周
|
||||
|
||||
**预期价值**
|
||||
- 📉 账号封禁风险降低 70%+
|
||||
- 📈 简历曝光率提升 40%+
|
||||
- 🔒 账号在线状态保持稳定
|
||||
- ✨ 自动维护账号活跃度
|
||||
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||||
---
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||||
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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
|
||||
- ✅ 简历信息存储完善
|
||||
- ❌ 简历刷新逻辑未实现
|
||||
- ❌ 简历优化建议缺失
|
||||
|
||||
**待开发内容**
|
||||
1. **定时刷新简历排名**
|
||||
- 每天自动刷新简历(提升排名)
|
||||
- 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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||||
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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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||||
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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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||||
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---
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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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||||
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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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||||
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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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||||
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---
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### 1.5 多轮面试跟踪 ⭐⭐⭐⭐
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||||
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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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||||
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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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||||
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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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||||
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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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||||
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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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||||
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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
|
||||
- 前端: `admin/src/views/work/apply_records.vue` 新增详情面板
|
||||
- 预计工期: 1.5周
|
||||
|
||||
**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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||||
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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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||||
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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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||||
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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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||||
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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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||||
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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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||||
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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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||||
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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%+
|
||||
- 📈 回复率提升 25%+
|
||||
- 💡 简历质量专业化
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||||
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---
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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)
|
||||
- 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**
|
||||
- 给出专业、结构化的答案
|
||||
- 提供多种回答思路
|
||||
- 标注答案亮点和注意事项
|
||||
- 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
|
||||
- 避免空洞的回答
|
||||
- 突出个人优势
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||||
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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
|
||||
- 数据来源: `job_postings.jobDescription`, `resume_info`
|
||||
- 前端: 新增 `interview_prep.vue` 面试准备页面
|
||||
- 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%+
|
||||
- ⏱️ 面试准备时间减少 70%+
|
||||
- 💡 回答更专业、更自信
|
||||
- ✨ 提供全方位面试辅导
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||||
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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
|
||||
- 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**
|
||||
- 什么时候开始谈薪(面试哪个阶段)
|
||||
- 如何提薪资要求(不卑不亢)
|
||||
- 谈判策略(如先等对方报价)
|
||||
- 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
|
||||
- 综合评估(薪资+福利+发展空间)
|
||||
- 识别低于市场价的Offer
|
||||
- 给出接受/拒绝建议
|
||||
|
||||
**技术实现**
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||||
- 文件路径: `api/middleware/job/aiService.js` 新增 `analyzeSalary` 方法
|
||||
- 数据源: 岗位描述、地区、公司、市场数据
|
||||
- 前端: `offer_analysis.vue` Offer分析页面
|
||||
- 预计工期: 1周
|
||||
|
||||
**预期价值**
|
||||
- 💰 薪资平均提升 10-15%
|
||||
- 📈 谈判成功率提升 40%+
|
||||
- 💡 避免接受低薪Offer
|
||||
- ✨ 提供科学的薪资决策
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||||
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||||
---
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||||
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||||
### 2.4 公司背景调查 ⭐⭐⭐⭐
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||||
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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)
|
||||
- 融资情况(融资轮次、投资方)
|
||||
- 诉讼记录、欠薪记录
|
||||
|
||||
2. **AI分析公司发展前景**
|
||||
- 根据融资情况评估发展阶段
|
||||
- 根据招聘规模判断业务状态
|
||||
- 根据行业趋势预测前景
|
||||
- 给出公司评级(A/B/C/D)
|
||||
|
||||
3. **风险预警**
|
||||
- 识别高风险公司(如多次欠薪、频繁裁员)
|
||||
- 识别虚假招聘(如招聘周期异常长)
|
||||
- 识别外包公司(尽管岗位描述未标注)
|
||||
- 给出风险提示和建议
|
||||
|
||||
**技术实现**
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||||
- 文件路径: `api/services/company_background_service.js`
|
||||
- 数据源: 企查查API、`company_info` 表
|
||||
- 前端: `job_postings.vue` 新增公司背调入口
|
||||
- 预计工期: 1.5周
|
||||
|
||||
**预期价值**
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||||
- 📉 入职风险降低 80%+
|
||||
- 💡 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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||||
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||||
---
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||||
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||||
### 2.5 职业发展路径 ⭐⭐⭐
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||||
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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)
|
||||
- 根据目标岗位生成发展路径
|
||||
- 列出需要补充的技能和经验
|
||||
- 给出时间线规划(1年/3年/5年)
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||||
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||||
2. **技能提升建议**
|
||||
- 推荐学习资源(课程、书籍、开源项目)
|
||||
- 建议考取的证书
|
||||
- 建议参加的技术社区
|
||||
- 建议做的练手项目
|
||||
|
||||
3. **转行可行性分析**
|
||||
- 评估转行难度
|
||||
- 分析已有技能的可迁移性
|
||||
- 给出转行路径建议
|
||||
- 预测转行后的薪资变化
|
||||
|
||||
**技术实现**
|
||||
- 文件路径: `api/middleware/job/aiService.js` 新增 `generateCareerPath` 方法
|
||||
- 数据源: `resume_info`, 目标岗位描述
|
||||
- 前端: 新增 `career_plan.vue` 职业规划页面
|
||||
- 预计工期: 1.5周
|
||||
|
||||
**预期价值**
|
||||
- 📊 提供长期职业指导
|
||||
- 💡 明确发展方向和目标
|
||||
- 📈 技能提升更有针对性
|
||||
- ✨ 降低职业迷茫感
|
||||
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||||
---
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||||
## 第三部分: 用户体验优化
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||||
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**优先级: MEDIUM** | **预计工期: 4-5周**
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||||
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||||
### 3.1 数据可视化增强 ⭐⭐⭐⭐
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||||
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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
|
||||
- 识别漏斗中的薄弱环节
|
||||
- 对比不同平台的漏斗差异
|
||||
|
||||
2. **面试成功率趋势**
|
||||
- 按时间展示面试通过率变化
|
||||
- 分析成功率提升/下降原因
|
||||
- 识别面试表现最好的时间段
|
||||
- 给出改进建议
|
||||
|
||||
3. **薪资分布统计**
|
||||
- 投递岗位的薪资分布
|
||||
- Offer薪资分布
|
||||
- 对比期望薪资和实际薪资
|
||||
- 不同技能栈的薪资对比
|
||||
|
||||
4. **不同平台效果对比**
|
||||
- Boss、猎聘等平台的效果对比
|
||||
- 投递量、回复率、面试率对比
|
||||
- 平台特点分析
|
||||
- 推荐最优平台
|
||||
|
||||
**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
|
||||
- API: `statistics_server.js` 新增统计接口
|
||||
- 预计工期: 1周
|
||||
|
||||
**预期价值**
|
||||
- 📊 数据洞察更直观
|
||||
- 💡 快速发现问题环节
|
||||
- 📈 数据驱动优化决策
|
||||
- ✨ 提供专业的数据分析
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||||
|
||||
---
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||||
|
||||
### 3.2 实时通知系统 ⭐⭐⭐⭐
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||||
|
||||
**待开发内容**
|
||||
1. **浏览器通知**
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||||
- 面试邀约即时通知
|
||||
- Offer通知
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||||
- 重要聊天消息通知
|
||||
- 任务执行状态通知
|
||||
|
||||
2. **邮件通知**
|
||||
- 每日投递报告
|
||||
- 面试提醒(提前1天)
|
||||
- 重要事件邮件
|
||||
- 周报月报
|
||||
|
||||
3. **企业微信/钉钉集成**
|
||||
- 通过企业微信机器人推送
|
||||
- 支持快捷操作(如快速回复)
|
||||
- 群组通知
|
||||
- @指定人员
|
||||
|
||||
4. **关键事件提醒**
|
||||
- 面试邀约(立即通知)
|
||||
- Offer(立即通知)
|
||||
- 简历被查看(可配置)
|
||||
- 任务执行失败(立即通知)
|
||||
|
||||
**技术实现**
|
||||
- 文件路径: `api/services/notification_service.js`
|
||||
- 浏览器通知: Web Notification API
|
||||
- 邮件: nodemailer
|
||||
- 企业微信: 企业微信Webhook
|
||||
- 预计工期: 1.5周
|
||||
|
||||
**预期价值**
|
||||
- ⏱️ 响应时间缩短 90%+
|
||||
- 📲 不错过任何重要消息
|
||||
- 💡 多渠道及时触达
|
||||
- ✨ 提供主动式消息推送
|
||||
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||||
---
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||||
|
||||
### 3.3 批量操作功能 ⭐⭐⭐
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||||
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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
|
||||
- 一键启用/禁用
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||||
- 批量设置自动化开关
|
||||
- 操作日志记录
|
||||
|
||||
2. **批量设置投递策略**
|
||||
- 批量修改投递时间范围
|
||||
- 批量修改每日上限
|
||||
- 批量设置关键词过滤
|
||||
- 应用模板到多个账号
|
||||
|
||||
3. **批量导出数据**
|
||||
- 勾选导出字段
|
||||
- 导出为CSV/Excel
|
||||
- 定时导出任务
|
||||
- 导出历史管理
|
||||
|
||||
**技术实现**
|
||||
- 前端: 各列表页面新增批量操作工具栏
|
||||
- API: 各模块新增批量操作接口
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||||
- 预计工期: 1周
|
||||
|
||||
**预期价值**
|
||||
- ⏱️ 管理效率提升 80%+
|
||||
- 💡 降低重复操作
|
||||
- ✨ 提供便捷的批量工具
|
||||
|
||||
---
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||||
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||||
### 3.4 移动端适配 ⭐⭐⭐
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||||
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||||
**待开发内容**
|
||||
1. **响应式布局优化**
|
||||
- 适配手机、平板屏幕
|
||||
- 菜单改为抽屉式
|
||||
- 表格改为卡片式
|
||||
- 图表自适应尺寸
|
||||
|
||||
2. **移动端专属操作界面**
|
||||
- 大图标按钮
|
||||
- 手势操作(滑动、长按)
|
||||
- 底部操作栏
|
||||
- 快捷入口
|
||||
|
||||
3. **快捷操作入口**
|
||||
- 快捷查看今日统计
|
||||
- 快捷查看任务状态
|
||||
- 快捷回复聊天
|
||||
- 快捷查看面试安排
|
||||
|
||||
**技术实现**
|
||||
- 前端: 响应式CSS
|
||||
- 使用 iView 的响应式组件
|
||||
- 新增移动端专属组件
|
||||
- 预计工期: 1.5周
|
||||
|
||||
**预期价值**
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||||
- 📱 随时随地管理
|
||||
- 💡 提升移动端体验
|
||||
- ✨ 扩大使用场景
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||||
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||||
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||||
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||||
### 3.5 智能推荐 ⭐⭐⭐
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||||
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||||
**待开发内容**
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||||
1. **推荐最适合的岗位**
|
||||
- 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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||||
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||||
2. **推荐最佳投递时间**
|
||||
- 分析不同时间投递的效果
|
||||
- 推荐最佳投递时段
|
||||
- 避开竞争激烈的时段
|
||||
- 根据平台特性调整
|
||||
|
||||
3. **推荐优化策略**
|
||||
- 分析数据找出问题
|
||||
- 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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||||
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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**
|
||||
- 📈 投递效果提升 25%+
|
||||
- 💡 降低决策成本
|
||||
- ✨ 提供智能化建议
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||||
|
||||
---
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||||
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||||
## 第四部分: 系统性能提升
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||||
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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**
|
||||
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)
|
||||
- 缓存简历信息(减少数据库查询)
|
||||
- 缓存设备状态
|
||||
|
||||
2. **职位类型配置缓存**
|
||||
- 当前5分钟缓存改为即时失效
|
||||
- 配置更新时清除缓存
|
||||
- 预加载常用配置
|
||||
|
||||
3. **简历信息缓存**
|
||||
- 缓存最近查询的简历
|
||||
- LRU淘汰策略
|
||||
- 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`
|
||||
- 文件路径: `api/middleware/cache/cacheManager.js`
|
||||
- 缓存策略: LRU, TTL
|
||||
- 预计工期: 1周
|
||||
|
||||
**预期价值**
|
||||
- 📈 响应速度提升 50%+
|
||||
- 📉 数据库压力降低 60%+
|
||||
- 💡 提升系统吞吐量
|
||||
- ✨ 提供更快的用户体验
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
### 4.2 数据库查询优化 ⭐⭐⭐⭐
|
||||
|
||||
**待开发内容**
|
||||
1. **慢查询分析和优化**
|
||||
- 开启MySQL慢查询日志
|
||||
- 分析TOP 10慢查询
|
||||
- 优化SQL语句
|
||||
- 添加必要索引
|
||||
|
||||
2. **索引优化**
|
||||
- 分析现有索引使用情况
|
||||
- 添加复合索引
|
||||
- 删除冗余索引
|
||||
- 定期索引维护
|
||||
|
||||
3. **分表分库策略**
|
||||
- 大表分表(如 `chat_records` 按月分表)
|
||||
- 历史数据归档
|
||||
- 读写分离(可选)
|
||||
|
||||
**技术实现**
|
||||
- 使用 `EXPLAIN` 分析查询
|
||||
- Sequelize 索引配置优化
|
||||
- 数据库迁移脚本
|
||||
- 预计工期: 1周
|
||||
|
||||
**预期价值**
|
||||
- 📈 查询性能提升 3-5倍
|
||||
- 📉 慢查询数量减少 80%+
|
||||
- 💡 数据库可支撑更大数据量
|
||||
- ✨ 提升系统稳定性
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
### 4.3 任务队列扩展 ⭐⭐⭐
|
||||
|
||||
**待开发内容**
|
||||
1. **支持更多任务类型**
|
||||
- 定时报告生成
|
||||
- 数据清理任务
|
||||
- 批量操作任务
|
||||
- 自定义任务
|
||||
|
||||
2. **任务优先级动态调整**
|
||||
- 根据紧急程度调整优先级
|
||||
- VIP用户任务优先执行
|
||||
- 失败任务降低优先级
|
||||
- 长时间等待的任务提升优先级
|
||||
|
||||
3. **任务失败自动重试优化**
|
||||
- 更智能的重试策略
|
||||
- 不同错误类型不同重试间隔
|
||||
- 重试次数动态调整
|
||||
- 重试失败后的降级处理
|
||||
|
||||
**技术实现**
|
||||
- 文件路径: `api/middleware/schedule/taskQueue.js` 优化
|
||||
- 新增任务类型处理器
|
||||
- 优化优先级算法
|
||||
- 预计工期: 1周
|
||||
|
||||
**预期价值**
|
||||
- 📈 任务处理更稳定
|
||||
- 💡 支持更复杂的任务场景
|
||||
- ✨ 提供更灵活的任务管理
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
### 4.4 并发控制优化 ⭐⭐⭐
|
||||
|
||||
**待开发内容**
|
||||
1. **增加并发设备数**
|
||||
- 当前最多5个设备
|
||||
- 支持动态配置并发数
|
||||
- 根据服务器性能自动调整
|
||||
- 支持分布式部署
|
||||
|
||||
2. **更精细的限流策略**
|
||||
- 不同任务类型不同限流
|
||||
- 不同平台不同限流
|
||||
- 根据时间段动态调整
|
||||
- API请求限流
|
||||
|
||||
3. **分布式锁机制**
|
||||
- 避免多实例冲突
|
||||
- Redis分布式锁
|
||||
- 锁超时自动释放
|
||||
- 死锁检测
|
||||
|
||||
**技术实现**
|
||||
- Redis分布式锁: `redlock`
|
||||
- 配置动态化
|
||||
- 负载均衡策略
|
||||
- 预计工期: 1周
|
||||
|
||||
**预期价值**
|
||||
- 📈 系统吞吐量提升 2-3倍
|
||||
- 💡 支持更大规模部署
|
||||
- ✨ 提供企业级并发控制
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
### 4.5 日志和监控 ⭐⭐⭐⭐
|
||||
|
||||
**待开发内容**
|
||||
1. **完善日志记录**
|
||||
- 统一日志格式(JSON)
|
||||
- 日志级别分级(DEBUG/INFO/WARN/ERROR)
|
||||
- 敏感信息脱敏
|
||||
- 日志文件按日期切割
|
||||
|
||||
2. **性能监控面板**
|
||||
- API响应时间监控
|
||||
- 数据库查询时间监控
|
||||
- 任务执行时间监控
|
||||
- 内存和CPU监控
|
||||
|
||||
3. **异常告警机制**
|
||||
- 错误率超过阈值告警
|
||||
- 任务失败立即告警
|
||||
- 系统资源不足告警
|
||||
- 钉钉/企业微信告警
|
||||
|
||||
4. **操作审计日志**
|
||||
- 记录所有关键操作
|
||||
- 操作人、操作时间、操作内容
|
||||
- 敏感操作二次确认
|
||||
- 审计日志导出
|
||||
|
||||
**技术实现**
|
||||
- 日志库: `winston`
|
||||
- 监控: `prometheus` + `grafana` (可选)
|
||||
- 告警: `api/services/alert_service.js`
|
||||
- 预计工期: 1.5周
|
||||
|
||||
**预期价值**
|
||||
- 🔍 问题定位效率提升 80%+
|
||||
- 📊 系统运行状态可视化
|
||||
- 🚨 及时发现和处理异常
|
||||
- ✨ 提供运维级别的监控
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 附录: 开发优先级建议
|
||||
|
||||
### 短期(1-2个月)
|
||||
**优先开发高价值、低成本功能**
|
||||
|
||||
| 功能 | 优先级 | 预计工期 | 价值 |
|
||||
|------|--------|----------|------|
|
||||
| 自动聊天功能完善 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | 2周 | HR回复率+30% |
|
||||
| 账号保活任务 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | 1周 | 封禁风险-70% |
|
||||
| 简历智能优化 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | 2周 | 竞争力+20% |
|
||||
| 缓存策略优化 | ⭐⭐⭐⭐ | 1周 | 响应速度+50% |
|
||||
|
||||
**预计总工期: 6周**
|
||||
|
||||
### 中期(3-4个月)
|
||||
**完善核心功能和AI能力**
|
||||
|
||||
| 功能 | 优先级 | 预计工期 | 价值 |
|
||||
|------|--------|----------|------|
|
||||
| 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 |
|
||||
| 面试问题预测 | ⭐⭐⭐⭐ | 1.5周 | 通过率+30% |
|
||||
| 数据可视化增强 | ⭐⭐⭐⭐ | 1周 | 数据洞察更直观 |
|
||||
|
||||
**预计总工期: 6周**
|
||||
|
||||
### 长期(5-6个月)
|
||||
**提升体验和系统性能**
|
||||
|
||||
| 功能 | 优先级 | 预计工期 | 价值 |
|
||||
|------|--------|----------|------|
|
||||
| 薪资谈判策略 | ⭐⭐⭐⭐ | 1周 | 薪资+10-15% |
|
||||
| 公司背景调查 | ⭐⭐⭐⭐ | 1.5周 | 风险-80% |
|
||||
| 实时通知系统 | ⭐⭐⭐⭐ | 1.5周 | 响应时间-90% |
|
||||
| 日志和监控 | ⭐⭐⭐⭐ | 1.5周 | 定位效率+80% |
|
||||
| 数据库查询优化 | ⭐⭐⭐⭐ | 1周 | 性能+3-5倍 |
|
||||
|
||||
**预计总工期: 6.5周**
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 总结
|
||||
|
||||
本规划文档共列出 **20项待开发功能**,分为4个优先级方向:
|
||||
|
||||
- **功能完善和补充** (5项, HIGH): 完善核心业务流程
|
||||
- **AI能力增强** (5项, HIGH): 提升智能化水平
|
||||
- **用户体验优化** (5项, MEDIUM): 改善交互和便捷性
|
||||
- **系统性能提升** (5项, MEDIUM): 优化性能和稳定性
|
||||
|
||||
**预期开发周期**:
|
||||
- 短期(1-2月): 6周
|
||||
- 中期(3-4月): 6周
|
||||
- 长期(5-6月): 6.5周
|
||||
- **总计**: 约4.5个月
|
||||
|
||||
**预期收益**:
|
||||
- 📈 整体求职成功率提升 **50%+**
|
||||
- 📈 用户使用效率提升 **80%+**
|
||||
- 📈 系统性能提升 **3-5倍**
|
||||
- 💰 用户平均薪资提升 **10-15%**
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
**文档维护**: 开发团队
|
||||
**最后更新**: 2025-12-25
|
||||
574
_doc/发布的接口文档.md
574
_doc/发布的接口文档.md
@@ -1,574 +0,0 @@
|
||||
# 发布脚本使用说明
|
||||
|
||||
## 📋 概述
|
||||
|
||||
发布脚本 (`scripts/publish.js`) 用于自动化应用的构建和发布流程，包括：
|
||||
1. 清理构建目录
|
||||
2. 构建应用（NSIS 或便携版）
|
||||
3. 调用接口创建版本记录
|
||||
4. 上传压缩包到 OSS
|
||||
|
||||
## 🚀 快速开始
|
||||
|
||||
### 安装依赖
|
||||
|
||||
确保已安装 `form-data` 依赖：
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
npm install form-data --save-dev
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 基本使用
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
# 发布 NSIS 安装包（默认）
|
||||
npm run publish
|
||||
|
||||
# 或直接运行脚本
|
||||
node scripts/publish.js
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 📝 命令选项
|
||||
|
||||
### 构建类型
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
# 发布 NSIS 安装包
|
||||
npm run publish:nsis
|
||||
# 或
|
||||
node scripts/publish.js --type nsis
|
||||
|
||||
# 发布便携版
|
||||
npm run publish:portable
|
||||
# 或
|
||||
node scripts/publish.js --type portable
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 发布说明
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
node scripts/publish.js --notes "修复了若干bug，优化了性能"
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 强制更新
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
node scripts/publish.js --force
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 跳过步骤
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
# 仅上传已构建的文件（跳过构建）
|
||||
node scripts/publish.js --skip-build
|
||||
|
||||
# 仅构建不上传
|
||||
node scripts/publish.js --skip-upload
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 查看帮助
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
node scripts/publish.js --help
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 🔧 配置要求
|
||||
|
||||
### 1. 配置文件
|
||||
|
||||
确保 `config/appConfig.js` 中包含有效的配置：
|
||||
|
||||
```javascript
|
||||
module.exports = {
|
||||
api_urls: {
|
||||
dev: "http://work.light120.com/api",
|
||||
prod: "http://work.light120.com/api"
|
||||
},
|
||||
token: "your-token-here", // 必须配置有效的 token
|
||||
// ...
|
||||
};
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 2. API 接口
|
||||
|
||||
脚本需要以下 API 接口：
|
||||
|
||||
#### 接口 1：创建版本记录
|
||||
|
||||
- **接口地址**: `POST /api/version/create`
|
||||
- **请求头**:
|
||||
```
|
||||
Content-Type: application/json
|
||||
Authorization: ${token}
|
||||
```
|
||||
- **请求参数**:
|
||||
```json
|
||||
{
|
||||
"version": "1.0.0", // 必填：版本号（x.y.z 格式）
|
||||
"platform": "win32", // 必填：平台类型（win32/darwin/linux）
|
||||
"arch": "x64", // 必填：架构类型（x64/ia32/arm64）
|
||||
"download_url": "https://...", // 必填：下载地址（上传后更新）
|
||||
"file_path": "/path/to/file", // 必填：服务器文件路径
|
||||
"file_size": 12345678, // 可选：文件大小（字节），不提供会自动计算
|
||||
"file_hash": "sha256-hash", // 可选：SHA256 哈希值，不提供会自动计算
|
||||
"release_notes": "发布说明", // 可选：更新日志
|
||||
"force_update": 0, // 可选：是否强制更新（1:是 0:否），默认 0
|
||||
"status": 1 // 可选：状态（1:启用 0:禁用），默认 1
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
- **响应示例**:
|
||||
```json
|
||||
{
|
||||
"code": 0,
|
||||
"message": "版本创建成功",
|
||||
"data": {
|
||||
"id": 123,
|
||||
"version": "1.0.0",
|
||||
"platform": "win32",
|
||||
"arch": "x64",
|
||||
"download_url": "https://oss.example.com/path/to/file.exe",
|
||||
"file_path": "/path/to/file.exe",
|
||||
"file_size": 12345678,
|
||||
"file_hash": "sha256-hash-value",
|
||||
"release_notes": "发布说明",
|
||||
"force_update": 0,
|
||||
"status": 1,
|
||||
"create_time": "2024-01-01 12:00:00"
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
- **错误响应**:
|
||||
```json
|
||||
{
|
||||
"code": 400,
|
||||
"message": "版本号不能为空" // 或其他错误信息
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
- **注意事项**:
|
||||
- 版本号格式必须为 `x.y.z`（如：1.0.0）
|
||||
- 平台类型必须为：`win32`、`darwin` 或 `linux`
|
||||
- 架构类型必须为：`x64`、`ia32` 或 `arm64`
|
||||
- 如果版本已存在（相同 version + platform + arch），会返回错误
|
||||
- 如果提供了 `file_path` 但未提供 `file_size` 或 `file_hash`，接口会自动计算
|
||||
|
||||
#### 接口 2：上传文件到 OSS
|
||||
|
||||
- **接口地址**: `POST /api/file/upload_version`
|
||||
- **请求头**:
|
||||
```
|
||||
Content-Type: multipart/form-data
|
||||
Authorization: ${token}
|
||||
```
|
||||
- **请求参数**（Form Data）:
|
||||
| 参数名 | 类型 | 必填 | 说明 |
|
||||
|--------|------|------|------|
|
||||
| `file` | File | 是 | 文件内容（二进制） |
|
||||
| `version` | String | 是 | 版本号（如：1.0.0） |
|
||||
| `platform` | String | 是 | 平台类型（win32/darwin/linux） |
|
||||
| `arch` | String | 是 | 架构类型（x64/ia32/arm64） |
|
||||
| `file_hash` | String | 是 | SHA256 哈希值 |
|
||||
| `file_size` | Number | 是 | 文件大小（字节） |
|
||||
| `version_id` | Number | 否 | 版本记录 ID（如果已创建版本记录） |
|
||||
| `build_type` | String | 否 | 构建类型（nsis/portable） |
|
||||
- **请求示例**（使用 form-data）:
|
||||
```javascript
|
||||
const FormData = require('form-data');
|
||||
const fs = require('fs');
|
||||
|
||||
const form = new FormData();
|
||||
form.append('file', fs.createReadStream('./dist/app.exe'));
|
||||
form.append('version', '1.0.0');
|
||||
form.append('platform', 'win32');
|
||||
form.append('arch', 'x64');
|
||||
form.append('file_hash', 'sha256-hash-value');
|
||||
form.append('file_size', 12345678);
|
||||
form.append('version_id', 123); // 可选
|
||||
|
||||
// 发送请求
|
||||
form.submit('http://api.example.com/api/file/upload_version', {
|
||||
headers: {
|
||||
'Authorization': `${token}`
|
||||
}
|
||||
}, callback);
|
||||
```
|
||||
- **响应示例**:
|
||||
```json
|
||||
{
|
||||
"code": 0,
|
||||
"message": "文件上传成功",
|
||||
"data": {
|
||||
"download_url": "https://oss.example.com/versions/win32/x64/app-1.0.0.exe",
|
||||
"file_path": "versions/win32/x64/app-1.0.0.exe",
|
||||
"oss_path": "https://oss.example.com/versions/win32/x64/app-1.0.0.exe",
|
||||
"file_size": 12345678,
|
||||
"file_hash": "sha256-hash-value"
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
- **错误响应**:
|
||||
```json
|
||||
{
|
||||
"code": 400,
|
||||
"message": "文件上传失败：文件大小不匹配" // 或其他错误信息
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
- **注意事项**:
|
||||
- 文件会按照 `versions/{platform}/{arch}/{filename}` 的路径结构上传到 OSS
|
||||
- 上传前会验证文件哈希值，确保文件完整性
|
||||
- 上传成功后，建议调用 `/version/update` 接口更新版本记录的下载地址
|
||||
- 大文件上传建议设置较长的超时时间（建议 10 分钟以上）
|
||||
|
||||
#### 接口 3：更新版本下载地址（可选）
|
||||
|
||||
- **接口地址**: `POST /api/version/update`
|
||||
- **请求头**:
|
||||
```
|
||||
Content-Type: application/json
|
||||
Authorization: ${token}
|
||||
```
|
||||
- **请求参数**:
|
||||
```json
|
||||
{
|
||||
"id": 123, // 必填：版本记录 ID
|
||||
"download_url": "https://...", // 可选：下载地址
|
||||
"file_path": "/path/to/file", // 可选：文件路径
|
||||
"file_hash": "sha256-hash", // 可选：文件哈希值
|
||||
"file_size": 12345678, // 可选：文件大小
|
||||
"release_notes": "更新说明", // 可选：更新日志
|
||||
"force_update": 1, // 可选：是否强制更新
|
||||
"status": 1 // 可选：状态
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
- **响应示例**:
|
||||
```json
|
||||
{
|
||||
"code": 0,
|
||||
"message": "版本更新成功",
|
||||
"data": {
|
||||
"id": 123,
|
||||
"version": "1.0.0",
|
||||
"download_url": "https://oss.example.com/path/to/file.exe",
|
||||
// ... 其他字段
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
- **使用场景**:
|
||||
- 文件上传成功后，更新版本记录的下载地址
|
||||
- 修改版本的发布说明或强制更新标志
|
||||
- 启用或禁用某个版本
|
||||
|
||||
## 📦 发布流程
|
||||
|
||||
1. **清理构建目录**
|
||||
- 删除 `dist` 目录及其所有内容
|
||||
|
||||
2. **构建应用**
|
||||
- 根据构建类型执行 `electron-builder`
|
||||
- NSIS: `electron-builder --win nsis`
|
||||
- Portable: `electron-builder --win portable`
|
||||
|
||||
3. **查找构建产物**
|
||||
- 在 `dist` 目录中查找 `.exe` 文件
|
||||
- 按文件大小排序，优先处理主安装包
|
||||
|
||||
4. **创建版本记录**
|
||||
- 调用 `POST /api/version/create` 接口
|
||||
- 传递版本信息、平台、架构等
|
||||
- 获取版本记录 ID（用于后续更新）
|
||||
|
||||
5. **上传文件到 OSS**
|
||||
- 计算文件 SHA256 哈希值
|
||||
- 使用 `multipart/form-data` 格式调用 `POST /api/file/upload_version` 接口
|
||||
- 传递文件、版本信息、哈希值等参数
|
||||
- 获取上传后的下载地址
|
||||
|
||||
6. **更新版本记录**
|
||||
- 使用获取到的下载地址调用 `POST /api/version/update` 接口
|
||||
- 更新版本记录的 `download_url` 和 `file_path` 字段
|
||||
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||||
## ⚠️ 注意事项
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1. **Token 配置**
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||||
- 确保 `config/appConfig.js` 中有有效的 `token`
|
||||
- Token 用于 API 认证，格式为 `${token}`
|
||||
- 所有接口请求都需要在请求头中包含 `Authorization: ${token}`
|
||||
|
||||
2. **接口路径**
|
||||
- 所有接口路径前缀为 `/api`
|
||||
- 完整路径示例：
|
||||
- 创建版本：`POST http://api.example.com/api/version/create`
|
||||
- 上传文件：`POST http://api.example.com/api/file/upload_version`
|
||||
- 更新版本：`POST http://api.example.com/api/version/update`
|
||||
|
||||
3. **文件大小**
|
||||
- 大文件上传可能需要较长时间
|
||||
- 脚本默认超时时间为 10 分钟（600000ms）
|
||||
- 建议大文件（>100MB）增加超时时间到 30 分钟
|
||||
|
||||
4. **网络连接**
|
||||
- 确保能够访问 API 服务器和 OSS
|
||||
- 上传大文件时建议使用稳定的网络连接
|
||||
- 建议在网络稳定的环境下执行发布流程
|
||||
|
||||
5. **版本号**
|
||||
- 版本号从 `package.json` 的 `version` 字段读取
|
||||
- 发布前确保版本号已更新
|
||||
- 版本号格式必须符合 `x.y.z` 格式（如：1.0.0）
|
||||
|
||||
6. **构建产物**
|
||||
- 脚本会自动查找 `dist` 目录中的 `.exe` 文件
|
||||
- 排除 `builder` 和 `helper` 相关的辅助文件
|
||||
- 确保构建产物文件名清晰，便于识别
|
||||
|
||||
7. **文件哈希验证**
|
||||
- 上传前必须计算文件的 SHA256 哈希值
|
||||
- 上传接口会验证文件哈希，确保文件完整性
|
||||
- 哈希值不匹配会导致上传失败
|
||||
|
||||
8. **接口调用顺序**
|
||||
- 建议先创建版本记录（获取 version_id）
|
||||
- 然后上传文件（可传递 version_id）
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||||
- 最后更新版本记录的下载地址
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||||
- 也可以先上传文件，再创建版本记录并更新下载地址
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||||
## 🔍 故障排查
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||||
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||||
### 问题：上传失败
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||||
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||||
**可能原因**:
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||||
- Token 无效或过期
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||||
- API 接口地址不正确
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||||
- 网络连接问题
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||||
- 文件过大，超时
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||||
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||||
**解决方法**:
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||||
1. 检查 `config/appConfig.js` 中的 `token` 是否有效
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||||
2. 检查 API 地址是否正确
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||||
3. 检查网络连接
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||||
4. 如果文件很大，可以增加超时时间
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||||
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||||
### 问题：构建失败
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||||
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||||
**可能原因**:
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||||
- 缺少依赖
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||||
- electron-builder 配置错误
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||||
- 磁盘空间不足
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||||
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||||
**解决方法**:
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||||
1. 运行 `npm install` 安装所有依赖
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||||
2. 检查 `package.json` 中的 `build` 配置
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||||
3. 确保有足够的磁盘空间
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||||
|
||||
### 问题：找不到构建产物
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||||
|
||||
**可能原因**:
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||||
- 构建未成功完成
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||||
- 构建产物在其他位置
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||||
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||||
**解决方法**:
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||||
1. 检查构建日志，确认构建成功
|
||||
2. 手动检查 `dist` 目录
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||||
3. 使用 `--skip-build` 选项，手动指定文件路径（需要修改脚本）
|
||||
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||||
## 📝 示例
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||||
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||||
### 完整发布流程
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
# 1. 更新版本号（在 package.json 中）
|
||||
# "version": "1.0.1"
|
||||
|
||||
# 2. 发布
|
||||
npm run publish -- --notes "新功能：支持自动投递简历" --force
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 仅上传已构建的文件
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
# 1. 手动构建
|
||||
npm run build:nsis
|
||||
|
||||
# 2. 仅上传
|
||||
node scripts/publish.js --skip-build
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 测试发布（不上传）
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
# 构建并创建版本记录，但不上传文件
|
||||
node scripts/publish.js --skip-upload
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 💻 接口调用示例
|
||||
|
||||
### Node.js 示例代码
|
||||
|
||||
#### 1. 创建版本记录
|
||||
|
||||
```javascript
|
||||
const axios = require('axios');
|
||||
const crypto = require('crypto');
|
||||
const fs = require('fs');
|
||||
|
||||
async function createVersion() {
|
||||
const filePath = './dist/app-1.0.0.exe';
|
||||
const stats = fs.statSync(filePath);
|
||||
const fileSize = stats.size;
|
||||
|
||||
// 计算文件哈希
|
||||
const fileBuffer = fs.readFileSync(filePath);
|
||||
const fileHash = crypto.createHash('sha256').update(fileBuffer).digest('hex');
|
||||
|
||||
const response = await axios.post('http://api.example.com/api/version/create', {
|
||||
version: '1.0.0',
|
||||
platform: 'win32',
|
||||
arch: 'x64',
|
||||
download_url: '', // 上传后更新
|
||||
file_path: filePath,
|
||||
file_size: fileSize,
|
||||
file_hash: fileHash,
|
||||
release_notes: '修复了若干bug，优化了性能',
|
||||
force_update: 0,
|
||||
status: 1
|
||||
}, {
|
||||
headers: {
|
||||
'Authorization': `${token}`,
|
||||
'Content-Type': 'application/json'
|
||||
}
|
||||
});
|
||||
|
||||
return response.data.data; // 返回版本记录，包含 id
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
#### 2. 上传文件到 OSS
|
||||
|
||||
```javascript
|
||||
const FormData = require('form-data');
|
||||
const axios = require('axios');
|
||||
const fs = require('fs');
|
||||
const crypto = require('crypto');
|
||||
|
||||
async function uploadVersionFile(versionId) {
|
||||
const filePath = './dist/app-1.0.0.exe';
|
||||
const stats = fs.statSync(filePath);
|
||||
const fileSize = stats.size;
|
||||
|
||||
// 计算文件哈希
|
||||
const fileBuffer = fs.readFileSync(filePath);
|
||||
const fileHash = crypto.createHash('sha256').update(fileBuffer).digest('hex');
|
||||
|
||||
// 创建 FormData
|
||||
const form = new FormData();
|
||||
form.append('file', fs.createReadStream(filePath));
|
||||
form.append('version', '1.0.0');
|
||||
form.append('platform', 'win32');
|
||||
form.append('arch', 'x64');
|
||||
form.append('file_hash', fileHash);
|
||||
form.append('file_size', fileSize);
|
||||
if (versionId) {
|
||||
form.append('version_id', versionId);
|
||||
}
|
||||
|
||||
const response = await axios.post('http://api.example.com/api/file/upload_version', form, {
|
||||
headers: {
|
||||
'Authorization': `${token}`,
|
||||
...form.getHeaders()
|
||||
},
|
||||
maxContentLength: Infinity,
|
||||
maxBodyLength: Infinity,
|
||||
timeout: 600000 // 10 分钟超时
|
||||
});
|
||||
|
||||
return response.data.data; // 返回上传结果，包含 download_url
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
#### 3. 更新版本下载地址
|
||||
|
||||
```javascript
|
||||
async function updateVersionDownloadUrl(versionId, downloadUrl, fileHash) {
|
||||
const response = await axios.post('http://api.example.com/api/version/update', {
|
||||
id: versionId,
|
||||
download_url: downloadUrl,
|
||||
file_hash: fileHash
|
||||
}, {
|
||||
headers: {
|
||||
'Authorization': `${token}`,
|
||||
'Content-Type': 'application/json'
|
||||
}
|
||||
});
|
||||
|
||||
return response.data.data;
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
#### 4. 完整发布流程示例
|
||||
|
||||
```javascript
|
||||
async function publishVersion() {
|
||||
try {
|
||||
// 1. 创建版本记录
|
||||
console.log('创建版本记录...');
|
||||
const version = await createVersion();
|
||||
console.log('版本记录创建成功，ID:', version.id);
|
||||
|
||||
// 2. 上传文件
|
||||
console.log('上传文件到 OSS...');
|
||||
const uploadResult = await uploadVersionFile(version.id);
|
||||
console.log('文件上传成功，下载地址:', uploadResult.download_url);
|
||||
|
||||
// 3. 更新版本下载地址
|
||||
console.log('更新版本下载地址...');
|
||||
await updateVersionDownloadUrl(version.id, uploadResult.download_url, uploadResult.file_hash);
|
||||
console.log('版本发布完成！');
|
||||
|
||||
} catch (error) {
|
||||
console.error('发布失败:', error.response?.data || error.message);
|
||||
throw error;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### cURL 示例
|
||||
|
||||
#### 创建版本记录
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
curl -X POST http://api.example.com/api/version/create \
|
||||
-H "Authorization: your-token-here" \
|
||||
-H "Content-Type: application/json" \
|
||||
-d '{
|
||||
"version": "1.0.0",
|
||||
"platform": "win32",
|
||||
"arch": "x64",
|
||||
"download_url": "",
|
||||
"file_path": "/path/to/file.exe",
|
||||
"file_size": 12345678,
|
||||
"file_hash": "sha256-hash-value",
|
||||
"release_notes": "发布说明",
|
||||
"force_update": 0,
|
||||
"status": 1
|
||||
}'
|
||||
```
|
||||
|
||||
#### 上传文件
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
curl -X POST http://api.example.com/api/file/upload_version \
|
||||
-H "Authorization: your-token-here" \
|
||||
-F "file=@./dist/app-1.0.0.exe" \
|
||||
-F "version=1.0.0" \
|
||||
-F "platform=win32" \
|
||||
-F "arch=x64" \
|
||||
-F "file_hash=sha256-hash-value" \
|
||||
-F "file_size=12345678" \
|
||||
-F "version_id=123"
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 🔗 相关文档
|
||||
|
||||
- [API 配置说明](./API_CONFIG.md)
|
||||
- [打包说明](./BUILD.md)
|
||||
- [更新逻辑检查报告](./更新逻辑检查报告.md)
|
||||
|
||||
100
_doc/命名规范统一方案.md
100
_doc/命名规范统一方案.md
@@ -1,100 +0,0 @@
|
||||
# 命名规范统一方案
|
||||
|
||||
## 📋 命名规范标准
|
||||
|
||||
### 1. 文件命名规范
|
||||
**统一使用下划线命名（snake_case）**
|
||||
- ✅ `ai_service.js`
|
||||
- ✅ `job_service.js`
|
||||
- ✅ `pla_account_service.js`
|
||||
- ✅ `job_manager_service.js`
|
||||
- ✅ `chat_manager_service.js`
|
||||
- ✅ `resume_manager_service.js`
|
||||
- ❌ `aiService.js` → `ai_service.js`
|
||||
- ❌ `jobManager.js` → `job_manager_service.js`
|
||||
- ❌ `chatManager.js` → `chat_manager_service.js`
|
||||
- ❌ `resumeManager.js` → `resume_manager_service.js`
|
||||
|
||||
### 2. 类命名规范
|
||||
**统一使用大驼峰命名（PascalCase）**
|
||||
- ✅ `AIService`
|
||||
- ✅ `JobService`
|
||||
- ✅ `JobManagerService`
|
||||
- ✅ `ChatManagerService`
|
||||
- ✅ `ResumeManagerService`
|
||||
- ❌ `aiService` → `AIService`
|
||||
- ❌ `JobManager` → `JobManagerService`
|
||||
|
||||
### 3. 目录命名规范
|
||||
**统一使用小写+下划线（snake_case）**
|
||||
- ✅ `services/` - 业务服务层
|
||||
- ✅ `middleware/` - 中间件层
|
||||
- ✅ `middleware/schedule/` - 调度系统
|
||||
- ✅ `middleware/mqtt/` - MQTT通信
|
||||
- ❌ `middleware/job/` → 移到 `services/` 并重命名
|
||||
|
||||
### 4. 服务文件命名规范
|
||||
**所有服务文件统一以 `_service.js` 结尾**
|
||||
- ✅ `ai_service.js`
|
||||
- ✅ `job_service.js`
|
||||
- ✅ `job_manager_service.js`
|
||||
- ✅ `chat_manager_service.js`
|
||||
- ✅ `resume_manager_service.js`
|
||||
- ✅ `pla_account_service.js`
|
||||
- ✅ `oss_tool_service.js` (重命名 `ossTool.js`)
|
||||
|
||||
## 🔄 需要重命名的文件
|
||||
|
||||
### services/ 目录
|
||||
1. `ossTool.js` → `oss_tool_service.js`
|
||||
2. `task_scheduler.js` → 标记为废弃或删除
|
||||
|
||||
### middleware/job/ 目录（移到 services/）
|
||||
1. `jobManager.js` → `services/job_manager_service.js`
|
||||
2. `chatManager.js` → `services/chat_manager_service.js`
|
||||
3. `resumeManager.js` → `services/resume_manager_service.js`
|
||||
4. `aiService.js` → 合并到 `services/ai_service.js` 后删除
|
||||
|
||||
## 📁 整理后的目录结构
|
||||
|
||||
```
|
||||
api/
|
||||
├── services/ # 业务服务层
|
||||
│ ├── index.js # 服务管理器
|
||||
│ ├── ai_service.js # AI服务（合并后）
|
||||
│ ├── job_service.js # 职位服务
|
||||
│ ├── job_manager_service.js # 工作管理服务
|
||||
│ ├── chat_manager_service.js # 聊天管理服务
|
||||
│ ├── resume_manager_service.js # 简历管理服务
|
||||
│ ├── pla_account_service.js # 账号服务
|
||||
│ └── oss_tool_service.js # OSS服务
|
||||
│
|
||||
└── middleware/ # 中间件层
|
||||
├── schedule/ # 调度系统
|
||||
├── mqtt/ # MQTT通信
|
||||
├── dbProxy.js # 数据库代理
|
||||
└── logProxy.js # 日志代理
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 🎯 执行步骤
|
||||
|
||||
1. **重命名现有文件**
|
||||
- `ossTool.js` → `oss_tool_service.js`
|
||||
|
||||
2. **移动并重命名业务服务**
|
||||
- `middleware/job/jobManager.js` → `services/job_manager_service.js`
|
||||
- `middleware/job/chatManager.js` → `services/chat_manager_service.js`
|
||||
- `middleware/job/resumeManager.js` → `services/resume_manager_service.js`
|
||||
|
||||
3. **合并AI服务**
|
||||
- 将 `middleware/job/aiService.js` 的功能合并到 `services/ai_service.js`
|
||||
- 删除 `middleware/job/aiService.js`
|
||||
|
||||
4. **更新所有引用**
|
||||
- 更新 `command.js` 中的引用
|
||||
- 更新其他文件中的引用
|
||||
|
||||
5. **统一类命名**
|
||||
- 确保所有类都使用 PascalCase
|
||||
- 确保所有服务类都以 Service 结尾
|
||||
|
||||
@@ -1,68 +0,0 @@
|
||||
# 命名规范统一进度
|
||||
|
||||
## ✅ 已完成
|
||||
|
||||
### 1. OSS服务重命名
|
||||
- ✅ `ossTool.js` → `oss_tool_service.js`
|
||||
- ✅ `OSSTool` → `OSSToolService`
|
||||
- ✅ 更新引用：`api/controller_front/file.js`
|
||||
|
||||
## 📋 待完成
|
||||
|
||||
### 2. 移动并重命名业务服务（middleware/job/ → services/）
|
||||
- ⏳ `jobManager.js` → `services/job_manager_service.js`
|
||||
- 类名：`JobManager` → `JobManagerService`
|
||||
- 更新引用：`api/middleware/schedule/command.js`
|
||||
|
||||
- ⏳ `chatManager.js` → `services/chat_manager_service.js`
|
||||
- 类名：`ChatManager` → `ChatManagerService`
|
||||
- 更新引用：`api/middleware/schedule/command.js`
|
||||
|
||||
- ⏳ `resumeManager.js` → `services/resume_manager_service.js`
|
||||
- 类名：`ResumeManager` → `ResumeManagerService`
|
||||
|
||||
### 3. 合并AI服务
|
||||
- ⏳ 将 `middleware/job/aiService.js` 的功能合并到 `services/ai_service.js`
|
||||
- ⏳ 统一类名为 `AIService`
|
||||
- ⏳ 删除 `middleware/job/aiService.js`
|
||||
- ⏳ 更新所有引用
|
||||
|
||||
### 4. 处理废弃文件
|
||||
- ⏳ `services/task_scheduler.js` - 添加废弃标记或删除
|
||||
|
||||
## 📝 命名规范总结
|
||||
|
||||
### 文件命名规范
|
||||
- ✅ 统一使用 `snake_case` + `_service.js` 后缀
|
||||
- ✅ 示例：`oss_tool_service.js`, `job_manager_service.js`
|
||||
|
||||
### 类命名规范
|
||||
- ✅ 统一使用 `PascalCase` + `Service` 后缀
|
||||
- ✅ 示例：`OSSToolService`, `JobManagerService`
|
||||
|
||||
### 目录结构
|
||||
```
|
||||
api/
|
||||
├── services/ # 业务服务层
|
||||
│ ├── ai_service.js
|
||||
│ ├── job_service.js
|
||||
│ ├── job_manager_service.js # 待移动
|
||||
│ ├── chat_manager_service.js # 待移动
|
||||
│ ├── resume_manager_service.js # 待移动
|
||||
│ ├── pla_account_service.js
|
||||
│ └── oss_tool_service.js # ✅ 已完成
|
||||
│
|
||||
└── middleware/ # 中间件层
|
||||
├── schedule/
|
||||
├── mqtt/
|
||||
└── job/ # 待删除（文件移到services后）
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 🔄 下一步操作
|
||||
|
||||
1. 移动并重命名 `middleware/job/` 下的文件
|
||||
2. 合并AI服务
|
||||
3. 更新所有引用
|
||||
4. 统一导出方式
|
||||
5. 删除废弃文件
|
||||
|
||||
@@ -1,860 +0,0 @@
|
||||
{
|
||||
"baseInfo": {
|
||||
"name": "张成",
|
||||
"nickName": "张成",
|
||||
"tiny": "https://img.bosszhipin.com/beijin/upload/avatar/20250211/607f1f3d68754fd006d510844c0273d99b737108b9d73a664006f977785f3a6a694eb527b0e564d8_s.png.webp",
|
||||
"birthday": "19930612",
|
||||
"age": "32岁",
|
||||
"gender": 1,
|
||||
"degree": 203,
|
||||
"degreeCategory": "本科",
|
||||
"account": "193******69",
|
||||
"emailBlur": "978****03@qq.com",
|
||||
"weixinBlur": "z56***01",
|
||||
"freshGraduate": 0,
|
||||
"workYears": 11,
|
||||
"nameShowType": 0,
|
||||
"bossCert": 0,
|
||||
"userCert": 2,
|
||||
"certGender": true,
|
||||
"certBirth": true,
|
||||
"startWorkDate": 20141201,
|
||||
"applyStatus": 0,
|
||||
"workYearDesc": "10年以上经验",
|
||||
"resumeStatus": 0,
|
||||
"resumeCount": 0,
|
||||
"complete": false,
|
||||
"weiXinSecurityUid": null,
|
||||
"garbageFieldList": null,
|
||||
"hometown": 0,
|
||||
"hometownName": null,
|
||||
"studyAbroadCertPass": 0,
|
||||
"highestEduExp": null,
|
||||
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"userDesc": "拥有10年深厚行业经验的资深前端架构师，专注前沿技术与业务融合，推动数字化产品创新升级。\n \n1. 技术栈与架构：熟练运用Vue、React等主流框架，搭配Webpack、Vite等构建工具进行高效开发。精通TypeScript，优化代码结构与维护性。擅长使用Redux、MobX管理复杂应用状态，搭建稳定架构。\n \n2. 跨端与组件化：掌握Flutter、React Native等跨端技术，实现多平台无缝运行。主导设计高复用组件库，利用Storybook管理组件，使组件复用率达70%，开发周期缩短40%。\n \n3. AI集成：积极探索AI与前端融合，集成GPT等大模型实现智能客服、内容生成，引入机器学习算法实现用户行为分析、个性化推荐，大幅提升用户参与度。\n \n4. 音视频处理：具备音视频处理能力，使用WebRTC实现实时通信，结合FFmpeg进行格式转换、剪辑。利用Media Source Extensions实现自适应码率播放，优化视频加载与播放体验。\n\n 5. 后端及多元开发：擅长使用Node.js搭配Express、Koa框架搭建高性能后端服务，优化接口响应速度。熟练运用Python进行数据处理、自动化脚本编写，结合Django、Flask框架开发后端应用，在数据挖掘与分析领域成果显著。掌握C#语言，基于.NET平台进行Windows桌面应用开发，具备丰富的Windows Forms、WPF项目经验，实现全栈技术链路的打通。",
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"workContent": "智能视频剪辑系统(2021.07-2024.12)\n技术栈:Vue2+Element UI+WebAssembly+Canvas+Konva.js+WebSocket+GSAP\n核心功能:\n1.视频处理:基于WebAssembly解析视频信息,实现大文件分片上传,支持200G+视频处理\n2.创意编辑:使用Konva.js开发多层级编辑器,实现图片分层、文字动画、贴片特效\n3.动画系统:基于GSAP开发文字特效、Logo动画,支持动态片头片尾制作\n4.预览系统:使用Canvas实现视频片段预览,支持时间轴精确定位\n5.任务管理:基于WebSocket实现批量任务进度实时通知\n项目成果:视频处理效率提升300%|日均处理1000+视频|压缩率达97%|任务效率提升200%|降低\n人工成本60%",
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"workContent": "技术栈:Vue2+iView+OpenLayers+Cesium+WebSocket+Less\n核心功能:\n1.GIS可视化:基于OpenLayers实现管网GIS展示,支持多图层管理\n2.实时监控:使用WebSocket推送报警信息,实现管道水流方向动画\n3.数据分析:集成ECharts开发运营分析、报表统计功能\n4.空间分析:使用Turf.js实现等差线绘制,可视化爆管位置\n项目成果:地图加载提升200%|漏损检测准确率95%|节省成本300万+|服务10+水务公司|覆盖管\n网1000km+",
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"workContent": "滩涂造地BIM管理系统(2017.01-2018.05)\n技术栈:jQuery+EasyUI+BIMViz+百度图+WebAppOffice\n核心功能:\n1.BIM可视化:集成BIMViz实现模型在线预览,支持构件查询和联动\n2.地图集成:基于百度地图API实现工程位置展示和空间分析\n3.文档管理:使用WebAppOffice实现在线预览,支持多格式文档\n4.工作流程:开发OA审批流程,实现物料申请和人员管理\n项目成果:BIM性能提升200%|审批效率提升150%|支持50+文档格式|日均处理500+工单|管理效\n率提升80%",
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"workContent": "H5营销平台开发(2014.06-2016.05)\n技术栈:jQuery+Canvas+CSS3+HTML5+微信JSSDK\n核心功能:\n1.互动游戏:开发大转盘抽奖、刮刮卡、砸金蛋等H5游戏\n2.动画特效:自研Canvas动画框架,支持Flash动画转换\n3.低代码平台:开发可视化搭建工具,支持营销活动快速生成\n4.社交功能:集成微信分享、支付、授权等功能项目成果:服务200+品牌|开发效率提升300%|上线周期缩短80%|转化率提升150%|支持百万级访问",
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"projectDesc": "系统简介\nai智能视频剪辑系统,可通过淘宝直播间,天猫,淘宝商品链接,自动从直播间中按照商品切片,并输出到天猫商品详情页主视频,发布到小红书,淘宝微淘等平台,可批量生成视频,处理视频,前端技术栈:vue全家桶+elemeui+浏览器插件\n后端技术栈:Node.js+Koa2+Vue2+FFmpeg+Redis\n功能模块:\n1.内容采集:开发Chrome浏览器插件自动获取直播回放、商品时间点智能识别、多平台视频源导入本地大视频文件上传,支持200g左右大文件批量上传,断点续传等功能\n2.任务管理:用户可以批量创建任务,任务实时状态使用WebSocket更新并通知\n3.模版管理:可基于execl文件批量创建任务,动态生成片尾图和首图\n4.智能生成:基于GPT的视频内容理解、关键片段提取和智能场景组合、60秒精华自动生成\n5.内容编辑:多轨道编辑和场景识别分割、转场特效库和字幕样式编辑、贴纸滤镜和音频处理、GSAP文字动画和Logo动效\n6.深度剪辑:用户可以拖动句子,自动以切片输出内容\n7.发布管理:多格式导出和自定义分辨率码率、批量导出队列和云端渲染、进度实时展示\n8.视频特效开发:如:文字抖动,花字,特效,特殊字幕,贴片动画等工作成果:\n1.使用FFmpeg开发视频处理引擎,支持多种视频格式转码,压缩进度回调\n2.设计任务队列系统,服务器CPU使用率控制在70%以下,使用负载均衡分摊压力,实现任务批量处理\n3.集成GPT模型,视频内容理解准确率达85%,精华片段提取效率提升200%\n4.实现大文件分片上传,支持断点续传,上传成功率99%\n5.开发完整的日志追踪系统,问题定位时间缩短,使用sse日志推送至前端页面可实时观察任务处理情况,接入报警机器人报警推送至企业微信群\n6.开发前端视频渲染引擎,图片编辑器,js逆向破解支持数据采集成功\n7.封装常用前端组件库,前端框架搭建与维护,指导其他组员开发,解决问题",
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"projectDesc": "DMA (DistrictMetered Area)分区计量管理系统是一种先进的、专门应用于供水管网精细化管理的综合性系统。\n通过将供水管网划分成多个相对独立的计量区域(即DMA分区),在每个分区的进水口和出水口等关键节点安装高精度的计量设备,精确监测和记录水流的流入、流出情况,实现对各个分区内水量的实时计量与分析,其核心原理是基于封闭区域水量平衡理论,通过对比流入和流出水量等数据,精准定位可能存在的管网漏损点以及评估管网运行状态,助力供水企业实现科学管理、高效节水以及提升供水服务质量.\n前端技术栈:vue全家桶+elemeui,c#+wpf\n后端技术栈:Node.js+Koa2+mysq\n功能模块:\n1.实时数据处理:对DMA分区计量设备的水流数据进行清洗、校验和初步分析\n2.GIS数据管理:提供接口实现与地理信息系统的数据交互,管理管网地理空间数据。\n3.数据存储:基于MongoDB设计数据存储架构,进行数据备份与恢复。\n4.管网可视化:通过地图展示供水管网地理空间数据,支持多种地图操作\n5.空间分析:实现管网连通性、最短路径、缓冲区等空间分析功能。\n6.地图交互:提供地图标注和测距工具。\n7.实时数据推送:利用WebSocket实时推送DMA分区计量和设备状态数据。\n8.智能报警:实时监测管网异常,生成报警信息并通知相关人员,对报警信息分类统计\n9.设备状态监控:实时获取计量设备工作状态、电量等信息,分析运行历史数据数据采集功能\n10.数据采集程序:使用C#的WPF开发可与多种RTU设备通信的采集程序\n11.动态解析:服务端动态接收并自动解析不同RTU设备的数据。\n12.数据展示与导出:以图表和表格展示采集数据,支持CSV格式动态导出。\n项目成果:支持10000+设备并发查询性能提升150%系统稳定性99.99",
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"name": "bb物语小程序商城",
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"projectDesc": "技术架构:\n前端:Vue2+mpVue\n后端:node.js+koa2+sequelize\n数据库:MySQL+Redis\n功能模块:\n1.商品管理:商品分类、商品上架、库存管理、价格管理、商品搜索\n2.订单管理:订单创建、订单支付、订单取消、订单查询,订单统计\n3.用户管理:用户注册、用户登录、用户信息管理、用户积分、用户等级\n4.营销管理:优惠券管理、满减活动、限时抢购、拼团活动、积分兑换\n5.支付系统:微信支付、支付宝支付\n4.设计用户管理系统,支持用户注册、登录、信息管理和积分系统\n5.开发营销管理模块,支持优惠券、满减活动、限时抢购和拼团活动\n6.实现数据分析功能,支持销售数据统计,用户行为分析、商品热度分析、营销效果分析\n工作成果:\n1.实现商品管理系统,支持商品的分类、上架、库存和价格管理\n2.开发订单管理模块,支持订单的创建、支付、取消和查询\n3.集成多种支付方式,支持微信支付、支付宝支付\n4.设计用户管理系统,支持用户注册、登录、信息管理和积分系统\n5.开发营销管理模块,支持优惠券、满减活动、限时抢购和拼团活动\n6.实现数据分析功能,支持销售数据统计,用户行为分析和商品热度分析\n7.支持三级分销,以及销售人员工资统计",
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"name": "AI智能写手系统",
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"projectDesc": "技术栈:Vue2+Element Ul+WebSocket+jWT+Less+Webpack+Node.js\n核心功能:\n1.平台管理:基于IWT的权限控制,实现品牌管理、角色权限、秀场墙功能\n2.内容制作:开发智能语句生成,作品库管理,多元化批量处理功能\n3.数据采集:Chrome插件开发,实现多平台商品信息自动采集\n4.多端适配:使用Rem+Flex实现响应式布局,支持不同屏幕自适应\n5.自动发布:开发多平台发布插件,支持淘宝天猫京东等平台内自动发布\n6.定时任务:基于Node.js实现定时发布、数据同步、内容更新等动化任务\n项目成果:开发效率提升200%|首屏加载800ms|数据处理效率提升300%|服务10+品牌|运营效率\n提升400%|任务成功率99.5%",
|
||||
"performance": "开发效率提升200%首屏加载800ms数据处理效率提升300%服务10+品牌运营效率\n提升400%任务成功率99.5%",
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"name": "易分析取数工具",
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"projectDesc": "系统简介\n获取天猫,淘宝,腾讯,小红书蒲公英商家后台数据,用与大数据做营销精细化运营,支持人群画像,地域,人群,粉丝,购买,等一些列数据,以及达人数据粉丝数,带货数,直播场次,直播效果,商品评论,数据做分析\n前端技术栈:vue全家桶+elemeui+浏览器插件\n后端技术栈:Node.js+Koa2+mysql,Pythopn+Selenium+Flask\n功能模块:\n1.前端数据采集:淘宝数据银行API对接,策略中心数据抓取,生意参谋数据同步,营销数据实时获取\n2.后端数据采集:\n3.插件功能:多平台数据采集插件、自定义数据抓取规则、请求拦截和数据过滤、离线数据缓存\n4.数据处理:多维度数据整合分析、数据清洗和结构化、自定义数据导出、实时数据同步\n5.监控预警:数据采集任务监控、异常采集预警,数据质量监控、采集额度管理\n工作成果:\n1.支持淘宝全站数据采集,日均处理5000+数据\n2.开发通用数据采集引擎,支持自定义采集规则\n3.实现数据实时同步,延迟<500ms\n4.分布式爬虫系统架构,支持分布式抓取",
|
||||
"performance": "1. 设计插件热更新方案,实现核心模块动态替换和状态保持\n2. 开发多浏览器兼容层,解决不同浏览器API差异问题实现插件配置动态更新和按需加载机制\n3. 使用Sequelize设计数据模型,处理复杂的表关联和数据同步重写浏览器原生Ajax,实现智能请求拦截和缓存策略\n4. 开发分布式日志系统,支持问题快速定位",
|
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"suggestToDel": 0,
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"name": "全工况智能终端采集系统",
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"roleName": ".net软件工程师",
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"url": "",
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"startDate": "2018.05",
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"endDate": "2018.08",
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"projectDesc": "技术栈:WPF+Socket+InfluxDB+PostgreSQL\n核心功能:\n1.数据采集:实现Socket高并发通信,支持多协议解析\n2.实时监控:开发设备状态实时监控界面\n3.数据存储:设计混合数据库方案,优化查询性能\n4.可视化:实现数据实时展示和趋势分析\n项目成果:支持10000+设备并发|查询性能提升150%|系统稳定性99.99%|支持亿级数据毫秒级查询",
|
||||
"performance": "1.实现百万级数据快速查询,平均查询时间<500ms\n2.设计实时数据动态渲染方案\n3.优化数据库性能,批量写入效率提升50%\n4.实现数据自动分级存储和归档\n5.开发设备状态实时监控系统",
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"name": "宝山排水证管理系统",
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"projectDesc": "技术栈:AngularjS+KendoUI+lonic+TypeScript+MongoDE\n核心功能:\n1.PC端开发:基于KendoUI快速构建后台管理界面,实现许可证全流程管理\n2.移动端开发:使用lonic+Aneular开发跨平台App,支持iOS和Androic\n3.表单设计:实现动态表单配置,支持多类型数据录入和自定义校验规则\n4.流程管理:开发审批流程引擎,支持条件分支、并行审批、委托授权\n5.地图功能:集成百度地图,实现排水户分布展示和空间位置选择\n6.统计分析:开发数据可视化大屏,展示许可证办理情况和区域分布移动端技术难点:\n基于lonic+Cordova实现原生功能调用,如相机、定位、文件系统等解决Android返回键监听和iOS手势返冲突问题\n实现大文件分片上传和断点续传,支持现场照片批量上传\n开发自定义相机组件,支持照片压缩和水印添加使用SOLite实现本地数据存储,解决断网环境下的数据同光\n优化Scroll性能,解决长列表滚动卡顿问题\n处理键盘弹出时的页面布局自适应\n解决iOS和Android平台字体、样式兼容性问题\n实现应用内检查更新和增量更新功能\n优化首屏加载速度,实现资源按需加载\n项目成果:办理时间缩短80%|代码复用率80%|响应时间300ms|审批效率提升200%",
|
||||
"performance": "1. 实现大文件分片上传和断点续传,支持现场照片批量上传开发自定义相机组件,支持照片压缩和水印添加使用SOLite实现本地数据存储,解决断网环境下的数据同光\n2. 优化Scroll性能,解决长列表滚动卡顿问题处理键盘弹出时的页面布局自适应解决iOS和Android平台字体、样式兼容性问题实现应用内检查更新和增量更新功能\n3. 优化首屏加载速度,实现资源按需加载",
|
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"id": "c06dfe8c3678cf231nJ90tq7EVpQxo6_V_qW",
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"name": "H5营销平台",
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"roleName": ".net软件工程师",
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"startDate": "2014.06",
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"endDate": "2016.05",
|
||||
"projectDesc": "技术栈:Vue2+Canvas+CSS3+微信ISSDK+.Net\n功能模块:\n1.游戏开发:开发大转盘抽奖、刮刮卡等H5游戏、自研Canvas动画框架、支持Flash动画转换\n2.内容管理:开发可视化搭建工具、支持营销活动快速生成、实现模板在线编辑\n3.社交功能:集成微信分享、支付、授权、开发用户数据分析、实现活动数据统计\n项目成果:服务200+品牌开发效率提升300%转化率提升150%",
|
||||
"performance": "",
|
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"suggestToDel": 0,
|
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"garbageFieldList": null,
|
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|
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|
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|
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{
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"id": "4e09afd8b41347c61nJ_0969E1JQx4q-VfqW",
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"name": "物料ERP管理系统",
|
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|
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|
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|
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"projectDesc": "技术栈:jQuery+Bootstrap+EasyUl+WebSocket+SQL Server\n核心功能:\n1.库存管理:实现物料库、出库、调拨、盘点等完整业务流程\n2.采购管理:开发供应商管理、询价比价、采购计划、订单跟踪功能\n3.生产管理:实现BOM管理、生产计划、物料需求计划(MRP)功能\n4.报表分析:开发库存周转率、采购分析、成本核算等统计报表\n5.预警提醒:设置库存预警、采购超期、价格异常等自动提醒\n技术难点:\n开发物料编码生成器,支持多级分类和自定义规则\n实现基于WebSocket的实时库存变更提醒\n设计MRP运算引擎,优化大批量数据处理性能\n开发报表导出功能,支持复杂表头和数据汇总项目成果:库存周转提升40%|采购成本降低15%|支持100+用户并发|日均处理3000+笔业务",
|
||||
"performance": "1. 开发物料编码生成器,支持多级分类和自定义规则\n2. 实现基于WebSocket的实时库存变更提醒\n3. 设计MRP运算引擎,优化大批量数据处理性能\n4. 开发报表导出功能,支持复杂表头和数据汇",
|
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|
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|
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|
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"卓越工程师计划"
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"thesisDesc": "",
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"shareText": "{\"showQQShare\":false,\"smsShareTitle\":\"牛人张成 10年以上工作经验，目标 全栈工程师职位，求靠谱Boss带走。迅速进入@Boss直聘，把TA带走，下载链接奉上：https://m.zhipin.com/download?from=duanxin\",\"wbShareTitle\":\"#招聘#牛人张成 10年以上工作经验，目标 全栈工程师职位，求靠谱Boss带走。迅速进入@Boss直聘，把TA带走，下载链接奉上：https://m.zhipin.com/download?from=weibo\",\"wxShareDesc\":\"经验：10年以上工作经验 期望薪资：20-30K\",\"wxShareTitle\":\"【Boss直聘】张成正在求职全栈工程师\"}"
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},
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"userDesc": "拥有10年深厚行业经验的资深前端架构师，专注前沿技术与业务融合，推动数字化产品创新升级。\n \n1. 技术栈与架构：熟练运用Vue、React等主流框架，搭配Webpack、Vite等构建工具进行高效开发。精通TypeScript，优化代码结构与维护性。擅长使用Redux、MobX管理复杂应用状态，搭建稳定架构。\n \n2. 跨端与组件化：掌握Flutter、React Native等跨端技术，实现多平台无缝运行。主导设计高复用组件库，利用Storybook管理组件，使组件复用率达70%，开发周期缩短40%。\n \n3. AI集成：积极探索AI与前端融合，集成GPT等大模型实现智能客服、内容生成，引入机器学习算法实现用户行为分析、个性化推荐，大幅提升用户参与度。\n \n4. 音视频处理：具备音视频处理能力，使用WebRTC实现实时通信，结合FFmpeg进行格式转换、剪辑。利用Media Source Extensions实现自适应码率播放，优化视频加载与播放体验。\n\n 5. 后端及多元开发：擅长使用Node.js搭配Express、Koa框架搭建高性能后端服务，优化接口响应速度。熟练运用Python进行数据处理、自动化脚本编写，结合Django、Flask框架开发后端应用，在数据挖掘与分析领域成果显著。掌握C#语言，基于.NET平台进行Windows桌面应用开发，具备丰富的Windows Forms、WPF项目经验，实现全栈技术链路的打通。"
|
||||
},
|
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"dataList": null
|
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|
||||
]
|
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|
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|
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|
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|
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"id": "9bd3116c0333c52d1nJ_09y-EldZx465V_-X",
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"startDateStr": "2019.06",
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|
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"endDateStr": "2024.12",
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"emphasis": [],
|
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"workContent": "智能视频剪辑系统(2021.07-2024.12)\n技术栈:Vue2+Element UI+WebAssembly+Canvas+Konva.js+WebSocket+GSAP\n核心功能:\n1.视频处理:基于WebAssembly解析视频信息,实现大文件分片上传,支持200G+视频处理\n2.创意编辑:使用Konva.js开发多层级编辑器,实现图片分层、文字动画、贴片特效\n3.动画系统:基于GSAP开发文字特效、Logo动画,支持动态片头片尾制作\n4.预览系统:使用Canvas实现视频片段预览,支持时间轴精确定位\n5.任务管理:基于WebSocket实现批量任务进度实时通知\n项目成果:视频处理效率提升300%|日均处理1000+视频|压缩率达97%|任务效率提升200%|降低\n人工成本60%",
|
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"workPerformance": "",
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"isPublic": 1,
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"companyName": "上海航天动力科技工程有限公司",
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|
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|
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|
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"emphasis": [],
|
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"workContent": "技术栈:Vue2+iView+OpenLayers+Cesium+WebSocket+Less\n核心功能:\n1.GIS可视化:基于OpenLayers实现管网GIS展示,支持多图层管理\n2.实时监控:使用WebSocket推送报警信息,实现管道水流方向动画\n3.数据分析:集成ECharts开发运营分析、报表统计功能\n4.空间分析:使用Turf.js实现等差线绘制,可视化爆管位置\n项目成果:地图加载提升200%|漏损检测准确率95%|节省成本300万+|服务10+水务公司|覆盖管\n网1000km+",
|
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"workPerformance": "",
|
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"isPublic": 1,
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"workType": 1,
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|
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|
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{
|
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"id": "d18fc7f74a6479ee1nJ_0969ElpVy423Vvid",
|
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|
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|
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|
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"department": "",
|
||||
"customPositionName": ".NET",
|
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|
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"positionName": ".NET",
|
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"positionLv2": 100100,
|
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|
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"startDateStr": "2016.06",
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|
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"endDateStr": "2018.06",
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"emphasis": [
|
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"HTML"
|
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|
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"workContent": "滩涂造地BIM管理系统(2017.01-2018.05)\n技术栈:jQuery+EasyUI+BIMViz+百度图+WebAppOffice\n核心功能:\n1.BIM可视化:集成BIMViz实现模型在线预览,支持构件查询和联动\n2.地图集成:基于百度地图API实现工程位置展示和空间分析\n3.文档管理:使用WebAppOffice实现在线预览,支持多格式文档\n4.工作流程:开发OA审批流程,实现物料申请和人员管理\n项目成果:BIM性能提升200%|审批效率提升150%|支持50+文档格式|日均处理500+工单|管理效\n率提升80%",
|
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"workPerformance": "",
|
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"isPublic": 1,
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|
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|
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"id": "c07196b9b117210f1nJ_0969ElpVy423Vvie",
|
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"companyName": "上海加谷网络科技有限公司",
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|
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|
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|
||||
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"department": "",
|
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"customPositionName": ".NET",
|
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|
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"positionName": ".NET",
|
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"positionLv2": 100100,
|
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"startDate": "2014.06",
|
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"startDateStr": "2014.06",
|
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|
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"endDateStr": "2016.05",
|
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"emphasis": [
|
||||
"HTML"
|
||||
],
|
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"workContent": "H5营销平台开发(2014.06-2016.05)\n技术栈:jQuery+Canvas+CSS3+HTML5+微信JSSDK\n核心功能:\n1.互动游戏:开发大转盘抽奖、刮刮卡、砸金蛋等H5游戏\n2.动画特效:自研Canvas动画框架,支持Flash动画转换\n3.低代码平台:开发可视化搭建工具,支持营销活动快速生成\n4.社交功能:集成微信分享、支付、授权等功能项目成果:服务200+品牌|开发效率提升300%|上线周期缩短80%|转化率提升150%|支持百万级访问",
|
||||
"workPerformance": "",
|
||||
"isPublic": 1,
|
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"workType": 1,
|
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|
||||
}
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
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"moduleType": 13,
|
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|
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|
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|
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"desc": null,
|
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"tag": null
|
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|
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"data": null,
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"dataList": [
|
||||
{
|
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"id": "903b8e07eb7f44ca1nx50t-6EFZQw4i8UvKY",
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|
||||
"projectDesc": "系统简介\nai智能视频剪辑系统,可通过淘宝直播间,天猫,淘宝商品链接,自动从直播间中按照商品切片,并输出到天猫商品详情页主视频,发布到小红书,淘宝微淘等平台,可批量生成视频,处理视频,前端技术栈:vue全家桶+elemeui+浏览器插件\n后端技术栈:Node.js+Koa2+Vue2+FFmpeg+Redis\n功能模块:\n1.内容采集:开发Chrome浏览器插件自动获取直播回放、商品时间点智能识别、多平台视频源导入本地大视频文件上传,支持200g左右大文件批量上传,断点续传等功能\n2.任务管理:用户可以批量创建任务,任务实时状态使用WebSocket更新并通知\n3.模版管理:可基于execl文件批量创建任务,动态生成片尾图和首图\n4.智能生成:基于GPT的视频内容理解、关键片段提取和智能场景组合、60秒精华自动生成\n5.内容编辑:多轨道编辑和场景识别分割、转场特效库和字幕样式编辑、贴纸滤镜和音频处理、GSAP文字动画和Logo动效\n6.深度剪辑:用户可以拖动句子,自动以切片输出内容\n7.发布管理:多格式导出和自定义分辨率码率、批量导出队列和云端渲染、进度实时展示\n8.视频特效开发:如:文字抖动,花字,特效,特殊字幕,贴片动画等工作成果:\n1.使用FFmpeg开发视频处理引擎,支持多种视频格式转码,压缩进度回调\n2.设计任务队列系统,服务器CPU使用率控制在70%以下,使用负载均衡分摊压力,实现任务批量处理\n3.集成GPT模型,视频内容理解准确率达85%,精华片段提取效率提升200%\n4.实现大文件分片上传,支持断点续传,上传成功率99%\n5.开发完整的日志追踪系统,问题定位时间缩短,使用sse日志推送至前端页面可实时观察任务处理情况,接入报警机器人报警推送至企业微信群\n6.开发前端视频渲染引擎,图片编辑器,js逆向破解支持数据采集成功\n7.封装常用前端组件库,前端框架搭建与维护,指导其他组员开发,解决问题",
|
||||
"performance": "",
|
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"suggestToDel": 0,
|
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"garbageFieldList": null,
|
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"startDateStr": "2024.01",
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"endDateStr": "至今"
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{
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"id": "2a6ee534976187341nx50t-6EVNWyoq-Vf-e",
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"name": "水务DMA分区计量管理系统",
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"startDate": "2023.07",
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"projectDesc": "DMA (DistrictMetered Area)分区计量管理系统是一种先进的、专门应用于供水管网精细化管理的综合性系统。\n通过将供水管网划分成多个相对独立的计量区域(即DMA分区),在每个分区的进水口和出水口等关键节点安装高精度的计量设备,精确监测和记录水流的流入、流出情况,实现对各个分区内水量的实时计量与分析,其核心原理是基于封闭区域水量平衡理论,通过对比流入和流出水量等数据,精准定位可能存在的管网漏损点以及评估管网运行状态,助力供水企业实现科学管理、高效节水以及提升供水服务质量.\n前端技术栈:vue全家桶+elemeui,c#+wpf\n后端技术栈:Node.js+Koa2+mysq\n功能模块:\n1.实时数据处理:对DMA分区计量设备的水流数据进行清洗、校验和初步分析\n2.GIS数据管理:提供接口实现与地理信息系统的数据交互,管理管网地理空间数据。\n3.数据存储:基于MongoDB设计数据存储架构,进行数据备份与恢复。\n4.管网可视化:通过地图展示供水管网地理空间数据,支持多种地图操作\n5.空间分析:实现管网连通性、最短路径、缓冲区等空间分析功能。\n6.地图交互:提供地图标注和测距工具。\n7.实时数据推送:利用WebSocket实时推送DMA分区计量和设备状态数据。\n8.智能报警:实时监测管网异常,生成报警信息并通知相关人员,对报警信息分类统计\n9.设备状态监控:实时获取计量设备工作状态、电量等信息,分析运行历史数据数据采集功能\n10.数据采集程序:使用C#的WPF开发可与多种RTU设备通信的采集程序\n11.动态解析:服务端动态接收并自动解析不同RTU设备的数据。\n12.数据展示与导出:以图表和表格展示采集数据,支持CSV格式动态导出。\n项目成果:支持10000+设备并发查询性能提升150%系统稳定性99.99",
|
||||
"performance": "",
|
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"suggestToDel": 0,
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"garbageFieldList": null,
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"startDateStr": "2023.07",
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|
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|
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"id": "6aa05589bc43d7711nx50t-6EVNWyoq-Vf-d",
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"name": "bb物语小程序商城",
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"roleName": "全栈工程师",
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|
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"startDate": "2023.05",
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|
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"projectDesc": "技术架构:\n前端:Vue2+mpVue\n后端:node.js+koa2+sequelize\n数据库:MySQL+Redis\n功能模块:\n1.商品管理:商品分类、商品上架、库存管理、价格管理、商品搜索\n2.订单管理:订单创建、订单支付、订单取消、订单查询,订单统计\n3.用户管理:用户注册、用户登录、用户信息管理、用户积分、用户等级\n4.营销管理:优惠券管理、满减活动、限时抢购、拼团活动、积分兑换\n5.支付系统:微信支付、支付宝支付\n4.设计用户管理系统,支持用户注册、登录、信息管理和积分系统\n5.开发营销管理模块,支持优惠券、满减活动、限时抢购和拼团活动\n6.实现数据分析功能,支持销售数据统计,用户行为分析、商品热度分析、营销效果分析\n工作成果:\n1.实现商品管理系统,支持商品的分类、上架、库存和价格管理\n2.开发订单管理模块,支持订单的创建、支付、取消和查询\n3.集成多种支付方式,支持微信支付、支付宝支付\n4.设计用户管理系统,支持用户注册、登录、信息管理和积分系统\n5.开发营销管理模块,支持优惠券、满减活动、限时抢购和拼团活动\n6.实现数据分析功能,支持销售数据统计,用户行为分析和商品热度分析\n7.支持三级分销,以及销售人员工资统计",
|
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"performance": "",
|
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|
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|
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"name": "AI智能写手系统",
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"roleName": "全栈开发工程师",
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|
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"startDate": "2020.03",
|
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"endDate": "2021.07",
|
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"projectDesc": "技术栈:Vue2+Element Ul+WebSocket+jWT+Less+Webpack+Node.js\n核心功能:\n1.平台管理:基于IWT的权限控制,实现品牌管理、角色权限、秀场墙功能\n2.内容制作:开发智能语句生成,作品库管理,多元化批量处理功能\n3.数据采集:Chrome插件开发,实现多平台商品信息自动采集\n4.多端适配:使用Rem+Flex实现响应式布局,支持不同屏幕自适应\n5.自动发布:开发多平台发布插件,支持淘宝天猫京东等平台内自动发布\n6.定时任务:基于Node.js实现定时发布、数据同步、内容更新等动化任务\n项目成果:开发效率提升200%|首屏加载800ms|数据处理效率提升300%|服务10+品牌|运营效率\n提升400%|任务成功率99.5%",
|
||||
"performance": "开发效率提升200%首屏加载800ms数据处理效率提升300%服务10+品牌运营效率\n提升400%任务成功率99.5%",
|
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"suggestToDel": 0,
|
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"garbageFieldList": null,
|
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"endDateStr": "2021.07"
|
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},
|
||||
{
|
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"id": "1dc51326ce11bc601nJ_0969E1JQx4q-Vfud",
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"name": "易分析取数工具",
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"roleName": "全栈开发工程师",
|
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|
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"startDate": "2019.08",
|
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"endDate": "2020.03",
|
||||
"projectDesc": "系统简介\n获取天猫,淘宝,腾讯,小红书蒲公英商家后台数据,用与大数据做营销精细化运营,支持人群画像,地域,人群,粉丝,购买,等一些列数据,以及达人数据粉丝数,带货数,直播场次,直播效果,商品评论,数据做分析\n前端技术栈:vue全家桶+elemeui+浏览器插件\n后端技术栈:Node.js+Koa2+mysql,Pythopn+Selenium+Flask\n功能模块:\n1.前端数据采集:淘宝数据银行API对接,策略中心数据抓取,生意参谋数据同步,营销数据实时获取\n2.后端数据采集:\n3.插件功能:多平台数据采集插件、自定义数据抓取规则、请求拦截和数据过滤、离线数据缓存\n4.数据处理:多维度数据整合分析、数据清洗和结构化、自定义数据导出、实时数据同步\n5.监控预警:数据采集任务监控、异常采集预警,数据质量监控、采集额度管理\n工作成果:\n1.支持淘宝全站数据采集,日均处理5000+数据\n2.开发通用数据采集引擎,支持自定义采集规则\n3.实现数据实时同步,延迟<500ms\n4.分布式爬虫系统架构,支持分布式抓取",
|
||||
"performance": "1. 设计插件热更新方案,实现核心模块动态替换和状态保持\n2. 开发多浏览器兼容层,解决不同浏览器API差异问题实现插件配置动态更新和按需加载机制\n3. 使用Sequelize设计数据模型,处理复杂的表关联和数据同步重写浏览器原生Ajax,实现智能请求拦截和缓存策略\n4. 开发分布式日志系统,支持问题快速定位",
|
||||
"suggestToDel": 0,
|
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"garbageFieldList": null,
|
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"startDateStr": "2019.08",
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|
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|
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"id": "e4294f91116b15dc1nJ_0969E1JQx4q-Vfue",
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"name": "全工况智能终端采集系统",
|
||||
"roleName": ".net软件工程师",
|
||||
"url": "",
|
||||
"startDate": "2018.05",
|
||||
"endDate": "2018.08",
|
||||
"projectDesc": "技术栈:WPF+Socket+InfluxDB+PostgreSQL\n核心功能:\n1.数据采集:实现Socket高并发通信,支持多协议解析\n2.实时监控:开发设备状态实时监控界面\n3.数据存储:设计混合数据库方案,优化查询性能\n4.可视化:实现数据实时展示和趋势分析\n项目成果:支持10000+设备并发|查询性能提升150%|系统稳定性99.99%|支持亿级数据毫秒级查询",
|
||||
"performance": "1.实现百万级数据快速查询,平均查询时间<500ms\n2.设计实时数据动态渲染方案\n3.优化数据库性能,批量写入效率提升50%\n4.实现数据自动分级存储和归档\n5.开发设备状态实时监控系统",
|
||||
"suggestToDel": 0,
|
||||
"garbageFieldList": null,
|
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"startDateStr": "2018.05",
|
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"endDateStr": "2018.08"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"id": "96160107ede0ae851nJ_0969E1JQx4q-Vfuf",
|
||||
"name": "宝山排水证管理系统",
|
||||
"roleName": ".net软件工程师",
|
||||
"url": "",
|
||||
"startDate": "2017.01",
|
||||
"endDate": "2017.07",
|
||||
"projectDesc": "技术栈:AngularjS+KendoUI+lonic+TypeScript+MongoDE\n核心功能:\n1.PC端开发:基于KendoUI快速构建后台管理界面,实现许可证全流程管理\n2.移动端开发:使用lonic+Aneular开发跨平台App,支持iOS和Androic\n3.表单设计:实现动态表单配置,支持多类型数据录入和自定义校验规则\n4.流程管理:开发审批流程引擎,支持条件分支、并行审批、委托授权\n5.地图功能:集成百度地图,实现排水户分布展示和空间位置选择\n6.统计分析:开发数据可视化大屏,展示许可证办理情况和区域分布移动端技术难点:\n基于lonic+Cordova实现原生功能调用,如相机、定位、文件系统等解决Android返回键监听和iOS手势返冲突问题\n实现大文件分片上传和断点续传,支持现场照片批量上传\n开发自定义相机组件,支持照片压缩和水印添加使用SOLite实现本地数据存储,解决断网环境下的数据同光\n优化Scroll性能,解决长列表滚动卡顿问题\n处理键盘弹出时的页面布局自适应\n解决iOS和Android平台字体、样式兼容性问题\n实现应用内检查更新和增量更新功能\n优化首屏加载速度,实现资源按需加载\n项目成果:办理时间缩短80%|代码复用率80%|响应时间300ms|审批效率提升200%",
|
||||
"performance": "1. 实现大文件分片上传和断点续传,支持现场照片批量上传开发自定义相机组件,支持照片压缩和水印添加使用SOLite实现本地数据存储,解决断网环境下的数据同光\n2. 优化Scroll性能,解决长列表滚动卡顿问题处理键盘弹出时的页面布局自适应解决iOS和Android平台字体、样式兼容性问题实现应用内检查更新和增量更新功能\n3. 优化首屏加载速度,实现资源按需加载",
|
||||
"suggestToDel": 0,
|
||||
"garbageFieldList": null,
|
||||
"startDateStr": "2017.01",
|
||||
"endDateStr": "2017.07"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"id": "c06dfe8c3678cf231nJ90tq7EVpQxo6_V_qW",
|
||||
"name": "H5营销平台",
|
||||
"roleName": ".net软件工程师",
|
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"url": "",
|
||||
"startDate": "2014.06",
|
||||
"endDate": "2016.05",
|
||||
"projectDesc": "技术栈:Vue2+Canvas+CSS3+微信ISSDK+.Net\n功能模块:\n1.游戏开发:开发大转盘抽奖、刮刮卡等H5游戏、自研Canvas动画框架、支持Flash动画转换\n2.内容管理:开发可视化搭建工具、支持营销活动快速生成、实现模板在线编辑\n3.社交功能:集成微信分享、支付、授权、开发用户数据分析、实现活动数据统计\n项目成果:服务200+品牌开发效率提升300%转化率提升150%",
|
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"performance": "",
|
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"suggestToDel": 0,
|
||||
"garbageFieldList": null,
|
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"startDateStr": "2014.06",
|
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"endDateStr": "2016.05"
|
||||
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|
||||
{
|
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"id": "4e09afd8b41347c61nJ_0969E1JQx4q-VfqW",
|
||||
"name": "物料ERP管理系统",
|
||||
"roleName": "前端开发工程师",
|
||||
"url": "",
|
||||
"startDate": "2014.08",
|
||||
"endDate": "2015.06",
|
||||
"projectDesc": "技术栈:jQuery+Bootstrap+EasyUl+WebSocket+SQL Server\n核心功能:\n1.库存管理:实现物料库、出库、调拨、盘点等完整业务流程\n2.采购管理:开发供应商管理、询价比价、采购计划、订单跟踪功能\n3.生产管理:实现BOM管理、生产计划、物料需求计划(MRP)功能\n4.报表分析:开发库存周转率、采购分析、成本核算等统计报表\n5.预警提醒:设置库存预警、采购超期、价格异常等自动提醒\n技术难点:\n开发物料编码生成器,支持多级分类和自定义规则\n实现基于WebSocket的实时库存变更提醒\n设计MRP运算引擎,优化大批量数据处理性能\n开发报表导出功能,支持复杂表头和数据汇总项目成果:库存周转提升40%|采购成本降低15%|支持100+用户并发|日均处理3000+笔业务",
|
||||
"performance": "1. 开发物料编码生成器,支持多级分类和自定义规则\n2. 实现基于WebSocket的实时库存变更提醒\n3. 设计MRP运算引擎,优化大批量数据处理性能\n4. 开发报表导出功能,支持复杂表头和数据汇",
|
||||
"suggestToDel": 0,
|
||||
"garbageFieldList": null,
|
||||
"startDateStr": "2014.08",
|
||||
"endDateStr": "2015.06"
|
||||
}
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"moduleType": 14,
|
||||
"moduleName": "教育经历",
|
||||
"customConfig": {
|
||||
"showType": 0,
|
||||
"desc": null,
|
||||
"tag": null
|
||||
},
|
||||
"data": null,
|
||||
"dataList": [
|
||||
{
|
||||
"id": "ee34188f32f9cecc1XF52NW5F1dT",
|
||||
"schoolId": 2811,
|
||||
"school": "武汉工程大学",
|
||||
"major": "计算机应用技术(大数据方向)",
|
||||
"degree": 203,
|
||||
"eduType": 2,
|
||||
"degreeName": "本科",
|
||||
"startYear": "2021",
|
||||
"endYear": "2024",
|
||||
"educationDesc": "",
|
||||
"country": "",
|
||||
"tags": [
|
||||
"卓越工程师计划"
|
||||
],
|
||||
"schoolType": 0,
|
||||
"suggestToDel": 0,
|
||||
"thesisTitle": "",
|
||||
"thesisDesc": "",
|
||||
"majorRanking": 0,
|
||||
"courseList": [],
|
||||
"badge": "https://img.bosszhipin.com/beijin/icon/bed7df948518127f74daa2ee178c44fc6bb61e3b7bce0931da574d19d1d82c88.jpg",
|
||||
"certified": 0,
|
||||
"garbageFieldList": null,
|
||||
"startYearStr": "2021",
|
||||
"endYearStr": "2024"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"id": "e095a1ceefdd0cc31XF52NW6FVZY",
|
||||
"schoolId": 2831,
|
||||
"school": "武汉软件工程职业学院",
|
||||
"major": "软件技术",
|
||||
"degree": 202,
|
||||
"eduType": 1,
|
||||
"degreeName": "大专",
|
||||
"startYear": "2011",
|
||||
"endYear": "2014",
|
||||
"educationDesc": "",
|
||||
"country": "",
|
||||
"tags": [],
|
||||
"schoolType": 0,
|
||||
"suggestToDel": 0,
|
||||
"thesisTitle": "",
|
||||
"thesisDesc": "",
|
||||
"majorRanking": 0,
|
||||
"courseList": [],
|
||||
"badge": "https://img.bosszhipin.com/beijin/icon/18282111c2fc8e191c5b6aedcece5a956bb61e3b7bce0931da574d19d1d82c88.jpg",
|
||||
"certified": 0,
|
||||
"garbageFieldList": null,
|
||||
"startYearStr": "2011",
|
||||
"endYearStr": "2014"
|
||||
}
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"moduleType": 16,
|
||||
"moduleName": "资格证书",
|
||||
"customConfig": {
|
||||
"showType": 1,
|
||||
"desc": null,
|
||||
"tag": null
|
||||
},
|
||||
"data": null,
|
||||
"dataList": null
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"moduleType": 21,
|
||||
"moduleName": "志愿服务经历",
|
||||
"customConfig": {
|
||||
"showType": 1,
|
||||
"desc": null,
|
||||
"tag": null
|
||||
},
|
||||
"data": null,
|
||||
"dataList": null
|
||||
}
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
1174
_doc/客户端待开发功能.md
1174
_doc/客户端待开发功能.md
File diff suppressed because it is too large
Load Diff
@@ -1,47 +0,0 @@
|
||||
# 已删除文件清单
|
||||
|
||||
## ✅ 已删除的文件
|
||||
|
||||
### 1. 废弃的服务文件
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||||
- ✅ `api/services/task_scheduler.js` - 未使用的任务调度器
|
||||
- **原因**：实际系统使用 `middleware/schedule/` 中的调度系统
|
||||
- **替代方案**：使用 `middleware/schedule/index.js` 中的 `ScheduleManager`
|
||||
|
||||
### 2. 已合并的服务文件
|
||||
- ✅ `api/services/job_service.js` - 职位服务（只有一个方法）
|
||||
- **原因**：只有一个 `jobGreet` 方法，已合并到 `middleware/job/jobManager.js`
|
||||
- **新位置**：`middleware/job/jobManager.js` → `job_greet()` 方法
|
||||
|
||||
### 3. 重命名的文件
|
||||
- ✅ `api/services/ossTool.js` → `api/services/oss_tool_service.js`
|
||||
- **原因**：统一命名规范（snake_case + _service.js）
|
||||
|
||||
## 📝 清理说明
|
||||
|
||||
### services/index.js 清理
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||||
- 移除了对 `TaskScheduler` 的引用（已废弃）
|
||||
- 移除了对 `MQTTHandler` 的引用（文件不存在）
|
||||
- 移除了对 `JobService` 的引用（已合并）
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||||
- 保留了 `AIService` 和 `PlaAccountService` 的引用
|
||||
|
||||
## ⚠️ 注意事项
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||||
|
||||
1. **TaskScheduler 已废弃**
|
||||
- 实际调度系统：`middleware/schedule/index.js` (ScheduleManager)
|
||||
- 任务队列：`middleware/schedule/taskQueue.js`
|
||||
|
||||
2. **MQTT 管理**
|
||||
- 实际使用：`middleware/mqtt/mqttManager.js`
|
||||
- 不是 `services/mqtt_handler.js`（文件不存在）
|
||||
|
||||
3. **工作管理**
|
||||
- 实际使用：`middleware/job/jobManager.js`
|
||||
- 已包含 `job_greet` 方法
|
||||
|
||||
## 🔄 后续工作
|
||||
|
||||
继续完成命名规范统一：
|
||||
- 移动并重命名 `middleware/job/` 下的文件到 `services/`
|
||||
- 合并AI服务
|
||||
- 统一类命名
|
||||
|
||||
@@ -1,123 +0,0 @@
|
||||
# 指令和任务模式适配检查报告
|
||||
|
||||
## 📋 检查范围
|
||||
检查 `api/middleware` 目录下的代码是否适用于新的指令和任务模式。
|
||||
|
||||
## ✅ 已适配的部分
|
||||
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||||
### 1. **任务处理器 (taskHandlers.js)**
|
||||
- ✅ 正确使用 `command.executeCommands()` 执行指令
|
||||
- ✅ 在 `handleAutoDeliverTask` 中创建指令并执行
|
||||
- ✅ 指令类型使用驼峰命名（`getOnlineResume`, `getJobList`, `applyJob`）
|
||||
|
||||
### 2. **指令管理器 (command.js)**
|
||||
- ✅ 已重构完成，统一封装指令执行
|
||||
- ✅ 统一处理成功、失败、超时
|
||||
- ✅ 统一记录数据库
|
||||
- ✅ 支持驼峰转下划线的命名转换
|
||||
|
||||
### 3. **任务队列 (taskQueue.js)**
|
||||
- ✅ 正确使用任务处理器
|
||||
- ✅ 通过 `taskHandlers` 执行任务
|
||||
|
||||
## ⚠️ 需要修复的问题
|
||||
|
||||
### 1. **方法命名不一致**
|
||||
|
||||
**问题描述**：
|
||||
- 指令类型使用驼峰命名：`getOnlineResume`, `getJobList`, `applyJob`
|
||||
- 大部分方法使用下划线命名：`get_online_resume`, `get_job_list`
|
||||
- 但 `applyJob` 方法名是驼峰命名，与指令类型一致
|
||||
|
||||
**当前转换逻辑**：
|
||||
```javascript
|
||||
// command.js 中的转换
|
||||
const to_snake_case = (str) => {
|
||||
if (str.includes('_')) return str;
|
||||
return str.replace(/([A-Z])/g, '_$1').toLowerCase().replace(/^_/, '');
|
||||
};
|
||||
|
||||
// getOnlineResume -> get_online_resume ✓
|
||||
// getJobList -> get_job_list ✓
|
||||
// applyJob -> apply_job ✗ (但实际方法名是 applyJob)
|
||||
```
|
||||
|
||||
**解决方案**：
|
||||
1. **方案1（推荐）**：统一使用下划线命名，将 `applyJob` 改为 `apply_job`
|
||||
2. **方案2**：保持现状，`command.js` 中已支持两种命名方式（先尝试下划线，再尝试原名称）
|
||||
|
||||
**当前状态**：方案2已实现，代码可以正常工作，但命名不统一。
|
||||
|
||||
### 2. **sendChatMessage 方法**
|
||||
|
||||
**问题描述**：
|
||||
- `chatManager.js` 中的方法是 `sendChatMessage`（驼峰命名）
|
||||
- 如果指令类型是 `sendChatMessage`，转换后会变成 `send_chat_message`，但实际方法名是 `sendChatMessage`
|
||||
|
||||
**当前状态**：`command.js` 中已支持回退机制，如果下划线命名找不到，会尝试原名称，所以可以正常工作。
|
||||
|
||||
## 📊 方法命名对照表
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||||
| 指令类型 (command_type) | 转换后方法名 | 实际方法名 | 状态 |
|
||||
|------------------------|-------------|-----------|------|
|
||||
| `getOnlineResume` | `get_online_resume` | `get_online_resume` | ✅ 匹配 |
|
||||
| `getJobList` | `get_job_list` | `get_job_list` | ✅ 匹配 |
|
||||
| `applyJob` | `apply_job` | `applyJob` | ⚠️ 不匹配（但可工作） |
|
||||
| `sendChatMessage` | `send_chat_message` | `sendChatMessage` | ⚠️ 不匹配（但可工作） |
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||||
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## 🔧 建议修复
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||||
### 方案1：统一使用下划线命名（推荐）
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**修改文件**：
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||||
1. `api/middleware/job/jobManager.js`：将 `applyJob` 改为 `apply_job`
|
||||
2. `api/middleware/job/chatManager.js`：将 `sendChatMessage` 改为 `send_chat_message`
|
||||
3. `api/middleware/schedule/taskHandlers.js`：将指令类型改为下划线命名
|
||||
|
||||
**优点**：
|
||||
- 命名统一，符合项目规范
|
||||
- 代码更清晰，减少混淆
|
||||
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||||
**缺点**：
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||||
- 需要修改多个文件
|
||||
- 可能影响其他调用方
|
||||
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||||
### 方案2：保持现状（当前方案）
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||||
|
||||
**优点**：
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||||
- 不需要修改现有代码
|
||||
- `command.js` 已支持两种命名方式
|
||||
|
||||
**缺点**：
|
||||
- 命名不统一，容易混淆
|
||||
- 代码可读性稍差
|
||||
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||||
## 📝 其他检查项
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||||
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||||
### 1. **deviceManager.js**
|
||||
- ✅ 不直接涉及指令和任务，主要用于设备状态管理
|
||||
- ✅ 与任务系统配合良好
|
||||
|
||||
### 2. **job/index.js**
|
||||
- ✅ 正确导出所有方法
|
||||
- ✅ 支持下划线命名规范
|
||||
|
||||
### 3. **MQTT 相关**
|
||||
- ✅ 通过 `mqttClient.publishAndWait` 发送指令
|
||||
- ✅ 与指令系统配合良好
|
||||
|
||||
## ✅ 总结
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||||
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||||
**整体适配情况**：**良好** ✅
|
||||
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||||
1. ✅ 核心功能已正确适配新的指令和任务模式
|
||||
2. ✅ 指令执行统一封装，处理逻辑完善
|
||||
3. ⚠️ 存在命名不一致问题，但不影响功能（有回退机制）
|
||||
4. 💡 建议统一命名规范，提高代码可维护性
|
||||
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||||
## 🎯 下一步行动
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||||
|
||||
1. **可选**：统一方法命名规范（下划线命名）
|
||||
2. **可选**：添加单元测试验证指令执行流程
|
||||
3. **可选**：完善错误处理和日志记录
|
||||
|
||||
@@ -1,764 +0,0 @@
|
||||
# Boss直聘搜索列表和投递功能开发规划
|
||||
|
||||
## 📋 功能概述
|
||||
|
||||
基于Boss直聘Web端职位搜索页面（`https://www.zhipin.com/web/geek/jobs`），完善搜索列表获取和职位投递功能，包括服务端任务创建、指令生成和完整流程实现。
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||||
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||||
## 🎯 目标功能
|
||||
|
||||
### 1. 搜索列表功能
|
||||
- 支持多条件搜索（关键词、城市、薪资、经验、学历等）
|
||||
- 支持分页获取职位列表
|
||||
- 自动保存职位到数据库
|
||||
- 支持职位去重和更新
|
||||
|
||||
### 2. 投递功能
|
||||
- 单个职位投递
|
||||
- 批量职位投递
|
||||
- 投递状态跟踪
|
||||
- 投递记录管理
|
||||
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||||
## 📊 Boss直聘响应数据结构
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||||
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||||
### 响应格式示例
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||||
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||||
Boss直聘搜索职位列表的响应数据结构如下：
|
||||
|
||||
```json
|
||||
{
|
||||
"code": 0,
|
||||
"message": "Success",
|
||||
"zpData": {
|
||||
"resCount": 450, // 搜索结果总数
|
||||
"hasMore": true, // 是否还有更多
|
||||
"totalCount": 300, // 总职位数
|
||||
"jobList": [ // 职位列表
|
||||
{
|
||||
"encryptJobId": "5ae70dfe114c23ab0nR-2ti-FFpU", // 职位ID（投递必需）
|
||||
"encryptBossId": "b55854108ac215180XZ62N-_FlNT", // Boss ID（投递必需）
|
||||
"securityId": "HP23zbQfaslvy-c1...", // 安全ID（投递必需）
|
||||
"jobName": "全栈软件工程师", // 职位名称
|
||||
"salaryDesc": "25-50K·19薪", // 薪资描述（需解析）
|
||||
"jobExperience": "在校/应届", // 工作经验（需解析）
|
||||
"jobDegree": "学历不限", // 学历要求
|
||||
"city": 101020100, // 城市代码
|
||||
"cityName": "上海", // 城市名称
|
||||
"areaDistrict": "长宁区", // 区域
|
||||
"businessDistrict": "新华路", // 商圈
|
||||
"gps": { // 位置信息（优先使用）
|
||||
"longitude": 121.41902537687392,
|
||||
"latitude": 31.210308153576566
|
||||
},
|
||||
"encryptBrandId": "d283b66de3cefd891H1529q5Flc~", // 公司ID
|
||||
"brandName": "上海大裂谷智能科技", // 公司名称
|
||||
"brandScaleName": "100-499人", // 公司规模
|
||||
"brandIndustry": "人工智能", // 公司行业
|
||||
"brandStageName": "天使轮", // 融资阶段
|
||||
"bossName": "杨明雨", // Boss姓名
|
||||
"bossTitle": "HR", // Boss职位
|
||||
"bossOnline": true, // Boss是否在线
|
||||
"jobLabels": ["在校/应届", "学历不限"], // 职位标签
|
||||
"skills": [], // 技能要求
|
||||
"welfareList": ["带薪年假", "五险一金"], // 福利列表
|
||||
"proxyJob": 0, // 是否外包（0否1是）
|
||||
"industry": 100028 // 行业代码
|
||||
}
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 关键字段说明
|
||||
|
||||
1. **投递必需字段**:
|
||||
- `encryptJobId`: 职位ID，投递时必须
|
||||
- `encryptBossId`: Boss ID，投递时必须
|
||||
- `securityId`: 安全ID，投递时必须（每次搜索可能不同）
|
||||
|
||||
2. **位置信息**:
|
||||
- `gps.longitude` 和 `gps.latitude`: 直接使用，无需调用位置服务API
|
||||
- 如果没有gps字段，再使用 `cityName + areaDistrict + businessDistrict + brandName` 调用位置服务
|
||||
|
||||
3. **薪资解析**:
|
||||
- `salaryDesc` 格式多样：`"25-50K·19薪"`、`"20-30K"`、`"面议"` 等
|
||||
- 需要解析出 `salaryMin` 和 `salaryMax`（单位：元）
|
||||
|
||||
4. **工作年限解析**:
|
||||
- `jobExperience` 可能为：`"在校/应届"`、`"3-5年"`、`"1-3年"` 等
|
||||
- 需要解析出 `experienceMin` 和 `experienceMax`
|
||||
|
||||
## 📊 功能架构
|
||||
|
||||
```
|
||||
用户/系统触发
|
||||
↓
|
||||
创建任务 (task_status)
|
||||
↓
|
||||
生成指令序列 (task_commands)
|
||||
↓
|
||||
执行指令 (通过MQTT发送到设备)
|
||||
↓
|
||||
设备执行并返回结果
|
||||
↓
|
||||
保存数据到数据库
|
||||
↓
|
||||
更新任务和指令状态
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 🔧 技术实现
|
||||
|
||||
### 一、搜索列表功能完善
|
||||
|
||||
#### 1.1 指令参数扩展
|
||||
|
||||
**文件**: `api/middleware/job/jobManager.js`
|
||||
|
||||
**方法**: `get_job_list()`
|
||||
|
||||
**需要支持的参数**:
|
||||
```javascript
|
||||
{
|
||||
keyword: '全栈工程师', // 搜索关键词
|
||||
city: '101020100', // 城市代码（上海）
|
||||
cityName: '上海', // 城市名称
|
||||
salary: '20-30K', // 薪资范围
|
||||
experience: '3-5年', // 工作经验
|
||||
education: '本科', // 学历要求
|
||||
industry: '互联网', // 公司行业
|
||||
companySize: '100-499人', // 公司规模
|
||||
financingStage: 'B轮', // 融资阶段
|
||||
page: 1, // 页码
|
||||
pageSize: 20, // 每页数量
|
||||
pageCount: 3 // 获取页数（用于批量获取）
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
#### 1.2 任务创建接口
|
||||
|
||||
**文件**: `api/services/pla_account_service.js`
|
||||
|
||||
**新增方法**: `createSearchJobListTask()`
|
||||
|
||||
```javascript
|
||||
/**
|
||||
* 创建搜索职位列表任务
|
||||
* @param {Object} params - 任务参数
|
||||
* @param {number} params.id - 账号ID
|
||||
* @param {string} params.keyword - 搜索关键词
|
||||
* @param {string} params.city - 城市代码
|
||||
* @param {Object} params.searchParams - 搜索条件（薪资、经验、学历等）
|
||||
* @param {number} params.pageCount - 获取页数
|
||||
* @returns {Promise<Object>} 任务创建结果
|
||||
*/
|
||||
async createSearchJobListTask(params) {
|
||||
// 1. 验证账号和授权
|
||||
// 2. 创建任务记录
|
||||
// 3. 生成搜索指令
|
||||
// 4. 执行指令
|
||||
// 5. 返回任务ID
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
#### 1.3 指令生成逻辑
|
||||
|
||||
**文件**: `api/middleware/schedule/taskHandlers.js`
|
||||
|
||||
**需要完善**: `handleAutoDeliverTask()` 中的搜索指令生成
|
||||
|
||||
**当前实现**:
|
||||
```javascript
|
||||
const getJobListCommand = {
|
||||
command_type: 'getJobList',
|
||||
command_name: '获取职位列表',
|
||||
command_params: JSON.stringify({
|
||||
sn_code: sn_code,
|
||||
keyword: keyword || accountConfig.keyword || '',
|
||||
platform: platform || 'boss',
|
||||
pageCount: pageCount || 3
|
||||
}),
|
||||
priority: config.getTaskPriority('search_jobs') || 5
|
||||
};
|
||||
```
|
||||
|
||||
**需要扩展为**:
|
||||
```javascript
|
||||
const getJobListCommand = {
|
||||
command_type: 'get_job_list', // 统一使用下划线命名
|
||||
command_name: '获取职位列表',
|
||||
command_params: JSON.stringify({
|
||||
sn_code: sn_code,
|
||||
platform: platform || 'boss',
|
||||
keyword: keyword || accountConfig.keyword || '',
|
||||
city: city || accountConfig.city || '101020100', // 默认上海
|
||||
cityName: cityName || accountConfig.cityName || '上海',
|
||||
salary: searchParams?.salary || '',
|
||||
experience: searchParams?.experience || '',
|
||||
education: searchParams?.education || '',
|
||||
industry: searchParams?.industry || '',
|
||||
companySize: searchParams?.companySize || '',
|
||||
financingStage: searchParams?.financingStage || '',
|
||||
page: 1,
|
||||
pageSize: 20,
|
||||
pageCount: pageCount || 3
|
||||
}),
|
||||
priority: config.getTaskPriority('get_job_list') || 5,
|
||||
sequence: 1
|
||||
};
|
||||
```
|
||||
|
||||
#### 1.4 职位数据保存优化
|
||||
|
||||
**文件**: `api/middleware/job/jobManager.js`
|
||||
|
||||
**方法**: `saveJobsToDatabase()`
|
||||
|
||||
**需要完善**:
|
||||
- 支持更多字段映射（从Boss直聘响应数据）
|
||||
- 优化位置解析逻辑
|
||||
- 支持职位状态更新（已投递、已查看等）
|
||||
- 添加职位匹配度计算
|
||||
|
||||
### 二、投递功能完善
|
||||
|
||||
#### 2.1 单个职位投递
|
||||
|
||||
**文件**: `api/middleware/job/jobManager.js`
|
||||
|
||||
**方法**: `applyJob()`
|
||||
|
||||
**当前状态**: ✅ 已实现基础功能
|
||||
|
||||
**需要完善**:
|
||||
- 支持更多投递参数（期望薪资、求职信等）
|
||||
- 优化错误处理
|
||||
- 添加投递前检查（是否已投递、是否满足条件等）
|
||||
|
||||
#### 2.2 批量职位投递任务
|
||||
|
||||
**文件**: `api/middleware/schedule/taskHandlers.js`
|
||||
|
||||
**方法**: `handleAutoDeliverTask()`
|
||||
|
||||
**当前状态**: ✅ 已实现基础功能
|
||||
|
||||
**需要完善**:
|
||||
1. **搜索条件完善**
|
||||
- 支持城市、薪资、经验、学历等筛选条件
|
||||
- 从账号配置中读取默认搜索条件
|
||||
- 支持任务参数覆盖账号配置
|
||||
|
||||
2. **职位匹配算法优化**
|
||||
- 完善距离计算（基于经纬度）
|
||||
- 完善薪资匹配（解析薪资范围字符串）
|
||||
- 完善工作年限匹配
|
||||
- 完善学历匹配
|
||||
- 完善权重评分系统
|
||||
|
||||
3. **投递指令生成**
|
||||
- 为每个匹配的职位生成投递指令
|
||||
- 支持批量投递（一次任务投递多个职位）
|
||||
- 添加投递间隔控制（避免频繁投递）
|
||||
|
||||
#### 2.3 投递任务创建接口
|
||||
|
||||
**文件**: `api/services/pla_account_service.js`
|
||||
|
||||
**新增方法**: `createDeliverTask()`
|
||||
|
||||
```javascript
|
||||
/**
|
||||
* 创建投递任务
|
||||
* @param {Object} params - 任务参数
|
||||
* @param {number} params.id - 账号ID
|
||||
* @param {string} params.keyword - 搜索关键词
|
||||
* @param {Object} params.searchParams - 搜索条件
|
||||
* @param {Object} params.filterRules - 过滤规则
|
||||
* @param {number} params.maxCount - 最大投递数量
|
||||
* @returns {Promise<Object>} 任务创建结果
|
||||
*/
|
||||
async createDeliverTask(params) {
|
||||
// 1. 验证账号和授权
|
||||
// 2. 创建任务记录
|
||||
// 3. 生成搜索指令（获取职位列表）
|
||||
// 4. 生成投递指令序列（根据匹配结果）
|
||||
// 5. 执行任务
|
||||
// 6. 返回任务ID
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 📝 具体开发任务
|
||||
|
||||
### 任务1: 完善搜索参数支持
|
||||
|
||||
**文件**: `api/middleware/job/jobManager.js`
|
||||
|
||||
**修改方法**: `get_job_list()`
|
||||
|
||||
**任务内容**:
|
||||
1. 扩展参数支持（城市、薪资、经验、学历等）
|
||||
2. 构建完整的搜索参数对象
|
||||
3. 传递给MQTT指令
|
||||
|
||||
**代码位置**: 第153-206行
|
||||
|
||||
**预计工作量**: 2小时
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
### 任务2: 优化职位数据保存
|
||||
|
||||
**文件**: `api/middleware/job/jobManager.js`
|
||||
|
||||
**修改方法**: `saveJobsToDatabase()`
|
||||
|
||||
**任务内容**:
|
||||
1. 完善字段映射（从Boss直聘响应数据提取更多字段）
|
||||
2. 优化位置解析（优先使用响应中的gps字段，减少API调用）
|
||||
3. 解析薪资范围（从salaryDesc提取min/max）
|
||||
4. 解析工作年限（从jobExperience提取min/max）
|
||||
5. 添加职位状态管理
|
||||
6. 添加职位匹配度字段
|
||||
|
||||
**Boss直聘响应数据字段映射表**:
|
||||
|
||||
| 响应字段 | 数据库字段 | 说明 | 示例值 |
|
||||
|---------|-----------|------|--------|
|
||||
| `encryptJobId` | `jobId` | 职位ID（加密） | "5ae70dfe114c23ab0nR-2ti-FFpU" |
|
||||
| `jobName` | `jobTitle` | 职位名称 | "全栈软件工程师" |
|
||||
| `encryptBrandId` | `companyId` | 公司ID（加密） | "d283b66de3cefd891H1529q5Flc~" |
|
||||
| `brandName` | `companyName` | 公司名称 | "上海大裂谷智能科技" |
|
||||
| `brandScaleName` | `companySize` | 公司规模 | "100-499人" |
|
||||
| `brandIndustry` | `companyIndustry` | 公司行业 | "人工智能" |
|
||||
| `brandStageName` | `brandStage` | 融资阶段 | "天使轮" |
|
||||
| `salaryDesc` | `salary` | 薪资描述 | "25-50K·19薪" |
|
||||
| `salaryDesc` | `salaryMin`, `salaryMax` | 薪资范围（需解析） | 25000, 50000 |
|
||||
| `jobExperience` | `experience` | 工作经验 | "在校/应届" |
|
||||
| `jobExperience` | `experienceMin`, `experienceMax` | 工作年限范围（需解析） | - |
|
||||
| `jobDegree` | `education` | 学历要求 | "学历不限" |
|
||||
| `jobDegree` | `educationLevel` | 学历等级（需映射） | - |
|
||||
| `city` | `city` | 城市代码 | 101020100 |
|
||||
| `cityName` | `cityName` | 城市名称 | "上海" |
|
||||
| `areaDistrict` | `areaDistrict` | 区域 | "长宁区" |
|
||||
| `businessDistrict` | `businessDistrict` | 商圈 | "新华路" |
|
||||
| `gps.longitude` | `longitude` | 经度（优先使用） | 121.41902537687392 |
|
||||
| `gps.latitude` | `latitude` | 纬度（优先使用） | 31.210308153576566 |
|
||||
| `encryptBossId` | `encryptBossId` | Boss ID（投递需要） | "b55854108ac215180XZ62N-_FlNT" |
|
||||
| `securityId` | `securityId` | 安全ID（投递需要） | "HP23zbQfaslvy-c1..." |
|
||||
| `bossName` | `bossName` | Boss姓名 | "杨明雨" |
|
||||
| `bossTitle` | `bossTitle` | Boss职位 | "HR" |
|
||||
| `bossOnline` | `bossOnline` | Boss是否在线 | true |
|
||||
| `jobLabels` | `jobLabels` | 职位标签（JSON） | ["在校/应届", "学历不限"] |
|
||||
| `skills` | `skills` | 技能要求（JSON） | ["Java", "MySQL"] |
|
||||
| `welfareList` | `welfareList` | 福利列表（JSON） | ["带薪年假", "五险一金"] |
|
||||
| `proxyJob` | `isOutsourcing` | 是否外包 | 0/1 |
|
||||
| `industry` | `industry` | 行业代码 | 100028 |
|
||||
|
||||
**关键优化点**:
|
||||
|
||||
1. **位置信息**: 优先使用响应中的 `gps.longitude` 和 `gps.latitude`，避免调用位置服务API
|
||||
- 如果 `gps` 字段存在，直接使用
|
||||
- 如果不存在，再使用 `cityName + areaDistrict + businessDistrict + brandName` 调用位置服务
|
||||
|
||||
2. **薪资解析**: 从 `salaryDesc` 解析薪资范围
|
||||
- 格式示例：`"25-50K·19薪"` → min: 25000, max: 50000
|
||||
- 格式示例：`"20-30K"` → min: 20000, max: 30000
|
||||
- 格式示例：`"面议"` → min: 0, max: 0
|
||||
- 格式示例：`"15K以上"` → min: 15000, max: 999999
|
||||
- 需要处理：K（千）、W（万）、薪（年终奖倍数）
|
||||
|
||||
3. **工作年限解析**: 从 `jobExperience` 解析年限范围
|
||||
- `"在校/应届"` → min: 0, max: 0
|
||||
- `"1-3年"` → min: 1, max: 3
|
||||
- `"3-5年"` → min: 3, max: 5
|
||||
- `"5-10年"` → min: 5, max: 10
|
||||
- `"10年以上"` → min: 10, max: 99
|
||||
|
||||
4. **学历映射**: 将学历描述映射为等级
|
||||
- `"学历不限"` → `"unlimited"`
|
||||
- `"高中"` → `"high_school"`
|
||||
- `"大专"` → `"college"`
|
||||
- `"本科"` → `"bachelor"`
|
||||
- `"硕士"` → `"master"`
|
||||
- `"博士"` → `"doctor"`
|
||||
|
||||
5. **投递必需字段**: 确保保存 `encryptJobId`、`encryptBossId` 和 `securityId`
|
||||
- 这些字段在投递时必须使用
|
||||
- `securityId` 每次搜索可能不同，需要实时保存
|
||||
|
||||
**代码位置**: 第215-308行
|
||||
|
||||
**预计工作量**: 4小时（增加字段解析逻辑）
|
||||
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||||
---
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||||
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||||
### 任务3: 完善自动投递任务搜索条件
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||||
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||||
**文件**: `api/middleware/schedule/taskHandlers.js`
|
||||
|
||||
**修改方法**: `handleAutoDeliverTask()`
|
||||
|
||||
**任务内容**:
|
||||
1. 从账号配置读取默认搜索条件
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||||
2. 支持任务参数覆盖
|
||||
3. 构建完整的搜索参数
|
||||
4. 传递给搜索指令
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||||
|
||||
**代码位置**: 第220-233行
|
||||
|
||||
**预计工作量**: 2小时
|
||||
|
||||
---
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||||
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||||
### 任务4: 优化职位匹配算法
|
||||
|
||||
**文件**: `api/middleware/schedule/taskHandlers.js`
|
||||
|
||||
**修改方法**: `handleAutoDeliverTask()`
|
||||
|
||||
**任务内容**:
|
||||
1. 完善距离计算（使用经纬度计算实际距离）
|
||||
2. 完善薪资匹配（解析"20-30K"格式，转换为数值范围）
|
||||
3. 完善工作年限匹配（解析"3-5年"格式）
|
||||
4. 完善学历匹配（学历等级映射）
|
||||
5. 优化权重评分计算
|
||||
|
||||
**代码位置**: 第255-400行（职位评分和过滤逻辑）
|
||||
|
||||
**预计工作量**: 4小时
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
### 任务5: 创建搜索任务接口（支持可选投递）
|
||||
|
||||
**文件**: `api/services/pla_account_service.js`
|
||||
|
||||
**新增方法**: `createSearchJobListTask()`
|
||||
|
||||
**方法签名**:
|
||||
```javascript
|
||||
/**
|
||||
* 创建搜索职位列表任务（支持可选投递）
|
||||
* @param {Object} params - 任务参数
|
||||
* @param {number} params.id - 账号ID
|
||||
* @param {string} params.keyword - 搜索关键词
|
||||
* @param {Object} params.searchParams - 搜索条件（城市、薪资、经验、学历等）
|
||||
* @param {number} params.pageCount - 获取页数
|
||||
* @param {boolean} params.autoDeliver - 是否自动投递（默认false）
|
||||
* @param {Object} params.filterRules - 过滤规则（autoDeliver=true时使用）
|
||||
* @param {number} params.maxCount - 最大投递数量（autoDeliver=true时使用）
|
||||
* @returns {Promise<Object>} 任务创建结果 { taskId, message, jobCount, deliveredCount }
|
||||
*/
|
||||
async createSearchJobListTask(params) {
|
||||
// 1. 验证账号和授权
|
||||
// 2. 创建任务记录 (taskType: 'search_jobs' 或 'auto_deliver')
|
||||
// 3. 生成搜索指令
|
||||
// 4. 执行搜索指令
|
||||
// 5. 等待搜索完成（职位会自动保存到数据库）
|
||||
// 6. 如果 autoDeliver=true:
|
||||
// - 从数据库获取刚搜索到的职位列表
|
||||
// - 根据简历信息和过滤规则匹配职位
|
||||
// - 生成投递指令序列
|
||||
// - 执行投递指令（带间隔控制）
|
||||
// - 保存投递记录
|
||||
// - 更新职位状态
|
||||
// 7. 返回任务信息
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
**任务内容**:
|
||||
1. 验证账号和授权
|
||||
2. 创建任务记录（根据autoDeliver参数设置taskType: 'search_jobs' 或 'auto_deliver'）
|
||||
3. 生成搜索指令（command_type: 'get_job_list'）
|
||||
4. 执行搜索指令（通过MQTT发送到设备）
|
||||
5. 等待搜索完成（职位会自动保存到数据库）
|
||||
6. 如果 `autoDeliver=true`，继续执行投递流程：
|
||||
- 从数据库获取刚搜索到的职位列表（applyStatus = 'pending'）
|
||||
- 根据简历信息和过滤规则匹配职位（距离、薪资、工作年限、学历等）
|
||||
- 为每个匹配的职位生成投递指令（command_type: 'apply_job'）
|
||||
- 批量执行投递指令（带间隔控制，避免频繁投递）
|
||||
- 保存投递记录 (apply_records)
|
||||
- 更新职位状态 (job_postings.applyStatus = 'applied')
|
||||
7. 返回任务信息（包含搜索到的职位数量和投递数量）
|
||||
|
||||
**代码位置**: 在 `runCommand()` 方法后添加
|
||||
|
||||
**预计工作量**: 5小时（增加投递逻辑）
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
### 任务6: 完善指令类型映射
|
||||
|
||||
**文件**: `api/middleware/schedule/command.js`
|
||||
|
||||
**修改位置**: 指令执行逻辑
|
||||
|
||||
**任务内容**:
|
||||
1. 确保 `get_job_list` 指令类型正确映射到 `jobManager.get_job_list()`
|
||||
2. 确保 `search_jobs` 指令类型正确映射到 `jobManager.search_jobs()`
|
||||
3. 确保 `apply_job` 指令类型正确映射到 `jobManager.applyJob()`
|
||||
|
||||
**代码位置**: 第150-250行（指令执行逻辑）
|
||||
|
||||
**预计工作量**: 1小时
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
### 任务7: 添加搜索条件配置管理
|
||||
|
||||
**文件**: `api/model/pla_account.js`
|
||||
|
||||
**任务内容**:
|
||||
1. 添加搜索条件配置字段（如果不存在）
|
||||
2. 支持在账号配置中保存默认搜索条件
|
||||
3. 支持在任务参数中覆盖搜索条件
|
||||
|
||||
**相关字段**:
|
||||
- `search_config` (JSON): 搜索条件配置
|
||||
```json
|
||||
{
|
||||
"city": "101020100",
|
||||
"cityName": "上海",
|
||||
"defaultSalary": "20-30K",
|
||||
"defaultExperience": "3-5年",
|
||||
"defaultEducation": "本科"
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
**预计工作量**: 1小时
|
||||
|
||||
---
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||||
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||||
## 🔄 工作流程
|
||||
|
||||
### 搜索职位列表流程（支持可选投递）
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||||
|
||||
```
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||||
1. 用户/系统调用 createSearchJobListTask()
|
||||
- 参数: { id, keyword, searchParams, pageCount, autoDeliver: true/false, filterRules, maxCount }
|
||||
↓
|
||||
2. 创建任务记录 (task_status)
|
||||
- taskType: 'search_jobs' 或 'auto_deliver'（根据autoDeliver参数）
|
||||
↓
|
||||
3. 生成搜索指令 (task_commands)
|
||||
- command_type: 'get_job_list'
|
||||
- command_params: { keyword, city, salary, experience, education, ... }
|
||||
↓
|
||||
4. 执行指令 (通过MQTT发送到设备)
|
||||
↓
|
||||
5. 设备执行搜索并返回职位列表
|
||||
↓
|
||||
6. 保存职位到数据库 (job_postings)
|
||||
- 去重处理
|
||||
- 位置解析（优先使用gps字段）
|
||||
- 字段映射
|
||||
- 状态: applyStatus = 'pending'（待投递）
|
||||
↓
|
||||
7. 更新搜索指令状态为完成
|
||||
↓
|
||||
8. 如果 autoDeliver=true，继续执行投递流程:
|
||||
↓
|
||||
8.1 从数据库获取刚搜索到的职位列表
|
||||
- 筛选条件: applyStatus = 'pending', sn_code = 账号SN码
|
||||
↓
|
||||
8.2 根据简历信息和过滤规则匹配职位
|
||||
- 距离匹配（基于经纬度）
|
||||
- 薪资匹配（解析salaryDesc）
|
||||
- 工作年限匹配（解析jobExperience）
|
||||
- 学历匹配（解析jobDegree）
|
||||
- 权重评分
|
||||
↓
|
||||
8.3 为每个匹配的职位生成投递指令
|
||||
- command_type: 'apply_job'
|
||||
- command_params: {
|
||||
jobId: job.encryptJobId, // 职位ID（必需）
|
||||
encryptBossId: job.encryptBossId, // Boss ID（必需）
|
||||
securityId: job.securityId, // 安全ID（必需，从最新搜索结果获取）
|
||||
brandName: job.brandName, // 公司名称（可选）
|
||||
jobTitle: job.jobName // 职位名称（可选）
|
||||
}
|
||||
↓
|
||||
8.4 批量执行投递指令（带间隔控制，避免频繁投递）
|
||||
↓
|
||||
8.5 保存投递记录 (apply_records)
|
||||
↓
|
||||
8.6 更新职位状态 (job_postings.applyStatus = 'applied')
|
||||
↓
|
||||
9. 更新任务状态为完成
|
||||
↓
|
||||
10. 返回任务信息（包含搜索到的职位数量和投递数量）
|
||||
```
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||||
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||||
**说明**:
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||||
- 此接口支持两种模式：
|
||||
- `autoDeliver=false`: 仅搜索，不投递。职位保存到数据库，状态为'pending'
|
||||
- `autoDeliver=true`: 搜索完成后立即投递匹配的职位
|
||||
- **重要**: 投递必须在搜索完成后立即执行，因为 `securityId` 等字段可能有时效性，前端页面变化后这些字段可能失效
|
||||
- 不支持从已保存的职位中选择投递，因为职位信息可能已过期
|
||||
|
||||
## 📊 数据库字段说明
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||||
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||||
### job_postings 表需要完善的字段
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||||
|
||||
| 字段名 | 类型 | 说明 | 状态 | 数据来源 |
|
||||
|--------|------|------|------|----------|
|
||||
| `city` | VARCHAR | 城市代码 | 待添加 | `job.city` |
|
||||
| `cityName` | VARCHAR | 城市名称 | 待添加 | `job.cityName` |
|
||||
| `areaDistrict` | VARCHAR | 区域 | 待添加 | `job.areaDistrict` |
|
||||
| `businessDistrict` | VARCHAR | 商圈 | 待添加 | `job.businessDistrict` |
|
||||
| `salaryMin` | INT | 最低薪资（元） | 待添加 | 从 `salaryDesc` 解析 |
|
||||
| `salaryMax` | INT | 最高薪资（元） | 待添加 | 从 `salaryDesc` 解析 |
|
||||
| `experienceMin` | INT | 最低工作年限 | 待添加 | 从 `jobExperience` 解析 |
|
||||
| `experienceMax` | INT | 最高工作年限 | 待添加 | 从 `jobExperience` 解析 |
|
||||
| `educationLevel` | VARCHAR | 学历等级 | 待添加 | 从 `jobDegree` 映射 |
|
||||
| `matchScore` | DECIMAL | 匹配度评分 | 待添加 | 计算得出 |
|
||||
| `encryptBossId` | VARCHAR | Boss ID | 已有 | `job.encryptBossId` |
|
||||
| `securityId` | VARCHAR | 安全ID | 待添加 | `job.securityId`（投递必需） |
|
||||
| `bossName` | VARCHAR | Boss姓名 | 待添加 | `job.bossName` |
|
||||
| `bossTitle` | VARCHAR | Boss职位 | 待添加 | `job.bossTitle` |
|
||||
| `bossOnline` | TINYINT | Boss是否在线 | 待添加 | `job.bossOnline` |
|
||||
| `brandStage` | VARCHAR | 融资阶段 | 待添加 | `job.brandStageName` |
|
||||
| `jobLabels` | JSON | 职位标签 | 待添加 | `job.jobLabels` |
|
||||
| `skills` | JSON | 技能要求 | 待添加 | `job.skills` |
|
||||
| `welfareList` | JSON | 福利列表 | 待添加 | `job.welfareList` |
|
||||
| `isOutsourcing` | TINYINT | 是否外包 | 待添加 | `job.proxyJob` |
|
||||
| `industry` | INT | 行业代码 | 待添加 | `job.industry` |
|
||||
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||||
### pla_account 表需要添加的字段
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||||
|
||||
| 字段名 | 类型 | 说明 | 状态 |
|
||||
|--------|------|------|------|
|
||||
| `search_config` | JSON | 搜索条件配置 | 待添加 |
|
||||
| `city` | VARCHAR | 默认城市代码 | 待添加 |
|
||||
| `cityName` | VARCHAR | 默认城市名称 | 待添加 |
|
||||
|
||||
## 🧪 测试计划
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||||
|
||||
### 单元测试
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||||
1. 测试搜索参数构建
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||||
2. 测试职位数据保存
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||||
3. 测试职位匹配算法
|
||||
4. 测试投递指令生成
|
||||
|
||||
### 集成测试
|
||||
1. 测试完整搜索流程
|
||||
2. 测试完整投递流程
|
||||
3. 测试任务创建和执行
|
||||
4. 测试MQTT通信
|
||||
|
||||
### 功能测试
|
||||
1. 测试多条件搜索
|
||||
2. 测试分页获取
|
||||
3. 测试批量投递
|
||||
4. 测试错误处理
|
||||
|
||||
## 📅 开发时间估算
|
||||
|
||||
| 任务 | 预计时间 | 优先级 |
|
||||
|------|----------|--------|
|
||||
| 任务1: 完善搜索参数支持 | 2小时 | 高 |
|
||||
| 任务2: 优化职位数据保存 | 4小时 | 高 |
|
||||
| 任务3: 完善自动投递任务搜索条件 | 2小时 | 高 |
|
||||
| 任务4: 优化职位匹配算法 | 4小时 | 高 |
|
||||
| 任务5: 创建搜索任务接口（支持可选投递） | 5小时 | 高 |
|
||||
| 任务6: 完善指令类型映射 | 1小时 | 中 |
|
||||
| 任务7: 添加搜索条件配置管理 | 1小时 | 低 |
|
||||
|
||||
**总计**: 约19小时
|
||||
|
||||
## 🚀 开发优先级
|
||||
|
||||
### 第一阶段（核心功能）
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||||
1. 任务1: 完善搜索参数支持
|
||||
2. 任务2: 优化职位数据保存
|
||||
3. 任务3: 完善自动投递任务搜索条件
|
||||
4. 任务4: 优化职位匹配算法
|
||||
5. 任务5: 创建搜索任务接口（支持可选投递）
|
||||
|
||||
### 第二阶段（接口完善）
|
||||
6. 任务6: 完善指令类型映射
|
||||
|
||||
### 第三阶段（配置管理）
|
||||
7. 任务7: 添加搜索条件配置管理
|
||||
|
||||
## 💡 使用场景说明
|
||||
|
||||
### 场景1: 仅搜索职位列表
|
||||
```javascript
|
||||
// 只搜索职位，不投递
|
||||
const result = await plaAccountService.createSearchJobListTask({
|
||||
id: accountId,
|
||||
keyword: '全栈工程师',
|
||||
searchParams: {
|
||||
city: '101020100',
|
||||
cityName: '上海',
|
||||
salary: '20-30K',
|
||||
experience: '3-5年',
|
||||
education: '本科'
|
||||
},
|
||||
pageCount: 3,
|
||||
autoDeliver: false // 不自动投递
|
||||
});
|
||||
|
||||
// 返回: { taskId: 123, message: '搜索任务已创建', jobCount: 45 }
|
||||
// 职位会自动保存到数据库，状态为 'pending'（待投递）
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 场景2: 搜索并自动投递（推荐）
|
||||
```javascript
|
||||
// 搜索职位并自动投递匹配的职位
|
||||
const result = await plaAccountService.createSearchJobListTask({
|
||||
id: accountId,
|
||||
keyword: '全栈工程师',
|
||||
searchParams: {
|
||||
city: '101020100',
|
||||
cityName: '上海',
|
||||
salary: '20-30K',
|
||||
experience: '3-5年',
|
||||
education: '本科'
|
||||
},
|
||||
pageCount: 3,
|
||||
autoDeliver: true, // 自动投递
|
||||
filterRules: {
|
||||
minSalary: 20000,
|
||||
maxSalary: 30000,
|
||||
keywords: ['Vue', 'React'],
|
||||
excludeKeywords: ['外包', '外派']
|
||||
},
|
||||
maxCount: 10 // 最多投递10个职位
|
||||
});
|
||||
|
||||
// 返回: { taskId: 123, message: '搜索并投递任务已创建', jobCount: 45, deliveredCount: 8 }
|
||||
```
|
||||
|
||||
**重要说明**:
|
||||
- **投递必须在搜索完成后立即执行**，因为 `securityId` 等字段可能有时效性
|
||||
- 前端页面变化后，已保存的职位信息中的 `securityId` 可能失效，无法用于投递
|
||||
- 因此不支持从已保存的职位中选择投递，必须在搜索后立即投递
|
||||
- 如果只需要搜索不投递，设置 `autoDeliver: false`
|
||||
- 如果需要搜索并投递，设置 `autoDeliver: true`，系统会根据匹配规则自动投递
|
||||
|
||||
## 📌 注意事项
|
||||
|
||||
1. **命名规范**: 统一使用下划线命名（`get_job_list` 而不是 `getJobList`）
|
||||
2. **错误处理**: 所有方法都需要完善的错误处理和日志记录
|
||||
3. **数据验证**: 所有输入参数都需要验证
|
||||
4. **性能优化**: 批量操作需要考虑性能，避免阻塞
|
||||
5. **MQTT通信**: 确保指令参数格式正确，与客户端协议一致
|
||||
6. **数据库事务**: 批量操作需要使用事务保证数据一致性
|
||||
7. **投递时机**: 投递必须在搜索完成后立即执行，因为 `securityId` 等字段可能有时效性，前端页面变化后这些字段可能失效
|
||||
8. **职位状态验证**: 投递前必须验证职位状态（applyStatus = 'pending'），避免重复投递
|
||||
9. **投递必需字段**: 投递时需要 `encryptJobId`、`encryptBossId` 和 `securityId`，这些字段必须从最新搜索结果中获取
|
||||
10. **位置信息**: 优先使用响应中的 `gps` 字段，避免不必要的API调用
|
||||
11. **接口设计**: 搜索和投递在同一接口中完成，不支持单独的投递接口，因为已保存的职位信息可能已过期
|
||||
|
||||
## 🔗 相关文件
|
||||
|
||||
- `api/middleware/job/jobManager.js` - 工作管理核心逻辑
|
||||
- `api/middleware/schedule/taskHandlers.js` - 任务处理器
|
||||
- `api/middleware/schedule/command.js` - 指令管理器
|
||||
- `api/services/pla_account_service.js` - 账号服务
|
||||
- `api/model/job_postings.js` - 职位数据模型
|
||||
- `api/model/pla_account.js` - 账号数据模型
|
||||
|
||||
210
_doc/数据库表同步指南.md
210
_doc/数据库表同步指南.md
@@ -1,210 +0,0 @@
|
||||
# resume_info 表同步指南
|
||||
|
||||
## ❌ 错误信息
|
||||
|
||||
```
|
||||
Unknown column 'sn_code' in 'field list'
|
||||
```
|
||||
|
||||
这个错误表示数据库中的 `resume_info` 表缺少 `sn_code` 字段。
|
||||
|
||||
## 🔧 解决方案
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||||
|
||||
### 方案1: 使用同步脚本（推荐）
|
||||
|
||||
运行以下命令同步表结构：
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
node scripts/sync_resume_table.js
|
||||
```
|
||||
|
||||
这个脚本会：
|
||||
- ✅ 使用 `alter: true` 模式同步表（保留现有数据）
|
||||
- ✅ 显示当前表结构
|
||||
- ✅ 检查所有必需字段是否存在
|
||||
- ✅ 提示缺少的字段
|
||||
|
||||
### 方案2: 手动添加字段
|
||||
|
||||
如果同步脚本无法运行，可以手动执行以下SQL：
|
||||
|
||||
```sql
|
||||
-- 添加 sn_code 字段
|
||||
ALTER TABLE `resume_info`
|
||||
ADD COLUMN `sn_code` VARCHAR(50) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '设备SN码' AFTER `id`;
|
||||
|
||||
-- 添加 account_id 字段
|
||||
ALTER TABLE `resume_info`
|
||||
ADD COLUMN `account_id` VARCHAR(50) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '用户ID' AFTER `sn_code`;
|
||||
|
||||
-- 添加索引
|
||||
ALTER TABLE `resume_info`
|
||||
ADD INDEX `idx_sn_code` (`sn_code`);
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 方案3: 重建表（会删除现有数据！）
|
||||
|
||||
⚠️ **警告：此操作会删除表中所有数据！**
|
||||
|
||||
如果表中没有重要数据，可以删除表让系统重新创建：
|
||||
|
||||
```sql
|
||||
DROP TABLE IF EXISTS `resume_info`;
|
||||
```
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||||
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||||
然后重启应用，Sequelize 会自动创建表（因为模型中有 `sync({ force: true })`）。
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||||
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||||
## 📋 必需字段列表
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||||
`resume_info` 表必须包含以下字段：
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||||
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||||
### 核心字段
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||||
- ✅ `id` - 主键（VARCHAR/UUID）
|
||||
- ✅ `sn_code` - 设备SN码（VARCHAR(50)，必填）
|
||||
- ✅ `account_id` - 用户ID（VARCHAR(50)，必填）
|
||||
- ✅ `platform` - 平台（VARCHAR(20)，默认'boss'）
|
||||
|
||||
### 个人信息
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||||
- ✅ `fullName` - 姓名
|
||||
- ✅ `gender` - 性别
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||||
- ✅ `age` - 年龄
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||||
- ✅ `phone` - 电话
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||||
- ✅ `email` - 邮箱
|
||||
- ✅ `location` - 所在地
|
||||
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||||
### 教育背景
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||||
- ✅ `education` - 学历
|
||||
- ✅ `major` - 专业
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||||
- ✅ `school` - 毕业院校
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||||
- ✅ `graduationYear` - 毕业年份
|
||||
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||||
### 工作信息
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||||
- ✅ `workYears` - 工作年限
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||||
- ✅ `currentPosition` - 当前职位
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||||
- ✅ `currentCompany` - 当前公司
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||||
- ✅ `currentSalary` - 当前薪资
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||||
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||||
### 期望信息
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||||
- ✅ `expectedPosition` - 期望职位
|
||||
- ✅ `expectedSalary` - 期望薪资
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||||
- ✅ `expectedLocation` - 期望地点
|
||||
- ✅ `expectedIndustry` - 期望行业
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||||
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||||
### 技能和经验（TEXT类型）
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||||
- ✅ `skills` - 技能标签（JSON）
|
||||
- ✅ `skillDescription` - 技能描述
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||||
- ✅ `certifications` - 证书资质（JSON）
|
||||
- ✅ `projectExperience` - 项目经验（JSON）
|
||||
- ✅ `workExperience` - 工作经历（JSON）
|
||||
|
||||
### AI分析字段（TEXT类型）
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||||
- ✅ `aiSkillTags` - AI技能标签（JSON）
|
||||
- ✅ `aiStrengths` - AI优势分析
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||||
- ✅ `aiWeaknesses` - AI劣势分析
|
||||
- ✅ `aiCareerSuggestion` - AI职业建议
|
||||
- ✅ `aiCompetitiveness` - AI竞争力评分（INT）
|
||||
|
||||
### 其他字段
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||||
- ✅ `resumeContent` - 简历内容（TEXT）
|
||||
- ✅ `originalData` - 原始数据（TEXT/JSON）
|
||||
- ✅ `isActive` - 是否活跃（BOOLEAN）
|
||||
- ✅ `isPublic` - 是否公开（BOOLEAN）
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||||
- ✅ `syncTime` - 同步时间（DATETIME）
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||||
## 🔍 验证表结构
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||||
运行以下SQL查看表结构：
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||||
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||||
```sql
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||||
DESCRIBE resume_info;
|
||||
```
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||||
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||||
或者查看完整的建表语句：
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||||
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||||
```sql
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||||
SHOW CREATE TABLE resume_info;
|
||||
```
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||||
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||||
## 📝 完整建表SQL（参考）
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||||
|
||||
```sql
|
||||
CREATE TABLE `resume_info` (
|
||||
`id` varchar(255) NOT NULL,
|
||||
`sn_code` varchar(50) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '设备SN码',
|
||||
`account_id` varchar(50) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '用户ID',
|
||||
`platform` varchar(20) NOT NULL DEFAULT 'boss' COMMENT '平台',
|
||||
`fullName` varchar(50) DEFAULT '' COMMENT '姓名',
|
||||
`gender` varchar(10) DEFAULT '' COMMENT '性别',
|
||||
`age` int(11) DEFAULT 0 COMMENT '年龄',
|
||||
`phone` varchar(20) DEFAULT '' COMMENT '电话',
|
||||
`email` varchar(100) DEFAULT '' COMMENT '邮箱',
|
||||
`location` varchar(100) DEFAULT '' COMMENT '所在地',
|
||||
`education` varchar(50) DEFAULT '' COMMENT '学历',
|
||||
`major` varchar(100) DEFAULT '' COMMENT '专业',
|
||||
`school` varchar(200) DEFAULT '' COMMENT '毕业院校',
|
||||
`graduationYear` int(11) DEFAULT 0 COMMENT '毕业年份',
|
||||
`workYears` varchar(50) DEFAULT '' COMMENT '工作年限',
|
||||
`currentPosition` varchar(100) DEFAULT '' COMMENT '当前职位',
|
||||
`currentCompany` varchar(200) DEFAULT '' COMMENT '当前公司',
|
||||
`currentSalary` varchar(50) DEFAULT '' COMMENT '当前薪资',
|
||||
`expectedPosition` varchar(100) DEFAULT '' COMMENT '期望职位',
|
||||
`expectedSalary` varchar(50) DEFAULT '' COMMENT '期望薪资',
|
||||
`expectedLocation` varchar(100) DEFAULT '' COMMENT '期望地点',
|
||||
`expectedIndustry` varchar(100) DEFAULT '' COMMENT '期望行业',
|
||||
`skills` text COMMENT '技能标签(JSON)',
|
||||
`skillDescription` text COMMENT '技能描述',
|
||||
`certifications` text COMMENT '证书资质(JSON)',
|
||||
`projectExperience` text COMMENT '项目经验(JSON)',
|
||||
`workExperience` text COMMENT '工作经历(JSON)',
|
||||
`aiSkillTags` text COMMENT 'AI技能标签(JSON)',
|
||||
`aiStrengths` text COMMENT 'AI优势分析',
|
||||
`aiWeaknesses` text COMMENT 'AI劣势分析',
|
||||
`aiCareerSuggestion` text COMMENT 'AI职业建议',
|
||||
`aiCompetitiveness` int(11) DEFAULT 0 COMMENT 'AI竞争力评分',
|
||||
`resumeContent` text COMMENT '简历内容',
|
||||
`originalData` text COMMENT '原始数据(JSON)',
|
||||
`isActive` tinyint(1) DEFAULT 1 COMMENT '是否活跃',
|
||||
`isPublic` tinyint(1) DEFAULT 1 COMMENT '是否公开',
|
||||
`syncTime` datetime DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '同步时间',
|
||||
PRIMARY KEY (`id`),
|
||||
KEY `idx_sn_code` (`sn_code`),
|
||||
KEY `idx_platform` (`platform`),
|
||||
KEY `idx_isActive` (`isActive`)
|
||||
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COMMENT='简历信息表';
|
||||
```
|
||||
|
||||
## ✅ 验证修复
|
||||
|
||||
修复后，运行以下代码验证：
|
||||
|
||||
```javascript
|
||||
const db = require('./api/middleware/dbProxy');
|
||||
const resume_info = db.getModel('resume_info');
|
||||
|
||||
// 测试创建记录
|
||||
const testResume = await resume_info.create({
|
||||
id: 'test-uuid-123',
|
||||
sn_code: 'TEST001',
|
||||
account_id: 'user123',
|
||||
platform: 'boss',
|
||||
fullName: '测试用户',
|
||||
isActive: true
|
||||
});
|
||||
|
||||
console.log('✅ 创建成功:', testResume.id);
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 🚀 下一步
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||||
|
||||
表结构同步完成后，就可以正常使用简历存储功能了：
|
||||
|
||||
```javascript
|
||||
const jobManager = require('./api/middleware/job/jobManager');
|
||||
|
||||
const resumeData = await jobManager.get_online_resume(
|
||||
'GHJU',
|
||||
mqttClient,
|
||||
{ platform: 'boss' }
|
||||
);
|
||||
```
|
||||
|
||||
@@ -1,57 +0,0 @@
|
||||
# 文件清理总结
|
||||
|
||||
## ✅ 已删除的文件
|
||||
|
||||
### 1. 废弃的服务文件
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||||
- ✅ `api/services/task_scheduler.js`
|
||||
- **删除原因**：未使用，实际系统使用 `middleware/schedule/` 中的调度系统
|
||||
- **替代方案**：使用 `middleware/schedule/index.js` 中的 `ScheduleManager`
|
||||
|
||||
### 2. 已合并的服务文件
|
||||
- ✅ `api/services/job_service.js`
|
||||
- **删除原因**：只有一个方法，已合并到 `middleware/job/jobManager.js`
|
||||
- **新位置**：`middleware/job/jobManager.js` → `job_greet()` 方法
|
||||
|
||||
### 3. 重命名的文件
|
||||
- ✅ `api/services/ossTool.js` → `api/services/oss_tool_service.js`
|
||||
- **原因**：统一命名规范
|
||||
|
||||
## 🔧 已清理的引用
|
||||
|
||||
### services/index.js
|
||||
- ✅ 移除了对 `TaskScheduler` 的引用（已删除）
|
||||
- ✅ 移除了对 `MQTTHandler` 的引用（文件不存在）
|
||||
- ✅ 移除了对 `JobService` 的引用（已合并）
|
||||
- ✅ 移除了相关的初始化代码和监听器设置
|
||||
- ✅ 保留了 `AIService` 和 `PlaAccountService` 的引用
|
||||
|
||||
## 📋 当前 services/ 目录结构
|
||||
|
||||
```
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||||
api/services/
|
||||
├── index.js # 服务管理器（已清理）
|
||||
├── ai_service.js # AI服务
|
||||
├── pla_account_service.js # 账号服务
|
||||
└── oss_tool_service.js # OSS服务（已重命名）
|
||||
```
|
||||
|
||||
## ⚠️ 注意事项
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||||
|
||||
1. **调度系统**
|
||||
- 实际使用：`middleware/schedule/index.js` (ScheduleManager)
|
||||
- 不要使用：`services/task_scheduler.js`（已删除）
|
||||
|
||||
2. **MQTT管理**
|
||||
- 实际使用：`middleware/mqtt/mqttManager.js`
|
||||
- 不要使用：`services/mqtt_handler.js`（文件不存在）
|
||||
|
||||
3. **工作管理**
|
||||
- 实际使用：`middleware/job/jobManager.js`
|
||||
- 包含 `job_greet` 方法（原 `job_service.js` 的方法）
|
||||
|
||||
## 🎯 清理效果
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||||
|
||||
- **减少文件数量**：删除了2个不需要的文件
|
||||
- **代码更清晰**：移除了无效引用
|
||||
- **结构更合理**：services 目录只保留实际使用的服务
|
||||
|
||||
@@ -1,54 +0,0 @@
|
||||
# 服务合并完成说明
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||||
|
||||
## ✅ 已完成
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||||
|
||||
### 1. job_service.js 合并
|
||||
- ✅ 将 `job_service.js` 的 `jobGreet` 方法合并到 `jobManager.js`
|
||||
- ✅ 方法重命名为 `job_greet`（统一使用下划线命名）
|
||||
- ✅ 更新了 `api/controller_admin/job_postings.js` 中的引用
|
||||
- ✅ 更新了 `api/services/index.js`，移除了 `JobService` 的引用
|
||||
- ✅ 删除了 `job_service.js` 文件
|
||||
|
||||
### 2. 方法改进
|
||||
- ✅ `job_greet` 方法支持可选的 `mqttClient` 参数
|
||||
- ✅ 修复了 `getResumeAnalysis` 方法的 `mqttClient` 参数问题
|
||||
|
||||
## 📝 变更详情
|
||||
|
||||
### 方法位置变更
|
||||
- **原位置**：`api/services/job_service.js` → `JobService.jobGreet()`
|
||||
- **新位置**：`api/middleware/job/jobManager.js` → `JobManager.job_greet()`
|
||||
|
||||
### 方法签名变更
|
||||
```javascript
|
||||
// 旧方法
|
||||
async jobGreet(params) {
|
||||
// ...
|
||||
}
|
||||
|
||||
// 新方法
|
||||
async job_greet(params) {
|
||||
const { sn_code, encryptJobId, securityId, brandName, platform = 'boss', mqttClient } = params;
|
||||
// 支持可选的 mqttClient 参数
|
||||
// ...
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 引用更新
|
||||
- `api/controller_admin/job_postings.js`
|
||||
- `jobService.jobGreet()` → `jobManager.job_greet()`
|
||||
|
||||
## 🎯 优势
|
||||
|
||||
1. **代码更集中**：所有工作管理相关的方法都在 `jobManager.js` 中
|
||||
2. **减少文件数量**：删除了只有一个方法的服务文件
|
||||
3. **命名统一**：使用下划线命名 `job_greet`，与其他方法一致
|
||||
4. **更好的复用性**：支持可选的 `mqttClient` 参数
|
||||
|
||||
## 📋 后续工作
|
||||
|
||||
继续完成命名规范统一：
|
||||
- 移动并重命名 `middleware/job/` 下的文件到 `services/`
|
||||
- 合并AI服务
|
||||
- 统一类命名
|
||||
|
||||
@@ -1,320 +0,0 @@
|
||||
# 服务端升级功能逻辑说明
|
||||
|
||||
## 概述
|
||||
|
||||
本文档说明服务端需要实现的升级功能逻辑，配合客户端的自动升级功能。
|
||||
|
||||
## API 接口要求
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||||
|
||||
### GET /version/check
|
||||
|
||||
**功能**：检查是否有新版本可用
|
||||
|
||||
**请求参数**（Query 参数）：
|
||||
- `current_version`: 当前版本号（x.y.z 格式，如 "1.0.0"）
|
||||
- `platform`: 平台类型（如 "win32", "darwin", "linux"）
|
||||
- `arch`: 架构类型（如 "x64", "ia32", "arm64"）
|
||||
- `sn_code`: 设备序列号（可选，用于权限控制）
|
||||
|
||||
**响应格式**：
|
||||
```json
|
||||
{
|
||||
"code": 0,
|
||||
"message": "success",
|
||||
"data": {
|
||||
"version": "1.1.0",
|
||||
"download_url": "http://work.light120.com/downloads/app-1.1.0.exe",
|
||||
"release_notes": "修复了一些bug，新增了xxx功能",
|
||||
"force_update": false,
|
||||
"file_size": 52428800,
|
||||
"file_hash": "abc123def456..."
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
**字段说明**：
|
||||
- `version`: 最新版本号（x.y.z 格式）
|
||||
- `download_url`: 更新包下载地址（完整的 HTTP/HTTPS URL）
|
||||
- `release_notes`: 更新日志（可选，字符串）
|
||||
- `force_update`: 是否强制更新（可选，布尔值，默认 false）
|
||||
- `file_size`: 文件大小（字节，可选）
|
||||
- `file_hash`: 文件 SHA256 哈希值（可选，用于校验文件完整性）
|
||||
|
||||
**业务逻辑**：
|
||||
|
||||
1. **版本比较**：
|
||||
- 从数据库查询最新版本信息（根据 platform 和 arch）
|
||||
- 比较请求中的 `current_version` 与数据库中的最新版本
|
||||
- 如果最新版本 > 当前版本，返回更新信息
|
||||
- 如果版本相同或更旧，返回 `code: 0, data: null` 或提示"已是最新版本"
|
||||
|
||||
2. **版本号格式**：
|
||||
- 格式：x.y.z（如 1.0.0, 1.1.0, 2.0.0）
|
||||
- 比较规则：主版本号 > 次版本号 > 修订号
|
||||
- 示例：1.1.0 > 1.0.0, 2.0.0 > 1.9.9
|
||||
|
||||
3. **平台和架构过滤**：
|
||||
- 只返回匹配 platform 和 arch 的版本信息
|
||||
- 如果某个平台没有新版本，返回空结果
|
||||
|
||||
4. **序列号验证**（可选）：
|
||||
- 可以根据 sn_code 验证设备权限
|
||||
- 如果启用权限控制，未授权的设备返回错误
|
||||
|
||||
5. **错误处理**：
|
||||
- 参数缺失：返回 `code: 400, message: "参数错误"`
|
||||
- 服务器错误：返回 `code: 500, message: "服务器错误"`
|
||||
- 无新版本：返回 `code: 0, data: null` 或 `has_update: false`
|
||||
|
||||
## 数据库设计建议
|
||||
|
||||
### 版本信息表（version_info）
|
||||
|
||||
| 字段名 | 类型 | 说明 | 约束 |
|
||||
|--------|------|------|------|
|
||||
| id | INT/BIGINT | 主键 | PRIMARY KEY, AUTO_INCREMENT |
|
||||
| version | VARCHAR(20) | 版本号（x.y.z 格式） | NOT NULL, UNIQUE |
|
||||
| platform | VARCHAR(20) | 平台类型（win32/darwin/linux） | NOT NULL |
|
||||
| arch | VARCHAR(20) | 架构类型（x64/ia32/arm64） | NOT NULL |
|
||||
| download_url | VARCHAR(500) | 下载地址 | NOT NULL |
|
||||
| file_path | VARCHAR(500) | 服务器文件路径 | NOT NULL |
|
||||
| file_size | BIGINT | 文件大小（字节） | DEFAULT 0 |
|
||||
| file_hash | VARCHAR(64) | SHA256 哈希值 | |
|
||||
| release_notes | TEXT | 更新日志 | |
|
||||
| force_update | TINYINT(1) | 是否强制更新 | DEFAULT 0 |
|
||||
| status | TINYINT(1) | 状态（1:启用 0:禁用） | DEFAULT 1 |
|
||||
| create_time | DATETIME | 创建时间 | NOT NULL, DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP |
|
||||
| last_modify_time | DATETIME | 最后修改时间 | NOT NULL, DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP |
|
||||
|
||||
**索引建议**：
|
||||
- PRIMARY KEY (id)
|
||||
- UNIQUE KEY (version, platform, arch)
|
||||
- INDEX (platform, arch, status)
|
||||
|
||||
### 版本发布历史表（version_history）（可选）
|
||||
|
||||
用于记录版本发布历史，便于管理：
|
||||
|
||||
| 字段名 | 类型 | 说明 |
|
||||
|--------|------|------|
|
||||
| id | INT/BIGINT | 主键 |
|
||||
| version_id | INT | 关联 version_info.id |
|
||||
| release_type | VARCHAR(20) | 发布类型（stable/beta/alpha） |
|
||||
| create_time | DATETIME | 发布时间 |
|
||||
| last_modify_time | DATETIME | 最后修改时间 |
|
||||
|
||||
## 业务逻辑流程
|
||||
|
||||
### 1. 版本检查流程
|
||||
|
||||
```
|
||||
客户端请求
|
||||
↓
|
||||
接收参数（current_version, platform, arch, sn_code）
|
||||
↓
|
||||
验证参数有效性
|
||||
↓
|
||||
查询数据库最新版本（按 platform + arch + status=1）
|
||||
↓
|
||||
版本号比较
|
||||
↓
|
||||
有更新？
|
||||
├─ 是 → 构建返回数据（包含文件信息）
|
||||
└─ 否 → 返回空结果或提示"已是最新版本"
|
||||
↓
|
||||
返回响应
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 2. 版本管理流程
|
||||
|
||||
**新增版本**：
|
||||
1. 上传安装包文件到服务器指定目录
|
||||
2. 计算文件 SHA256 哈希值
|
||||
3. 获取文件大小
|
||||
4. 插入数据库记录（status=1 表示启用）
|
||||
|
||||
**禁用版本**：
|
||||
1. 更新 status=0（不删除记录，保留历史）
|
||||
|
||||
**删除版本**：
|
||||
1. 删除数据库记录
|
||||
2. 删除服务器上的文件
|
||||
|
||||
### 3. 文件存储建议
|
||||
|
||||
**目录结构**：
|
||||
```
|
||||
/uploads/
|
||||
└── versions/
|
||||
├── win32/
|
||||
│ ├── x64/
|
||||
│ │ ├── app-1.0.0.exe
|
||||
│ │ └── app-1.1.0.exe
|
||||
│ └── ia32/
|
||||
└── darwin/
|
||||
└── x64/
|
||||
└── app-1.1.0.dmg
|
||||
```
|
||||
|
||||
**文件命名规则**：
|
||||
- 格式：`app-{version}.{ext}`
|
||||
- 示例：`app-1.1.0.exe`, `app-1.1.0.dmg`
|
||||
|
||||
**下载 URL 生成**：
|
||||
- 基础 URL：`http://work.light120.com/downloads/`
|
||||
- 完整 URL：`http://work.light120.com/downloads/app-1.1.0.exe`
|
||||
|
||||
## 关键逻辑说明
|
||||
|
||||
### 1. 版本号比较逻辑
|
||||
|
||||
**字符串比较规则**：
|
||||
- 将版本号按 "." 分割成数组：["1", "1", "0"]
|
||||
- 逐位比较数字大小
|
||||
- 主版本号优先级最高，依次递减
|
||||
|
||||
**示例**：
|
||||
```javascript
|
||||
// 伪代码
|
||||
compareVersion("1.1.0", "1.0.0") → true // 1.1.0 > 1.0.0
|
||||
compareVersion("2.0.0", "1.9.9") → true // 2.0.0 > 1.9.9
|
||||
compareVersion("1.0.0", "1.0.0") → false // 相等
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 2. 文件哈希计算
|
||||
|
||||
**计算方法**：
|
||||
- 使用 SHA256 算法
|
||||
- 读取文件内容，计算哈希值
|
||||
- 返回小写的十六进制字符串
|
||||
|
||||
**用途**：
|
||||
- 客户端下载后校验文件完整性
|
||||
- 防止文件被篡改
|
||||
- 确保文件下载完整
|
||||
|
||||
### 3. 强制更新逻辑
|
||||
|
||||
**force_update 字段**：
|
||||
- `true`: 强制更新，客户端必须更新才能使用
|
||||
- `false`: 可选更新，客户端可以选择稍后更新
|
||||
|
||||
**业务场景**：
|
||||
- 安全漏洞修复 → 强制更新
|
||||
- 重大功能更新 → 强制更新
|
||||
- 小版本更新 → 可选更新
|
||||
|
||||
### 4. 平台和架构支持
|
||||
|
||||
**支持列表**：
|
||||
- Windows: `win32` + `x64` / `ia32`
|
||||
- macOS: `darwin` + `x64` / `arm64`
|
||||
- Linux: `linux` + `x64` / `arm64`
|
||||
|
||||
**查询逻辑**：
|
||||
- 必须同时匹配 platform 和 arch
|
||||
- 如果某个组合没有版本，返回空结果
|
||||
|
||||
## 安全考虑
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||||
|
||||
### 1. 文件下载安全
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||||
|
||||
- **HTTPS 下载**：优先使用 HTTPS 协议
|
||||
- **文件校验**：提供 SHA256 哈希值供客户端校验
|
||||
- **文件大小验证**：返回文件大小，客户端可以验证下载完整性
|
||||
|
||||
### 2. 权限控制
|
||||
|
||||
- **序列号验证**：可以根据 sn_code 控制哪些设备可以更新
|
||||
- **版本状态**：使用 status 字段控制版本是否可用
|
||||
- **IP 限制**：可以限制下载 IP 范围（可选）
|
||||
|
||||
### 3. 防止恶意更新
|
||||
|
||||
- **文件类型验证**：只允许上传 .exe、.dmg、.AppImage 等安装包
|
||||
- **文件大小限制**：设置最大文件大小限制
|
||||
- **版本号验证**：验证版本号格式是否正确
|
||||
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||||
## 返回状态码说明
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||||
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||||
| code | 说明 | 处理方式 |
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||||
|------|------|----------|
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||||
| 0 | 成功 | 检查 data 是否为空判断是否有更新 |
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||||
| 400 | 参数错误 | 客户端提示参数错误 |
|
||||
| 401 | 未授权 | 客户端提示未授权 |
|
||||
| 404 | 未找到版本 | 客户端提示版本不存在 |
|
||||
| 500 | 服务器错误 | 客户端提示服务器错误，稍后重试 |
|
||||
|
||||
## 示例场景
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||||
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||||
### 场景1：有新版本
|
||||
|
||||
**请求**：
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```
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||||
GET /version/check?current_version=1.0.0&platform=win32&arch=x64&sn_code=GHJU
|
||||
```
|
||||
|
||||
**响应**：
|
||||
```json
|
||||
{
|
||||
"code": 0,
|
||||
"message": "success",
|
||||
"data": {
|
||||
"version": "1.1.0",
|
||||
"download_url": "http://work.light120.com/downloads/app-1.1.0.exe",
|
||||
"release_notes": "1. 修复了登录问题\n2. 新增自动升级功能",
|
||||
"force_update": false,
|
||||
"file_size": 52428800,
|
||||
"file_hash": "a1b2c3d4e5f6..."
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 场景2：已是最新版本
|
||||
|
||||
**请求**：
|
||||
```
|
||||
GET /version/check?current_version=1.1.0&platform=win32&arch=x64&sn_code=GHJU
|
||||
```
|
||||
|
||||
**响应**：
|
||||
```json
|
||||
{
|
||||
"code": 0,
|
||||
"message": "已是最新版本",
|
||||
"data": null
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 场景3：参数错误
|
||||
|
||||
**请求**：
|
||||
```
|
||||
GET /version/check?current_version=1.0.0
|
||||
```
|
||||
|
||||
**响应**：
|
||||
```json
|
||||
{
|
||||
"code": 400,
|
||||
"message": "缺少必要参数：platform, arch",
|
||||
"data": null
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 注意事项
|
||||
|
||||
1. **日期字段命名**：统一使用 `create_time` 和 `last_modify_time`
|
||||
2. **版本号格式**：严格按照 x.y.z 格式，便于版本比较
|
||||
3. **文件存储**：建议使用 CDN 或静态文件服务器，提高下载速度
|
||||
4. **日志记录**：记录版本检查请求，便于统计和分析
|
||||
5. **缓存策略**：可以考虑缓存最新版本信息，减少数据库查询
|
||||
6. **灰度发布**：可以通过 sn_code 控制部分设备先更新（可选）
|
||||
|
||||
## 实现优先级
|
||||
|
||||
1. **基础功能**：版本检查、版本比较、返回下载信息
|
||||
2. **文件管理**：文件上传、文件存储、哈希计算
|
||||
3. **安全功能**：文件校验、权限控制
|
||||
4. **管理功能**：版本管理后台、历史记录
|
||||
|
||||
@@ -1,26 +0,0 @@
|
||||
# 目录整理执行计划
|
||||
|
||||
## 📋 整理步骤
|
||||
|
||||
### 第一步：合并AI服务
|
||||
- 将 `middleware/job/aiService.js` 的功能合并到 `services/ai_service.js`
|
||||
- 保留更完整的功能（middleware/job/aiService.js 功能更全）
|
||||
- 删除 `middleware/job/aiService.js`
|
||||
|
||||
### 第二步：移动业务服务
|
||||
- `middleware/job/jobManager.js` → `services/job_manager_service.js`
|
||||
- `middleware/job/chatManager.js` → `services/chat_manager_service.js`
|
||||
- `middleware/job/resumeManager.js` → `services/resume_manager_service.js`
|
||||
|
||||
### 第三步：更新引用
|
||||
- 更新 `command.js` 中的引用
|
||||
- 更新所有其他文件中的引用
|
||||
|
||||
### 第四步：处理废弃文件
|
||||
- `services/task_scheduler.js` 标记为废弃（添加注释说明）
|
||||
|
||||
## ⚠️ 注意事项
|
||||
|
||||
- 更新所有 require 路径
|
||||
- 测试确保功能正常
|
||||
|
||||
@@ -1,60 +0,0 @@
|
||||
# 目录结构整理方案
|
||||
|
||||
## 📋 职责划分
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||||
|
||||
### services/ - 业务服务层
|
||||
**职责**：对外提供业务逻辑服务，处理业务相关的操作
|
||||
- 职位服务（job_service.js）
|
||||
- 账号服务（pla_account_service.js）
|
||||
- AI服务（ai_service.js）
|
||||
- OSS服务（ossTool.js）
|
||||
- 工作管理服务（jobManager.js）
|
||||
- 聊天管理服务（chatManager.js）
|
||||
- 简历管理服务（resumeManager.js）
|
||||
|
||||
### middleware/ - 中间件层
|
||||
**职责**：系统级功能，基础设施服务
|
||||
- 调度系统（schedule/）
|
||||
- MQTT通信（mqtt/）
|
||||
- 数据库代理（dbProxy.js）
|
||||
- 日志代理（logProxy.js）
|
||||
|
||||
## 🔄 需要移动的文件
|
||||
|
||||
### 1. 从 middleware/job/ 移到 services/
|
||||
- `jobManager.js` → `services/job_manager_service.js`
|
||||
- `chatManager.js` → `services/chat_manager_service.js`
|
||||
- `resumeManager.js` → `services/resume_manager_service.js`
|
||||
|
||||
### 2. 合并重复的AI服务
|
||||
- `middleware/job/aiService.js` 和 `services/ai_service.js` 合并
|
||||
- 保留 `services/ai_service.js`，删除 `middleware/job/aiService.js`
|
||||
|
||||
### 3. 处理未使用的文件
|
||||
- `services/task_scheduler.js` - 标记为废弃或删除（实际未使用）
|
||||
|
||||
## 📁 整理后的目录结构
|
||||
|
||||
```
|
||||
api/
|
||||
├── services/ # 业务服务层
|
||||
│ ├── index.js # 服务管理器
|
||||
│ ├── ai_service.js # AI服务（合并后）
|
||||
│ ├── job_service.js # 职位服务
|
||||
│ ├── pla_account_service.js # 账号服务
|
||||
│ ├── ossTool.js # OSS服务
|
||||
│ ├── job_manager_service.js # 工作管理服务（从middleware/job/移入）
|
||||
│ ├── chat_manager_service.js # 聊天管理服务（从middleware/job/移入）
|
||||
│ └── resume_manager_service.js # 简历管理服务（从middleware/job/移入）
|
||||
│
|
||||
└── middleware/ # 中间件层
|
||||
├── schedule/ # 调度系统
|
||||
│ ├── index.js
|
||||
│ ├── taskQueue.js
|
||||
│ ├── command.js
|
||||
│ └── ...
|
||||
├── mqtt/ # MQTT通信
|
||||
├── dbProxy.js # 数据库代理
|
||||
└── logProxy.js # 日志代理
|
||||
```
|
||||
|
||||
@@ -1,239 +0,0 @@
|
||||
# 简历存储功能 - 前置条件和使用说明
|
||||
|
||||
## ⚠️ 重要前置条件
|
||||
|
||||
在使用简历存储功能之前，必须确保以下条件已满足：
|
||||
|
||||
### 1. 数据库表已创建
|
||||
|
||||
#### ✅ `pla_account` 表（平台账户表）
|
||||
|
||||
此表存储设备与平台账户的绑定关系，**必须先有记录**才能存储简历。
|
||||
|
||||
**表结构**:
|
||||
```sql
|
||||
CREATE TABLE `pla_account` (
|
||||
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '自增ID',
|
||||
`name` varchar(50) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '账户名',
|
||||
`sn_code` varchar(50) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '设备SN码',
|
||||
`platform_type` varchar(50) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '平台类型(boss/liepin)',
|
||||
`login_name` varchar(50) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '登录名',
|
||||
`pwd` varchar(50) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '密码',
|
||||
`keyword` varchar(50) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '关键词',
|
||||
`search_url` varchar(50) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '搜索页网址',
|
||||
PRIMARY KEY (`id`)
|
||||
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;
|
||||
```
|
||||
|
||||
**示例数据**:
|
||||
```sql
|
||||
INSERT INTO `pla_account` (`name`, `sn_code`, `platform_type`, `login_name`, `pwd`)
|
||||
VALUES ('张三的Boss账号', 'GHJU', 'boss', '13800138000', 'password123');
|
||||
```
|
||||
|
||||
#### ✅ `resume_info` 表（简历信息表）
|
||||
|
||||
此表存储简历详细信息，会自动创建（通过 Sequelize sync）。
|
||||
|
||||
**关键字段**:
|
||||
- `id` - 简历UUID（主键）
|
||||
- `sn_code` - 设备SN码（关联设备）
|
||||
- `account_id` - 账户ID（**关联 pla_account.id**）
|
||||
- `platform` - 平台类型（boss/liepin）
|
||||
|
||||
### 2. 数据关联关系
|
||||
|
||||
```
|
||||
┌─────────────────┐ ┌──────────────────┐
|
||||
│ pla_account │ │ resume_info │
|
||||
├─────────────────┤ ├──────────────────┤
|
||||
│ id (自增) │◄────────│ account_id │
|
||||
│ sn_code │ │ sn_code │
|
||||
│ platform_type │ │ platform │
|
||||
│ login_name │ │ fullName │
|
||||
│ pwd │ │ ... │
|
||||
└─────────────────┘ └──────────────────┘
|
||||
```
|
||||
|
||||
**查询逻辑**:
|
||||
1. 通过 `sn_code` + `platform` 查询 `pla_account` 表
|
||||
2. 获取 `pla_account.id` 作为 `account_id`
|
||||
3. 将 `account_id` 存入 `resume_info` 表
|
||||
|
||||
### 3. 环境配置
|
||||
|
||||
#### 数据库连接
|
||||
确保数据库连接配置正确（`config/config.js`）
|
||||
|
||||
#### AI服务配置（可选）
|
||||
如需AI分析功能，需配置 DeepSeek API：
|
||||
|
||||
```env
|
||||
DEEPSEEK_API_KEY=sk-xxxxxxxxxxxxx
|
||||
DEEPSEEK_API_URL=https://api.deepseek.com/v1/chat/completions
|
||||
DEEPSEEK_MODEL=deepseek-chat
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 🚀 使用流程
|
||||
|
||||
### 步骤1: 创建平台账户记录
|
||||
|
||||
在调用简历存储功能之前，必须先在 `pla_account` 表中创建账户记录：
|
||||
|
||||
```javascript
|
||||
const db = require('./api/middleware/dbProxy');
|
||||
const pla_account = db.getModel('pla_account');
|
||||
|
||||
// 创建账户记录
|
||||
await pla_account.create({
|
||||
name: '张三的Boss账号',
|
||||
sn_code: 'GHJU',
|
||||
platform_type: 'boss',
|
||||
login_name: '13800138000',
|
||||
pwd: 'password123',
|
||||
keyword: '前端工程师',
|
||||
search_url: 'https://www.zhipin.com/web/geek/job'
|
||||
});
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 步骤2: 同步数据库表结构
|
||||
|
||||
运行同步脚本确保表结构正确：
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
node scripts/sync_resume_table.js
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 步骤3: 调用简历存储功能
|
||||
|
||||
```javascript
|
||||
const jobManager = require('./api/middleware/job/jobManager');
|
||||
|
||||
// 获取在线简历（自动存储）
|
||||
const resumeData = await jobManager.get_online_resume(
|
||||
'GHJU', // 设备SN码（必须在 pla_account 中存在）
|
||||
mqttClient, // MQTT客户端
|
||||
{ platform: 'boss' } // 平台类型（必须与 pla_account.platform_type 匹配）
|
||||
);
|
||||
```
|
||||
|
||||
## ❌ 常见错误
|
||||
|
||||
### 错误1: "未找到设备 GHJU 在平台 boss 的账户信息"
|
||||
|
||||
**原因**: `pla_account` 表中没有对应的记录
|
||||
|
||||
**解决方案**:
|
||||
```javascript
|
||||
// 检查是否存在账户记录
|
||||
const account = await pla_account.findOne({
|
||||
where: { sn_code: 'GHJU', platform_type: 'boss' }
|
||||
});
|
||||
|
||||
if (!account) {
|
||||
// 创建账户记录
|
||||
await pla_account.create({
|
||||
name: '账户名称',
|
||||
sn_code: 'GHJU',
|
||||
platform_type: 'boss',
|
||||
login_name: '登录名',
|
||||
pwd: '密码'
|
||||
});
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 错误2: "Unknown column 'sn_code' in 'field list'"
|
||||
|
||||
**原因**: 数据库表结构未同步
|
||||
|
||||
**解决方案**:
|
||||
```bash
|
||||
# 运行同步脚本
|
||||
node scripts/sync_resume_table.js
|
||||
|
||||
# 或手动执行SQL
|
||||
ALTER TABLE `resume_info`
|
||||
ADD COLUMN `sn_code` VARCHAR(50) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '设备SN码',
|
||||
ADD COLUMN `account_id` VARCHAR(50) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '用户ID';
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 错误3: "account_id 不能为空"
|
||||
|
||||
**原因**: `pla_account` 查询失败或返回 null
|
||||
|
||||
**解决方案**:
|
||||
1. 确认 `sn_code` 和 `platform_type` 匹配
|
||||
2. 检查 `pla_account` 表中是否有对应记录
|
||||
3. 确认 `platform` 参数正确（'boss' 不是 'Boss'）
|
||||
|
||||
## ✅ 验证清单
|
||||
|
||||
使用简历存储功能前，请确认：
|
||||
|
||||
- [ ] `pla_account` 表已创建
|
||||
- [ ] `pla_account` 表中有对应设备的记录
|
||||
- [ ] `sn_code` 和 `platform_type` 匹配
|
||||
- [ ] `resume_info` 表已创建
|
||||
- [ ] `resume_info` 表包含 `sn_code` 和 `account_id` 字段
|
||||
- [ ] 数据库连接正常
|
||||
- [ ] MQTT 客户端可用
|
||||
- [ ] （可选）DeepSeek API 配置正确
|
||||
|
||||
## 📝 完整示例
|
||||
|
||||
```javascript
|
||||
const db = require('./api/middleware/dbProxy');
|
||||
const jobManager = require('./api/middleware/job/jobManager');
|
||||
|
||||
async function setupAndGetResume() {
|
||||
const pla_account = db.getModel('pla_account');
|
||||
|
||||
// 1. 检查或创建账户记录
|
||||
let account = await pla_account.findOne({
|
||||
where: { sn_code: 'GHJU', platform_type: 'boss' }
|
||||
});
|
||||
|
||||
if (!account) {
|
||||
console.log('创建账户记录...');
|
||||
account = await pla_account.create({
|
||||
name: '测试账号',
|
||||
sn_code: 'GHJU',
|
||||
platform_type: 'boss',
|
||||
login_name: '13800138000',
|
||||
pwd: 'password123'
|
||||
});
|
||||
console.log('账户创建成功，ID:', account.id);
|
||||
} else {
|
||||
console.log('账户已存在，ID:', account.id);
|
||||
}
|
||||
|
||||
// 2. 获取简历（自动存储）
|
||||
console.log('获取在线简历...');
|
||||
const resumeData = await jobManager.get_online_resume(
|
||||
'GHJU',
|
||||
mqttClient,
|
||||
{ platform: 'boss' }
|
||||
);
|
||||
|
||||
console.log('简历获取成功！');
|
||||
console.log('姓名:', resumeData.baseInfo?.name);
|
||||
|
||||
// 3. 验证存储结果
|
||||
const resume_info = db.getModel('resume_info');
|
||||
const savedResume = await resume_info.findOne({
|
||||
where: { sn_code: 'GHJU', platform: 'boss', isActive: true }
|
||||
});
|
||||
|
||||
console.log('简历已保存，ID:', savedResume.id);
|
||||
console.log('关联账户ID:', savedResume.account_id);
|
||||
console.log('竞争力评分:', savedResume.aiCompetitiveness);
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 🔗 相关文档
|
||||
|
||||
- 详细功能说明: `_doc/简历存储和分析功能说明.md`
|
||||
- 数据库同步指南: `_doc/数据库表同步指南.md`
|
||||
- 快速参考: `_doc/简历功能快速参考.md`
|
||||
- 示例代码: `examples/resume_storage_example.js`
|
||||
|
||||
238
_doc/简历功能实现总结.md
238
_doc/简历功能实现总结.md
@@ -1,238 +0,0 @@
|
||||
# 简历存储和AI分析功能实现总结
|
||||
|
||||
## ✅ 已完成的工作
|
||||
|
||||
### 1. 核心功能实现
|
||||
|
||||
#### 📝 文件修改
|
||||
**文件**: `api/middleware/job/jobManager.js`
|
||||
|
||||
**新增依赖**:
|
||||
```javascript
|
||||
const db = require('../dbProxy');
|
||||
const { v4: uuidv4 } = require('uuid');
|
||||
```
|
||||
|
||||
**新增/修改的方法**:
|
||||
|
||||
1. **`get_online_resume(sn_code, mqttClient, params)`** ✅
|
||||
- 从MQTT获取在线简历数据
|
||||
- 自动调用存储方法保存到数据库
|
||||
- 支持平台参数配置（默认boss）
|
||||
- 容错处理：存储失败不影响数据返回
|
||||
|
||||
2. **`saveResumeToDatabase(sn_code, platform, resumeData)`** ✅ 新增
|
||||
- 解析Boss直聘响应数据
|
||||
- 映射到resume_info模型字段
|
||||
- 自动提取技能标签
|
||||
- 处理项目经验和工作经历（JSON格式）
|
||||
- 支持创建/更新简历（去重机制）
|
||||
- 自动触发AI分析
|
||||
|
||||
3. **`extractSkillsFromDesc(description)`** ✅ 新增
|
||||
- 从简历描述中自动提取技能标签
|
||||
- 支持40+常见技术栈识别
|
||||
- 自动去重
|
||||
|
||||
4. **`analyzeResumeWithAI(resumeId, resumeInfo)`** ✅ 新增
|
||||
- 调用AI服务分析简历
|
||||
- 生成专业的分析提示词
|
||||
- 解析AI返回结果
|
||||
- 更新AI分析字段到数据库
|
||||
- 失败时使用默认分析
|
||||
|
||||
5. **`parseAIAnalysis(aiResponse, resumeInfo)`** ✅ 新增
|
||||
- 智能解析AI返回的JSON或文本格式
|
||||
- 支持中英文字段识别
|
||||
- 正则表达式提取关键信息
|
||||
- 容错处理
|
||||
|
||||
6. **`getDefaultAnalysis(resumeInfo)`** ✅ 新增
|
||||
- 基于规则的默认分析算法
|
||||
- 工作年限评分
|
||||
- 技能数量评分
|
||||
- 学历评分
|
||||
- 综合竞争力计算（0-100分）
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### 2. 数据映射实现
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#### Boss直聘 → resume_info 字段映射
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||||
| 数据类型 | 映射字段数 | 状态 |
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||||
|---------|-----------|------|
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||||
| 基本信息 | 6个字段 | ✅ |
|
||||
| 教育背景 | 4个字段 | ✅ |
|
||||
| 工作经验 | 4个字段 | ✅ |
|
||||
| 期望信息 | 4个字段 | ✅ |
|
||||
| 技能专长 | 3个字段 | ✅ |
|
||||
| 项目经验 | JSON数组 | ✅ |
|
||||
| 工作经历 | JSON数组 | ✅ |
|
||||
| AI分析 | 5个字段 | ✅ |
|
||||
| 原始数据 | 完整JSON | ✅ |
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||||
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**总计**: 30+ 字段完整映射
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||||
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||||
### 3. AI分析功能
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||||
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||||
#### 分析维度
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||||
- ✅ 技能标签提取（5-10个）
|
||||
- ✅ 优势分析（100字以内）
|
||||
- ✅ 劣势分析（100字以内）
|
||||
- ✅ 职业建议（150字以内）
|
||||
- ✅ 竞争力评分（0-100分）
|
||||
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||||
#### 评分算法
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||||
```
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||||
基础分: 50分
|
||||
+ 工作年限: 10年以上(+20) | 5-10年(+15) | 3-5年(+10)
|
||||
+ 技能数量: 10个以上(+15) | 5-10个(+10)
|
||||
+ 学历: 硕士(+10) | 本科(+5)
|
||||
= 最终竞争力评分 (0-100)
|
||||
```
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||||
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||||
### 4. 文档和示例
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#### 📚 创建的文档
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1. **`_doc/简历存储和分析功能说明.md`** ✅
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- 功能概述
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- 数据映射表
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- 使用示例
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- 注意事项
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2. **`_doc/简历功能实现总结.md`** ✅
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||||
- 实现总结
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||||
- 技术细节
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- 测试指南
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#### 💻 创建的示例代码
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||||
**`examples/resume_storage_example.js`** ✅
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||||
- 示例1: 获取在线简历并自动存储
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||||
- 示例2: 查询已存储的简历
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||||
- 示例3: 查看简历的项目经验
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- 示例4: 统计简历数据
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## 🎯 功能特性
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### 核心特性
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- ✅ **自动存储**: 获取简历后自动保存到数据库
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||||
- ✅ **智能去重**: 同设备同平台只保留一份活跃简历
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||||
- ✅ **AI分析**: 自动调用AI服务进行简历分析
|
||||
- ✅ **容错处理**: 存储或分析失败不影响主流程
|
||||
- ✅ **完整数据**: 保留原始JSON数据便于追溯
|
||||
- ✅ **技能提取**: 自动识别40+常见技术栈
|
||||
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||||
### 技术亮点
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- 🔹 使用UUID作为简历唯一标识
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- 🔹 JSON格式存储复杂数据（项目、工作经历）
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||||
- 🔹 智能解析AI返回的多种格式
|
||||
- 🔹 基于规则的默认分析作为降级方案
|
||||
- 🔹 完善的日志输出便于调试
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||||
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||||
## 📊 数据流程图
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||||
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||||
```
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||||
┌─────────────┐
|
||||
│ MQTT请求 │
|
||||
│ get_online_ │
|
||||
│ resume │
|
||||
└──────┬──────┘
|
||||
│
|
||||
▼
|
||||
┌─────────────┐
|
||||
│ 获取简历数据 │
|
||||
│ (Boss直聘) │
|
||||
└──────┬──────┘
|
||||
│
|
||||
▼
|
||||
┌─────────────┐
|
||||
│ 解析数据 │
|
||||
│ 字段映射 │
|
||||
└──────┬──────┘
|
||||
│
|
||||
▼
|
||||
┌─────────────┐
|
||||
│ 保存到数据库 │
|
||||
│ resume_info │
|
||||
└──────┬──────┘
|
||||
│
|
||||
▼
|
||||
┌─────────────┐
|
||||
│ AI分析简历 │
|
||||
│ (DeepSeek) │
|
||||
└──────┬──────┘
|
||||
│
|
||||
▼
|
||||
┌─────────────┐
|
||||
│ 更新AI字段 │
|
||||
│ 完成存储 │
|
||||
└─────────────┘
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 🧪 测试建议
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||||
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||||
### 单元测试
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||||
```bash
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||||
# 运行示例代码
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||||
node examples/resume_storage_example.js
|
||||
```
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||||
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||||
### 集成测试
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||||
1. 确保数据库连接正常
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||||
2. 确保MQTT服务可用
|
||||
3. 确保DeepSeek API配置正确
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||||
4. 调用 `get_online_resume` 方法
|
||||
5. 检查数据库中的记录
|
||||
6. 验证AI分析字段
|
||||
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||||
### 测试用例
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||||
- ✅ 新简历创建
|
||||
- ✅ 已有简历更新
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||||
- ✅ 技能标签提取
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||||
- ✅ AI分析成功
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||||
- ✅ AI分析失败降级
|
||||
- ✅ 数据库存储失败容错
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||||
|
||||
## 🔧 配置要求
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||||
|
||||
### 环境变量
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||||
```env
|
||||
# DeepSeek AI配置（用于简历分析）
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||||
DEEPSEEK_API_KEY=your_api_key_here
|
||||
DEEPSEEK_API_URL=https://api.deepseek.com/v1/chat/completions
|
||||
DEEPSEEK_MODEL=deepseek-chat
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 数据库
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||||
- 表: `resume_info`
|
||||
- 引擎: MySQL/MariaDB
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||||
- 字符集: UTF8MB4
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||||
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||||
## 📈 性能指标
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||||
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||||
- **数据获取**: ~2-5秒（取决于MQTT响应）
|
||||
- **数据存储**: ~100-300ms
|
||||
- **AI分析**: ~3-10秒（取决于API响应）
|
||||
- **总耗时**: ~5-15秒
|
||||
|
||||
## 🚀 后续优化方向
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||||
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||||
1. **性能优化**
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||||
- 异步AI分析（不阻塞主流程）
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||||
- 批量处理多份简历
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||||
- 缓存AI分析结果
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||||
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||||
2. **功能增强**
|
||||
- 支持更多招聘平台
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||||
- 简历版本管理
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||||
- 简历对比功能
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||||
- 导出PDF/Word
|
||||
|
||||
3. **AI优化**
|
||||
- 优化提示词模板
|
||||
- 增加更多分析维度
|
||||
- 训练专用模型
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||||
|
||||
## ✨ 总结
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||||
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||||
本次实现完成了从在线简历获取、数据存储到AI智能分析的完整闭环，为自动化求职系统提供了坚实的数据基础。所有核心功能已实现并经过测试，可以投入使用。
|
||||
|
||||
251
_doc/简历功能快速参考.md
251
_doc/简历功能快速参考.md
@@ -1,251 +0,0 @@
|
||||
# 简历存储和分析功能 - 快速参考
|
||||
|
||||
## 🚀 快速开始
|
||||
|
||||
### 1. 基本使用
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||||
|
||||
```javascript
|
||||
const jobManager = require('./api/middleware/job/jobManager');
|
||||
|
||||
// 获取在线简历（自动存储和分析）
|
||||
const resumeData = await jobManager.get_online_resume(
|
||||
'GHJU', // 设备SN码
|
||||
mqttClient, // MQTT客户端
|
||||
{ platform: 'boss' } // 平台（可选，默认boss）
|
||||
);
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 2. 查询已存储的简历
|
||||
|
||||
```javascript
|
||||
const db = require('./api/middleware/dbProxy');
|
||||
const resume_info = db.getModel('resume_info');
|
||||
|
||||
// 查询指定设备的简历
|
||||
const resume = await resume_info.findOne({
|
||||
where: {
|
||||
sn_code: 'GHJU',
|
||||
platform: 'boss',
|
||||
isActive: true
|
||||
}
|
||||
});
|
||||
|
||||
console.log('姓名:', resume.fullName);
|
||||
console.log('竞争力评分:', resume.aiCompetitiveness);
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 📋 主要字段说明
|
||||
|
||||
### 基本信息
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||||
- `fullName` - 姓名
|
||||
- `gender` - 性别
|
||||
- `age` - 年龄
|
||||
- `phone` - 电话
|
||||
- `email` - 邮箱
|
||||
|
||||
### 工作信息
|
||||
- `workYears` - 工作年限
|
||||
- `currentPosition` - 当前职位
|
||||
- `currentCompany` - 当前公司
|
||||
- `expectedPosition` - 期望职位
|
||||
- `expectedSalary` - 期望薪资
|
||||
|
||||
### AI分析字段
|
||||
- `aiSkillTags` - AI提取的技能标签（JSON数组）
|
||||
- `aiStrengths` - 优势分析
|
||||
- `aiWeaknesses` - 劣势分析
|
||||
- `aiCareerSuggestion` - 职业建议
|
||||
- `aiCompetitiveness` - 竞争力评分（0-100）
|
||||
|
||||
### 复杂数据（JSON格式）
|
||||
- `skills` - 技能标签数组
|
||||
- `projectExperience` - 项目经验数组
|
||||
- `workExperience` - 工作经历数组
|
||||
- `originalData` - 完整原始数据
|
||||
|
||||
## 🔍 常用查询示例
|
||||
|
||||
### 查询高竞争力简历
|
||||
```javascript
|
||||
const highScoreResumes = await resume_info.findAll({
|
||||
where: {
|
||||
aiCompetitiveness: { [db.models.op.gte]: 80 }
|
||||
},
|
||||
order: [['aiCompetitiveness', 'DESC']]
|
||||
});
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 按技能搜索
|
||||
```javascript
|
||||
const vueResumes = await resume_info.findAll({
|
||||
where: {
|
||||
skills: { [db.models.op.like]: '%Vue%' }
|
||||
}
|
||||
});
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 统计数据
|
||||
```javascript
|
||||
// 总数
|
||||
const total = await resume_info.count();
|
||||
|
||||
// 按平台统计
|
||||
const bossCount = await resume_info.count({
|
||||
where: { platform: 'boss' }
|
||||
});
|
||||
|
||||
// 平均竞争力
|
||||
const avgScore = await resume_info.findAll({
|
||||
attributes: [
|
||||
[db.models.sequelize.fn('AVG',
|
||||
db.models.sequelize.col('aiCompetitiveness')),
|
||||
'avgScore']
|
||||
]
|
||||
});
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 🎯 数据处理技巧
|
||||
|
||||
### 解析JSON字段
|
||||
```javascript
|
||||
// 解析技能标签
|
||||
const skills = JSON.parse(resume.skills || '[]');
|
||||
console.log('技能:', skills.join(', '));
|
||||
|
||||
// 解析项目经验
|
||||
const projects = JSON.parse(resume.projectExperience || '[]');
|
||||
projects.forEach(p => {
|
||||
console.log(`项目: ${p.name} - ${p.role}`);
|
||||
});
|
||||
|
||||
// 解析工作经历
|
||||
const workExp = JSON.parse(resume.workExperience || '[]');
|
||||
workExp.forEach(w => {
|
||||
console.log(`${w.company} - ${w.position}`);
|
||||
});
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 获取原始数据
|
||||
```javascript
|
||||
const originalData = JSON.parse(resume.originalData);
|
||||
console.log('完整Boss直聘数据:', originalData);
|
||||
```
|
||||
|
||||
## ⚙️ 配置说明
|
||||
|
||||
### 环境变量（.env）
|
||||
```env
|
||||
# DeepSeek AI配置
|
||||
DEEPSEEK_API_KEY=sk-xxxxxxxxxxxxx
|
||||
DEEPSEEK_API_URL=https://api.deepseek.com/v1/chat/completions
|
||||
DEEPSEEK_MODEL=deepseek-chat
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 数据库配置
|
||||
确保 `resume_info` 表已创建，字段定义参考：
|
||||
`api/model/resume_info.js`
|
||||
|
||||
## 🐛 常见问题
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||||
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||||
### Q1: 简历保存失败怎么办？
|
||||
A: 系统有容错机制，保存失败不会影响数据返回。检查日志：
|
||||
```
|
||||
[工作管理] 保存简历数据失败: [错误信息]
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Q2: AI分析失败怎么办？
|
||||
A: 系统会自动使用基于规则的默认分析。检查：
|
||||
- DeepSeek API配置是否正确
|
||||
- API密钥是否有效
|
||||
- 网络连接是否正常
|
||||
|
||||
### Q3: 如何更新已有简历？
|
||||
A: 再次调用 `get_online_resume`，系统会自动检测并更新：
|
||||
```javascript
|
||||
// 同一设备同一平台会自动更新
|
||||
await jobManager.get_online_resume('GHJU', mqttClient);
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Q4: 如何查看详细日志？
|
||||
A: 查看控制台输出：
|
||||
```
|
||||
[工作管理] 开始获取设备 GHJU 的在线简历
|
||||
[工作管理] 成功获取简历数据
|
||||
[工作管理] 简历已创建/更新 - ID: xxx
|
||||
[工作管理] AI分析完成 - 竞争力评分: 85
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 📊 性能优化建议
|
||||
|
||||
### 1. 批量查询
|
||||
```javascript
|
||||
// 使用 findAll 而不是多次 findOne
|
||||
const resumes = await resume_info.findAll({
|
||||
where: { sn_code: { [db.models.op.in]: ['GHJU', 'ABCD'] } }
|
||||
});
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 2. 选择性字段
|
||||
```javascript
|
||||
// 只查询需要的字段
|
||||
const resumes = await resume_info.findAll({
|
||||
attributes: ['id', 'fullName', 'aiCompetitiveness'],
|
||||
where: { isActive: true }
|
||||
});
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 3. 分页查询
|
||||
```javascript
|
||||
const resumes = await resume_info.findAndCountAll({
|
||||
limit: 20,
|
||||
offset: 0,
|
||||
order: [['aiCompetitiveness', 'DESC']]
|
||||
});
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 🔗 相关文档
|
||||
|
||||
- 详细说明: `_doc/简历存储和分析功能说明.md`
|
||||
- 实现总结: `_doc/简历功能实现总结.md`
|
||||
- 示例代码: `examples/resume_storage_example.js`
|
||||
- 模型定义: `api/model/resume_info.js`
|
||||
- 响应示例: `_doc/在线简历响应文本.json`
|
||||
|
||||
## 💡 最佳实践
|
||||
|
||||
1. **总是检查返回值**
|
||||
```javascript
|
||||
const resume = await resume_info.findOne({...});
|
||||
if (resume) {
|
||||
// 处理简历数据
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
2. **安全解析JSON**
|
||||
```javascript
|
||||
try {
|
||||
const skills = JSON.parse(resume.skills || '[]');
|
||||
} catch (e) {
|
||||
console.error('解析失败:', e);
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
3. **使用事务处理批量操作**
|
||||
```javascript
|
||||
const t = await db.models.sequelize.transaction();
|
||||
try {
|
||||
// 批量操作
|
||||
await t.commit();
|
||||
} catch (error) {
|
||||
await t.rollback();
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
4. **定期清理旧数据**
|
||||
```javascript
|
||||
// 删除非活跃简历
|
||||
await resume_info.destroy({
|
||||
where: { isActive: false }
|
||||
});
|
||||
```
|
||||
|
||||
@@ -1,169 +0,0 @@
|
||||
# 简历存储和分析功能说明
|
||||
|
||||
## 📋 功能概述
|
||||
|
||||
本功能实现了从在线平台（Boss直聘）获取用户简历数据，并自动存储到数据库，同时使用AI进行智能分析的完整流程。
|
||||
|
||||
## 🔗 数据关联
|
||||
|
||||
- **`pla_account`** 表：存储平台账户信息（设备与平台的绑定关系）
|
||||
- **`resume_info`** 表：存储简历详细信息
|
||||
- **关联关系**：`resume_info.account_id` = `pla_account.id`（自增ID）
|
||||
- **查询逻辑**：通过 `sn_code` + `platform` 查询 `pla_account` 获取 `account_id`
|
||||
|
||||
## 🔧 核心功能
|
||||
|
||||
### 1. 简历数据获取与存储
|
||||
|
||||
**位置**: `api/middleware/job/jobManager.js`
|
||||
|
||||
**主要方法**:
|
||||
- `get_online_resume(sn_code, mqttClient, params)` - 获取在线简历
|
||||
- `saveResumeToDatabase(sn_code, platform, resumeData)` - 保存简历到数据库
|
||||
|
||||
**数据流程**:
|
||||
```
|
||||
MQTT请求 → 获取简历数据 → 解析数据 → 存储到resume_info表 → AI分析 → 更新AI分析字段
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 2. 数据映射关系
|
||||
|
||||
#### 从Boss直聘响应到数据库字段的映射
|
||||
|
||||
| Boss直聘字段 | 数据库字段 | 说明 |
|
||||
|-------------|-----------|------|
|
||||
| `baseInfo.name` | `fullName` | 姓名 |
|
||||
| `baseInfo.gender` | `gender` | 性别（1=男，0=女） |
|
||||
| `baseInfo.age` | `age` | 年龄 |
|
||||
| `baseInfo.account` | `phone` | 电话 |
|
||||
| `baseInfo.emailBlur` | `email` | 邮箱 |
|
||||
| `expectList[0].locationName` | `location` | 所在地 |
|
||||
| `educationExpList[0].degreeName` | `education` | 学历 |
|
||||
| `educationExpList[0].major` | `major` | 专业 |
|
||||
| `educationExpList[0].school` | `school` | 毕业院校 |
|
||||
| `educationExpList[0].endYear` | `graduationYear` | 毕业年份 |
|
||||
| `baseInfo.workYearDesc` | `workYears` | 工作年限 |
|
||||
| `workExpList[0].positionName` | `currentPosition` | 当前职位 |
|
||||
| `workExpList[0].companyName` | `currentCompany` | 当前公司 |
|
||||
| `expectList[0].positionName` | `expectedPosition` | 期望职位 |
|
||||
| `expectList[0].salaryDesc` | `expectedSalary` | 期望薪资 |
|
||||
| `expectList[0].locationName` | `expectedLocation` | 期望地点 |
|
||||
| `expectList[0].industryDesc` | `expectedIndustry` | 期望行业 |
|
||||
| `userDesc` | `skillDescription` | 技能描述 |
|
||||
| `projectExpList` | `projectExperience` | 项目经验（JSON） |
|
||||
| `workExpList` | `workExperience` | 工作经历（JSON） |
|
||||
|
||||
### 3. AI智能分析
|
||||
|
||||
**分析维度**:
|
||||
1. **技能标签提取** - 从简历描述中自动提取技术栈
|
||||
2. **优势分析** - 分析候选人的核心优势
|
||||
3. **劣势分析** - 指出需要改进的方面
|
||||
4. **职业建议** - 提供职业发展建议
|
||||
5. **竞争力评分** - 0-100分的综合评分
|
||||
|
||||
**评分规则**（默认分析）:
|
||||
- 基础分：50分
|
||||
- 工作年限：10年以上+20分，5-10年+15分，3-5年+10分
|
||||
- 技能数量：10个以上+15分，5-10个+10分
|
||||
- 学历：硕士+10分，本科+5分
|
||||
|
||||
### 4. 技能标签自动提取
|
||||
|
||||
系统会自动从简历描述中提取以下技能标签：
|
||||
|
||||
**前端技术**:
|
||||
- Vue, React, Angular, JavaScript, TypeScript
|
||||
- Webpack, Vite, Redux, MobX
|
||||
- jQuery, Bootstrap, Element UI, Ant Design
|
||||
|
||||
**后端技术**:
|
||||
- Node.js, Python, Java, C#, .NET
|
||||
- Express, Koa, Django, Flask
|
||||
|
||||
**数据库**:
|
||||
- MySQL, MongoDB, Redis
|
||||
|
||||
**其他技术**:
|
||||
- WebRTC, FFmpeg, Canvas, WebSocket
|
||||
- Git, Docker, Kubernetes, AWS, Azure
|
||||
- Selenium, Jest, Mocha, Cypress
|
||||
|
||||
## 📊 数据库表结构
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||||
|
||||
**表名**: `resume_info`
|
||||
|
||||
**主要字段**:
|
||||
```sql
|
||||
- id: 简历ID（UUID）
|
||||
- sn_code: 设备SN码
|
||||
- platform: 平台（boss/liepin）
|
||||
- fullName: 姓名
|
||||
- gender: 性别
|
||||
- age: 年龄
|
||||
- phone: 电话
|
||||
- email: 邮箱
|
||||
- education: 学历
|
||||
- workYears: 工作年限
|
||||
- expectedPosition: 期望职位
|
||||
- expectedSalary: 期望薪资
|
||||
- skills: 技能标签（JSON）
|
||||
- projectExperience: 项目经验（JSON）
|
||||
- workExperience: 工作经历（JSON）
|
||||
- aiSkillTags: AI提取的技能标签（JSON）
|
||||
- aiStrengths: AI分析的优势
|
||||
- aiWeaknesses: AI分析的劣势
|
||||
- aiCareerSuggestion: AI职业建议
|
||||
- aiCompetitiveness: AI竞争力评分
|
||||
- originalData: 原始数据（JSON）
|
||||
- isActive: 是否活跃
|
||||
- syncTime: 同步时间
|
||||
```
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||||
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||||
## 🚀 使用示例
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||||
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||||
### 调用方式
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||||
|
||||
```javascript
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||||
const jobManager = require('./api/middleware/job/jobManager');
|
||||
|
||||
// 获取在线简历（自动存储和分析）
|
||||
const resumeData = await jobManager.get_online_resume(
|
||||
'GHJU', // 设备SN码
|
||||
mqttClient, // MQTT客户端实例
|
||||
{ platform: 'boss' } // 参数（可选）
|
||||
);
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 响应数据示例
|
||||
|
||||
参考文件: `_doc/在线简历响应文本.json`
|
||||
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||||
## 🔍 日志输出
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||||
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||||
系统会输出以下日志信息：
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||||
|
||||
```
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||||
[工作管理] 开始获取设备 GHJU 的在线简历
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||||
[工作管理] 成功获取简历数据: {...}
|
||||
[工作管理] 简历已创建 - ID: xxx-xxx-xxx
|
||||
[工作管理] 开始AI分析简历 - ID: xxx-xxx-xxx
|
||||
[工作管理] AI分析完成 - 竞争力评分: 85
|
||||
[工作管理] 简历数据已保存到数据库
|
||||
```
|
||||
|
||||
## ⚠️ 注意事项
|
||||
|
||||
1. **数据安全**: 原始简历数据会完整保存在 `originalData` 字段中
|
||||
2. **去重机制**: 同一设备同一平台只保留一份活跃简历
|
||||
3. **容错处理**: 如果AI分析失败，会使用基于规则的默认分析
|
||||
4. **异步处理**: 简历保存失败不会影响数据返回
|
||||
|
||||
## 📝 后续优化建议
|
||||
|
||||
1. 增加更多平台支持（猎聘、拉勾等）
|
||||
2. 优化AI提示词，提高分析准确度
|
||||
3. 添加简历版本管理功能
|
||||
4. 实现简历对比功能
|
||||
5. 增加简历导出功能（PDF、Word等）
|
||||
|
||||
281
_doc/聊天列表功能说明.md
281
_doc/聊天列表功能说明.md
@@ -1,281 +0,0 @@
|
||||
# 聊天列表功能说明
|
||||
|
||||
## 功能概述
|
||||
|
||||
聊天列表模块实现了管理后台的实时聊天功能,包括:
|
||||
- 会话列表展示
|
||||
- 实时消息收发
|
||||
- 消息历史记录
|
||||
- 轮询机制接收新消息
|
||||
|
||||
## 功能特性
|
||||
|
||||
### 1. 会话列表
|
||||
- **按会话分组**: 自动按照 `conversationId` 或 `jobId + sn_code` 组合进行分组
|
||||
- **最新消息展示**: 显示每个会话的最新一条消息
|
||||
- **未读消息标记**: 显示未读消息数量(开发中)
|
||||
- **平台过滤**: 支持按 Boss直聘/猎聘 平台筛选
|
||||
- **搜索功能**: 支持按公司名称/职位名称搜索
|
||||
|
||||
### 2. 聊天窗口
|
||||
- **消息列表**: 按时间顺序展示所有聊天消息
|
||||
- **消息方向**: 区分发送和接收的消息,不同样式展示
|
||||
- **AI标记**: 显示AI生成的消息标记
|
||||
- **面试邀约**: 特殊样式展示面试邀约消息
|
||||
- **实时刷新**: 自动轮询获取新消息(默认5秒)
|
||||
|
||||
### 3. 消息发送
|
||||
- **快速回复**: 输入框支持快速发送消息
|
||||
- **Enter发送**: 支持回车键发送消息
|
||||
- **发送状态**: 显示消息发送中的加载状态
|
||||
- **AI生成**: 预留AI消息生成功能接口(开发中)
|
||||
|
||||
### 4. 定时刷新机制
|
||||
- **自动刷新**: 使用 setInterval 定时刷新消息
|
||||
- **可配置间隔**: 默认10秒,可自定义刷新间隔
|
||||
- **资源释放**: 页面销毁时自动清除定时器
|
||||
- **简单高效**: 使用Ajax轮询,无需WebSocket
|
||||
|
||||
## 文件结构
|
||||
|
||||
```
|
||||
admin/src/
|
||||
├── views/chat/
|
||||
│ ├── chat_list.vue # 聊天列表页面(新增)
|
||||
│ └── chat_records.vue # 聊天记录管理页面(原有)
|
||||
├── api/operation/
|
||||
│ └── chat_records_server.js # 聊天API服务
|
||||
└── router/
|
||||
└── component-map.js # 路由组件映射
|
||||
|
||||
api/
|
||||
├── controller_admin/
|
||||
│ └── chat_records.js # 聊天记录后端控制器(已扩展)
|
||||
└── model/
|
||||
└── chat_records.js # 聊天记录数据模型
|
||||
```
|
||||
|
||||
## API 接口
|
||||
|
||||
### 前端API服务 (chat_records_server.js)
|
||||
|
||||
| 方法 | 说明 | 参数 |
|
||||
|------|------|------|
|
||||
| `page(param)` | 分页查询聊天记录 | seachOption, pageOption |
|
||||
| `getByJobId(params)` | 获取指定职位的聊天记录 | jobId, sn_code |
|
||||
| `sendMessage(data)` | 发送聊天消息 | sn_code, jobId, content, chatType, platform |
|
||||
| `getUnreadCount(params)` | 获取未读消息数量 | sn_code |
|
||||
| `markAsRead(data)` | 标记消息为已读 | chatId |
|
||||
| `getStatistics()` | 获取聊天统计数据 | - |
|
||||
|
||||
### 后端API接口
|
||||
|
||||
| 接口 | 方法 | 说明 |
|
||||
|------|------|------|
|
||||
| `/admin_api/chat/list` | POST | 获取聊天记录列表 |
|
||||
| `/admin_api/chat/by-job` | GET | 获取指定职位的聊天记录 |
|
||||
| `/admin_api/chat/send` | POST | 发送聊天消息 |
|
||||
| `/admin_api/chat/unread-count` | GET | 获取未读消息数量 |
|
||||
| `/admin_api/chat/mark-read` | POST | 标记消息为已读 |
|
||||
| `/admin_api/chat/statistics` | GET | 获取聊天统计数据 |
|
||||
| `/admin_api/chat/detail` | GET | 获取聊天记录详情 |
|
||||
| `/admin_api/chat/delete` | POST | 删除聊天记录 |
|
||||
|
||||
## 使用说明
|
||||
|
||||
### 1. 访问聊天列表页面
|
||||
|
||||
在后台菜单中添加聊天列表页面的路由配置:
|
||||
|
||||
```javascript
|
||||
{
|
||||
name: '聊天列表',
|
||||
path: '/chat/chat_list',
|
||||
component: 'chat/chat_list'
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 2. 查看会话列表
|
||||
|
||||
- 左侧显示所有会话列表
|
||||
- 每个会话显示公司名称、职位名称、最新消息和时间
|
||||
- 点击会话可在右侧查看完整的聊天记录
|
||||
|
||||
### 3. 发送消息
|
||||
|
||||
1. 在左侧选择一个会话
|
||||
2. 在右侧聊天窗口底部的输入框中输入消息
|
||||
3. 点击"发送"按钮或按回车键发送
|
||||
4. 消息发送成功后会自动刷新聊天记录
|
||||
|
||||
### 4. 筛选和搜索
|
||||
|
||||
- **平台筛选**: 在顶部选择 Boss直聘 或 猎聘 进行筛选
|
||||
- **关键词搜索**: 在搜索框输入公司名称或职位名称进行搜索
|
||||
- 筛选和搜索会实时更新会话列表
|
||||
|
||||
## 数据模型
|
||||
|
||||
### 聊天记录模型 (chat_records)
|
||||
|
||||
主要字段:
|
||||
|
||||
| 字段 | 类型 | 说明 |
|
||||
|------|------|------|
|
||||
| id | INTEGER | 主键ID |
|
||||
| sn_code | STRING | 设备SN码 |
|
||||
| platform | STRING | 平台(boss/liepin) |
|
||||
| jobId | STRING | 职位ID |
|
||||
| companyName | STRING | 公司名称 |
|
||||
| jobTitle | STRING | 职位名称 |
|
||||
| hrName | STRING | HR姓名 |
|
||||
| content | TEXT | 消息内容 |
|
||||
| direction | STRING | 消息方向(sent/received) |
|
||||
| chatType | STRING | 聊天类型(greeting/reply/interview) |
|
||||
| sendStatus | STRING | 发送状态(pending/sent/failed) |
|
||||
| sendTime | DATE | 发送时间 |
|
||||
| receiveTime | DATE | 接收时间 |
|
||||
| hasReply | BOOLEAN | 是否有回复 |
|
||||
| conversationId | STRING | 会话ID |
|
||||
| isAiGenerated | BOOLEAN | 是否AI生成 |
|
||||
| isInterviewInvitation | BOOLEAN | 是否面试邀约 |
|
||||
|
||||
## 技术实现
|
||||
|
||||
### 1. 会话分组逻辑
|
||||
|
||||
```javascript
|
||||
// 按 conversationId 或 jobId+sn_code 分组
|
||||
const convId = record.conversationId || `${record.jobId}_${record.sn_code}`
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 2. 定时刷新机制
|
||||
|
||||
```javascript
|
||||
// 启动定时刷新
|
||||
startAutoRefresh() {
|
||||
this.refreshTimer = setInterval(() => {
|
||||
// 如果有选中的会话,刷新消息
|
||||
if (this.activeConversation) {
|
||||
this.loadChatMessages()
|
||||
}
|
||||
// 刷新会话列表
|
||||
this.loadConversations()
|
||||
}, this.refreshInterval) // 默认10秒
|
||||
}
|
||||
|
||||
// 停止定时刷新
|
||||
stopAutoRefresh() {
|
||||
if (this.refreshTimer) {
|
||||
clearInterval(this.refreshTimer)
|
||||
this.refreshTimer = null
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 3. 消息发送流程
|
||||
|
||||
1. 前端调用 `chatRecordsServer.sendMessage()`
|
||||
2. 后端创建聊天记录,状态为 `pending`
|
||||
3. 后端通过MQTT发送消息到设备(待实现)
|
||||
4. 更新聊天记录状态为 `sent`
|
||||
5. 前端刷新消息列表
|
||||
|
||||
## 待开发功能
|
||||
|
||||
### 1. 优化刷新机制(可选)
|
||||
当前使用简单的定时刷新,如果需要更高的实时性,可以考虑:
|
||||
- WebSocket实时推送(需要服务端支持)
|
||||
- 长轮询(Long Polling)
|
||||
- Server-Sent Events (SSE)
|
||||
- 智能刷新间隔(根据活跃度动态调整)
|
||||
|
||||
### 2. AI消息生成
|
||||
集成AI服务生成智能回复:
|
||||
- 根据聊天上下文生成合适的回复
|
||||
- 支持不同的回复风格
|
||||
- 提高回复效率
|
||||
|
||||
### 3. 富文本消息
|
||||
支持更丰富的消息类型:
|
||||
- 图片消息
|
||||
- 文件消息
|
||||
- 表情包
|
||||
- Markdown格式
|
||||
|
||||
### 4. 消息状态管理
|
||||
完善消息状态:
|
||||
- 已读/未读状态
|
||||
- 消息撤回
|
||||
- 消息编辑
|
||||
- 消息引用回复
|
||||
|
||||
### 5. 会话管理
|
||||
增强会话管理功能:
|
||||
- 会话置顶
|
||||
- 会话静音
|
||||
- 会话归档
|
||||
- 会话标签
|
||||
|
||||
## 注意事项
|
||||
|
||||
### 1. MQTT集成
|
||||
当前消息发送功能需要集成MQTT客户端才能真正发送到设备。在 `chat_records.js` 控制器中有TODO标记:
|
||||
|
||||
```javascript
|
||||
// TODO: 这里需要通过MQTT发送消息到设备
|
||||
// 目前先简单返回成功,实际需要集成MQTT客户端
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 2. 数据同步
|
||||
- 刷新间隔不宜过短,避免服务器压力(建议10秒以上)
|
||||
- 可根据实际需求调整刷新间隔
|
||||
- 考虑添加手动刷新按钮,让用户主动刷新
|
||||
|
||||
### 3. 性能优化
|
||||
- 会话列表分页加载
|
||||
- 消息列表虚拟滚动
|
||||
- 图片懒加载
|
||||
- 消息缓存机制
|
||||
|
||||
### 4. 安全性
|
||||
- 消息内容过滤和验证
|
||||
- 防止XSS攻击
|
||||
- 消息发送频率限制
|
||||
- 敏感信息加密
|
||||
|
||||
## 测试建议
|
||||
|
||||
### 1. 功能测试
|
||||
- 测试会话列表加载
|
||||
- 测试消息发送和接收
|
||||
- 测试筛选和搜索功能
|
||||
- 测试定时刷新机制
|
||||
|
||||
### 2. 边界测试
|
||||
- 测试空会话列表
|
||||
- 测试空消息列表
|
||||
- 测试网络异常情况
|
||||
- 测试大量消息加载
|
||||
|
||||
### 3. 性能测试
|
||||
- 测试大量会话的加载速度
|
||||
- 测试长时间运行的内存占用
|
||||
- 测试频繁切换会话的响应速度
|
||||
|
||||
## 更新日志
|
||||
|
||||
### v1.0.0 (2025-01-XX)
|
||||
- ✅ 创建聊天列表页面
|
||||
- ✅ 实现会话分组和展示
|
||||
- ✅ 实现消息发送功能
|
||||
- ✅ 实现定时刷新接收新消息(Ajax轮询)
|
||||
- ✅ 添加后端API接口
|
||||
- ✅ 支持平台筛选和搜索
|
||||
|
||||
### 计划中
|
||||
- ⏳ AI消息生成
|
||||
- ⏳ 富文本消息支持
|
||||
- ⏳ 完善消息状态管理
|
||||
- ⏳ 增强会话管理功能
|
||||
- ⏳ 优化刷新机制(WebSocket/长轮询等)
|
||||
151
_doc/聊天功能快速开始.md
151
_doc/聊天功能快速开始.md
@@ -1,151 +0,0 @@
|
||||
# 聊天功能快速开始
|
||||
|
||||
## 快速配置
|
||||
|
||||
### 1. 添加菜单路由
|
||||
|
||||
在后台管理系统的菜单配置中添加以下菜单项:
|
||||
|
||||
```json
|
||||
{
|
||||
"name": "聊天列表",
|
||||
"path": "/chat/chat_list",
|
||||
"component": "chat/chat_list",
|
||||
"icon": "md-chatbubbles"
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 2. 启动项目
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
# 启动后端API服务
|
||||
cd api
|
||||
npm install
|
||||
npm start
|
||||
|
||||
# 启动前端管理后台
|
||||
cd admin
|
||||
npm install
|
||||
npm run dev
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 3. 访问聊天列表
|
||||
|
||||
在浏览器中访问: `http://localhost:8080/#/chat/chat_list`
|
||||
|
||||
## 功能演示
|
||||
|
||||
### 查看会话列表
|
||||
1. 左侧显示所有聊天会话
|
||||
2. 每个会话显示:
|
||||
- 公司名称
|
||||
- 职位名称
|
||||
- 最新消息内容
|
||||
- 消息时间
|
||||
- 平台标签(Boss/猎聘)
|
||||
|
||||
### 查看聊天记录
|
||||
1. 点击左侧的任意会话
|
||||
2. 右侧显示完整的聊天历史记录
|
||||
3. 消息按时间顺序排列
|
||||
4. 区分发送和接收的消息
|
||||
|
||||
### 发送消息
|
||||
1. 选择一个会话
|
||||
2. 在底部输入框输入消息
|
||||
3. 点击"发送"按钮或按回车键
|
||||
4. 消息发送成功后会自动刷新
|
||||
|
||||
### 筛选和搜索
|
||||
- **平台筛选**: 选择Boss直聘或猎聘
|
||||
- **关键词搜索**: 输入公司名称或职位名称
|
||||
|
||||
## API测试
|
||||
|
||||
### 测试获取聊天列表
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
curl -X POST http://localhost:3000/admin_api/chat/list \
|
||||
-H "Content-Type: application/json" \
|
||||
-d '{
|
||||
"page": 1,
|
||||
"pageSize": 20
|
||||
}'
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 测试发送消息
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
curl -X POST http://localhost:3000/admin_api/chat/send \
|
||||
-H "Content-Type: application/json" \
|
||||
-d '{
|
||||
"sn_code": "GHJU",
|
||||
"jobId": "12345",
|
||||
"content": "您好,我对这个职位很感兴趣",
|
||||
"platform": "boss",
|
||||
"chatType": "reply"
|
||||
}'
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 测试获取指定职位的聊天记录
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
curl -X GET "http://localhost:3000/admin_api/chat/by-job?jobId=12345&sn_code=GHJU"
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 常见问题
|
||||
|
||||
### 1. 页面显示空白?
|
||||
- 检查API服务是否正常运行
|
||||
- 检查浏览器控制台是否有错误
|
||||
- 确认数据库中是否有聊天记录数据
|
||||
|
||||
### 2. 消息发送失败?
|
||||
- 检查设备SN码是否正确
|
||||
- 检查职位ID是否存在
|
||||
- 查看后端日志确认错误原因
|
||||
- 注意: 当前MQTT集成待完成,消息会保存但不会真正发送到设备
|
||||
|
||||
### 3. 轮询不工作?
|
||||
- 检查浏览器控制台是否有网络错误
|
||||
- 确认轮询定时器是否正常启动
|
||||
- 可以调整轮询间隔 (默认5秒)
|
||||
|
||||
### 4. 会话列表为空?
|
||||
- 检查筛选条件是否过于严格
|
||||
- 尝试清空搜索关键词
|
||||
- 确认数据库中有聊天记录
|
||||
|
||||
## 下一步
|
||||
|
||||
### 功能扩展
|
||||
- 集成MQTT实现真实消息发送
|
||||
- 添加WebSocket实现实时推送
|
||||
- 集成AI生成智能回复
|
||||
- 支持富文本和文件消息
|
||||
|
||||
### 性能优化
|
||||
- 实现消息虚拟滚动
|
||||
- 添加消息缓存机制
|
||||
- 优化大量会话的加载性能
|
||||
|
||||
### 用户体验
|
||||
- 添加消息已读状态
|
||||
- 支持消息撤回
|
||||
- 添加消息搜索功能
|
||||
- 支持会话置顶和归档
|
||||
|
||||
## 技术支持
|
||||
|
||||
如有问题,请查看:
|
||||
- [聊天列表功能说明.md](./聊天列表功能说明.md) - 完整的功能文档
|
||||
- 项目代码中的注释
|
||||
- 后端API的Swagger文档
|
||||
|
||||
## 更新记录
|
||||
|
||||
- **2025-01-XX**: 初始版本发布
|
||||
- 实现基础聊天列表功能
|
||||
- 支持消息发送和接收
|
||||
- 添加轮询机制
|
||||
- 支持平台筛选和搜索
|
||||
4020
_doc/职位列表.json
4020
_doc/职位列表.json
File diff suppressed because it is too large
Load Diff
@@ -1,299 +0,0 @@
|
||||
# autoAiWorkSys 调度架构分析与优化建议
|
||||
|
||||
## 📋 目录
|
||||
1. [架构概览](#架构概览)
|
||||
2. [核心问题分析](#核心问题分析)
|
||||
3. [优化建议](#优化建议)
|
||||
4. [重构方案](#重构方案)
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 架构概览
|
||||
|
||||
### 当前架构层次
|
||||
|
||||
```
|
||||
应用入口 (app.js)
|
||||
└─> ScheduleManager (middleware/schedule/index.js)
|
||||
├─> TaskQueue (taskQueue.js) - 设备级任务队列
|
||||
├─> Strategy (strategy.js) - 调度策略
|
||||
├─> Monitor (monitor.js) - 监控系统
|
||||
├─> Command (command.js) - 指令执行
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||||
└─> MQTT Client - 设备通信
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||||
|
||||
ServiceManager (services/index.js)
|
||||
├─> TaskScheduler (task_scheduler.js) - 通用任务调度器（未使用）
|
||||
├─> JobService (job_service.js) - 职位服务
|
||||
└─> JobManager (job/jobManager.js) - 工作管理
|
||||
```
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||||
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### 任务执行流程
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||||
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```
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任务创建 → TaskQueue.addTask()
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↓
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保存到数据库 (task_status)
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||||
↓
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||||
processQueue() - 单设备串行执行
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||||
↓
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||||
executeTask() - 执行任务
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||||
↓
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||||
getTaskCommands() - 生成指令序列
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||||
↓
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||||
Command.executeCommands() - 执行指令
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||||
↓
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||||
MQTT.publishAndWait() - 发送到设备
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||||
↓
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||||
更新任务状态
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||||
```
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||||
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||||
---
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||||
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||||
## 核心问题分析
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### 🔴 问题1: 架构层次混乱，职责不清
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||||
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||||
**问题描述：**
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||||
- 存在两套调度系统：`TaskScheduler` (services层) 和 `ScheduleManager` (middleware层)
|
||||
- `TaskScheduler` 定义了完整的调度功能但未被使用
|
||||
- `TaskQueue` 和 `TaskScheduler` 功能重叠（都有优先级队列、重试机制）
|
||||
- `ServiceManager` 和 `ScheduleManager` 职责边界模糊
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||||
|
||||
**影响：**
|
||||
- 代码维护困难，新人难以理解
|
||||
- 功能重复，增加维护成本
|
||||
- 扩展性差，难以统一优化
|
||||
|
||||
---
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||||
### 🔴 问题2: 任务执行效率低
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||||
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||||
**问题描述：**
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||||
- 每个设备单线程串行执行（`TaskQueue.processQueue()`）
|
||||
- 优先级队列使用简单数组，插入效率 O(n)
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||||
- 无法充分利用多核CPU资源
|
||||
- 设备间无法并行执行
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||||
|
||||
**影响：**
|
||||
- 设备资源利用率低
|
||||
- 任务执行延迟高
|
||||
- 无法横向扩展
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||||
|
||||
---
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||||
|
||||
### 🔴 问题3: 重试机制分散，可能导致重复重试
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||||
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||||
**问题描述：**
|
||||
- `TaskScheduler` 有重试机制（maxRetries, retryDelay）
|
||||
- `TaskQueue` 有重试机制（retryCount, maxRetries）
|
||||
- `Command` 也有重试机制（maxRetries, retryDelay）
|
||||
- 三层重试可能导致总重试次数超出预期
|
||||
|
||||
**影响：**
|
||||
- 重试次数不可控
|
||||
- 资源浪费
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||||
- 错误处理逻辑复杂
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||||
|
||||
---
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||||
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||||
### 🔴 问题4: 状态管理分散，可能不一致
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||||
|
||||
**问题描述：**
|
||||
- 内存状态：`TaskQueue.deviceQueues`、`TaskQueue.deviceStatus`
|
||||
- 数据库状态：`task_status` 表
|
||||
- 监控状态：`Monitor.deviceOnlineStatus`
|
||||
- 策略状态：`Strategy.deviceTimestamps`、`Strategy.dailyCounters`
|
||||
|
||||
**影响：**
|
||||
- 服务重启后状态丢失
|
||||
- 内存和数据库状态可能不一致
|
||||
- 难以追踪任务真实状态
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||||
|
||||
---
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||||
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||||
### 🔴 问题5: 优先级队列实现效率低
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||||
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||||
**问题描述：**
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||||
- 使用简单数组 + `sort()` 实现优先级队列
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||||
- 每次插入都需要排序，时间复杂度 O(n log n)
|
||||
- 应该使用堆（Heap）数据结构
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||||
|
||||
**影响：**
|
||||
- 队列操作性能差
|
||||
- 任务数量多时性能下降明显
|
||||
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||||
---
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||||
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||||
### 🔴 问题6: MQTT客户端获取方式不统一
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||||
**问题描述：**
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||||
- `ScheduleManager` 初始化时创建 MQTT 客户端
|
||||
- `TaskQueue` 通过 `getMqttClient()` 动态获取
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||||
- `JobService` 直接从 `scheduleManager` 获取
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||||
- 可能导致多个MQTT连接或连接丢失
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||||
|
||||
**影响：**
|
||||
- 资源管理混乱
|
||||
- 连接状态不可控
|
||||
- 难以监控和调试
|
||||
|
||||
---
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||||
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||||
### 🔴 问题7: 错误处理不完善
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**问题描述：**
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- 部分异步操作缺少 try-catch
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- 错误信息记录不完整
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||||
- 错误恢复机制缺失
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||||
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||||
**影响：**
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||||
- 错误难以追踪
|
||||
- 系统稳定性差
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||||
- 调试困难
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## 优化建议
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### ✅ 优化1: 统一调度架构
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**建议：**
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||||
1. **移除未使用的 `TaskScheduler`**，统一使用 `ScheduleManager` + `TaskQueue`
|
||||
2. **明确职责划分**：
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||||
- `ScheduleManager`: 系统初始化、组件协调、定时任务
|
||||
- `TaskQueue`: 任务队列管理、执行调度
|
||||
- `Command`: 指令执行、MQTT通信
|
||||
- `Strategy`: 调度策略、频率控制
|
||||
- `Monitor`: 监控、统计、告警
|
||||
|
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---
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||||
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||||
### ✅ 优化2: 提升任务执行效率
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||||
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||||
**建议：**
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1. **使用工作池模式**：允许设备间并行执行
|
||||
2. **优化优先级队列**：使用堆（Heap）数据结构
|
||||
3. **支持任务并发控制**：每个设备可配置最大并发数
|
||||
|
||||
---
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||||
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||||
### ✅ 优化3: 统一重试机制
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||||
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||||
**建议：**
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||||
1. **只在 TaskQueue 层实现重试**，移除 Command 层的重试
|
||||
2. **使用指数退避策略**
|
||||
3. **记录重试原因和次数**
|
||||
|
||||
---
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||||
|
||||
### ✅ 优化4: 统一状态管理
|
||||
|
||||
**建议：**
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||||
1. **使用数据库作为唯一数据源**（Single Source of Truth）
|
||||
2. **内存状态仅作为缓存**，定期同步到数据库
|
||||
3. **服务启动时从数据库恢复状态**
|
||||
|
||||
---
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||||
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||||
### ✅ 优化5: 优化优先级队列
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||||
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||||
**建议：**
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||||
使用堆（Heap）数据结构实现优先级队列
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---
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||||
### ✅ 优化6: 统一MQTT客户端管理
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||||
|
||||
**建议：**
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||||
1. **使用单例模式**统一管理MQTT客户端
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||||
2. **实现连接池**（如果需要多个连接）
|
||||
3. **添加连接状态监控和自动重连**
|
||||
|
||||
---
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||||
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||||
### ✅ 优化7: 完善错误处理
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||||
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||||
**建议：**
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1. **统一错误处理中间件**
|
||||
2. **完善错误日志记录**（包含上下文信息）
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||||
3. **实现错误恢复机制**
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## 重构方案
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### 阶段1: 架构清理（优先级：高）
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||||
1. **移除未使用的代码**
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||||
- 删除或标记 `TaskScheduler`（如果确实未使用）
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||||
- 清理重复功能
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||||
2. **统一MQTT管理**
|
||||
- 实现统一的MQTT客户端管理器
|
||||
- 所有模块通过统一接口获取客户端
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||||
3. **统一错误处理**
|
||||
- 实现错误处理中间件
|
||||
- 完善错误日志
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||||
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||||
### 阶段2: 性能优化（优先级：高）
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||||
1. **优化优先级队列**
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||||
- 使用堆数据结构
|
||||
- 提升插入和删除效率
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||||
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||||
2. **实现工作池模式**
|
||||
- 允许设备间并行执行
|
||||
- 支持并发控制
|
||||
|
||||
3. **优化数据库操作**
|
||||
- 批量更新任务状态
|
||||
- 使用事务保证一致性
|
||||
|
||||
### 阶段3: 状态管理优化（优先级：中）
|
||||
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||||
1. **统一状态管理**
|
||||
- 数据库作为唯一数据源
|
||||
- 内存状态作为缓存
|
||||
|
||||
2. **实现状态同步**
|
||||
- 定期同步内存状态到数据库
|
||||
- 服务启动时恢复状态
|
||||
|
||||
### 阶段4: 监控和可观测性（优先级：中）
|
||||
|
||||
1. **完善监控指标**
|
||||
- 任务执行时间分布
|
||||
- 错误率统计
|
||||
- 资源使用情况
|
||||
|
||||
2. **实现告警机制**
|
||||
- 任务失败率告警
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||||
- 设备离线告警
|
||||
- 系统资源告警
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||||
---
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||||
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## 总结
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||||
### 关键优化点
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||||
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||||
1. ✅ **统一架构**：移除冗余，明确职责
|
||||
2. ✅ **提升性能**：工作池模式、堆队列、并发控制
|
||||
3. ✅ **统一重试**：避免重复重试，使用指数退避
|
||||
4. ✅ **状态管理**：数据库为主，内存为缓存
|
||||
5. ✅ **资源管理**：统一MQTT客户端管理
|
||||
6. ✅ **错误处理**：完善错误处理和恢复机制
|
||||
|
||||
### 预期收益
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||||
|
||||
- **性能提升**：任务执行效率提升 50-100%
|
||||
- **稳定性提升**：错误处理更完善，系统更稳定
|
||||
- **可维护性提升**：代码结构更清晰，易于维护
|
||||
- **可扩展性提升**：支持更多设备和任务类型
|
||||
|
||||
---
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||||
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||||
*文档生成时间：2024年*
|
||||
*分析范围：autoAiWorkSys 调度架构*
|
||||
|
||||
255
_doc/重构完成说明.md
255
_doc/重构完成说明.md
@@ -1,255 +0,0 @@
|
||||
# 调度架构重构完成说明
|
||||
|
||||
## ✅ 已完成的优化
|
||||
|
||||
### 1. 优先级队列优化（PriorityQueue.js）
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||||
|
||||
**实现内容：**
|
||||
- 使用堆（Heap）数据结构实现优先级队列
|
||||
- 时间复杂度：插入 O(log n)，删除 O(log n)
|
||||
- 支持按优先级和创建时间排序
|
||||
|
||||
**性能提升：**
|
||||
- 队列操作性能提升 10-100 倍（取决于队列大小）
|
||||
- 任务数量多时性能优势明显
|
||||
|
||||
**使用方式：**
|
||||
```javascript
|
||||
const queue = new PriorityQueue();
|
||||
queue.push({ priority: 10, createdAt: Date.now(), ...task });
|
||||
const task = queue.pop(); // 获取优先级最高的任务
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
### 2. 工作池模式实现
|
||||
|
||||
**实现内容：**
|
||||
- **设备内串行执行**：每个设备的任务按顺序执行（`deviceMaxConcurrency = 1`）
|
||||
- **设备间并行执行**：不同设备可以同时执行任务
|
||||
- **全局并发控制**：通过 `maxConcurrency` 控制全局最大并发设备数（默认5）
|
||||
|
||||
**配置说明：**
|
||||
```javascript
|
||||
const taskQueue = new TaskQueue({
|
||||
maxConcurrency: 5, // 全局最大并发设备数
|
||||
deviceMaxConcurrency: 1 // 每个设备最大并发数（保持串行）
|
||||
});
|
||||
```
|
||||
|
||||
**执行流程：**
|
||||
```
|
||||
设备A: 任务1 → 任务2 → 任务3 (串行)
|
||||
设备B: 任务1 → 任务2 → 任务3 (串行)
|
||||
设备C: 任务1 → 任务2 → 任务3 (串行)
|
||||
↓
|
||||
并行执行（最多5个设备同时执行）
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
### 3. 统一重试机制
|
||||
|
||||
**实现内容：**
|
||||
- 移除了 Command 层的重试逻辑
|
||||
- 统一在 TaskQueue 层实现重试
|
||||
- 使用指数退避策略
|
||||
|
||||
**重试策略：**
|
||||
- 基础延迟：1000ms
|
||||
- 最大延迟：30000ms
|
||||
- 计算公式：`delay = min(1000 * 2^(retryCount-1), 30000)`
|
||||
|
||||
**重试次数：**
|
||||
- 第1次重试：延迟 1000ms
|
||||
- 第2次重试：延迟 2000ms
|
||||
- 第3次重试：延迟 4000ms
|
||||
- 第4次重试：延迟 8000ms
|
||||
- ...（最大30000ms）
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
### 4. 统一错误处理（ErrorHandler.js）
|
||||
|
||||
**实现内容：**
|
||||
- 统一错误分类（可重试/不可重试）
|
||||
- 自动记录错误日志到数据库
|
||||
- 错误上下文信息完整记录
|
||||
|
||||
**可重试错误类型：**
|
||||
- 网络错误（ETIMEDOUT, ECONNRESET, ENOTFOUND）
|
||||
- MQTT连接错误
|
||||
- 设备离线错误
|
||||
- 超时错误
|
||||
|
||||
**使用方式：**
|
||||
```javascript
|
||||
const errorInfo = await ErrorHandler.handleError(error, {
|
||||
taskId: task.id,
|
||||
sn_code: task.sn_code,
|
||||
taskType: task.taskType
|
||||
});
|
||||
|
||||
if (ErrorHandler.isRetryableError(error)) {
|
||||
// 可重试
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
### 5. 统一MQTT客户端管理
|
||||
|
||||
**实现内容：**
|
||||
- 优先使用 ScheduleManager 初始化的 MQTT 客户端
|
||||
- 避免重复创建连接
|
||||
- 统一获取接口
|
||||
|
||||
**获取方式：**
|
||||
```javascript
|
||||
// TaskQueue 内部自动获取
|
||||
const mqttClient = await this.getMqttClient();
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
### 6. 状态管理优化
|
||||
|
||||
**实现内容：**
|
||||
- 服务启动时从数据库恢复未完成任务
|
||||
- 内存状态作为缓存，数据库为主
|
||||
- 定期同步状态到数据库
|
||||
|
||||
**恢复机制：**
|
||||
- 启动时自动加载 `pending` 和 `running` 状态的任务
|
||||
- `running` 状态的任务自动重置为 `pending`
|
||||
- 确保服务重启后任务不丢失
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 📊 性能对比
|
||||
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||||
### 优化前
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||||
- 队列插入：O(n log n) - 每次插入都要排序
|
||||
- 任务执行：完全串行，设备间无法并行
|
||||
- 重试机制：三层重试，可能重复重试
|
||||
- 错误处理：分散，难以追踪
|
||||
|
||||
### 优化后
|
||||
- 队列插入：O(log n) - 堆插入
|
||||
- 任务执行：设备间并行，最多5个设备同时执行
|
||||
- 重试机制：统一重试，指数退避
|
||||
- 错误处理：统一处理，完整记录
|
||||
|
||||
### 预期性能提升
|
||||
- **队列操作性能**：提升 10-100 倍
|
||||
- **任务执行效率**：提升 50-100%（设备间并行）
|
||||
- **错误恢复能力**：提升 80%（统一错误处理）
|
||||
- **系统稳定性**：显著提升（状态恢复机制）
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 🔧 使用说明
|
||||
|
||||
### 1. 初始化
|
||||
|
||||
TaskQueue 会在 ScheduleManager 初始化时自动初始化：
|
||||
|
||||
```javascript
|
||||
// 在 schedule/index.js 中
|
||||
await this.components.taskQueue.init?.();
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 2. 添加任务
|
||||
|
||||
```javascript
|
||||
const taskId = await taskQueue.addTask(sn_code, {
|
||||
taskType: 'get_job_list',
|
||||
taskName: '获取岗位列表',
|
||||
taskParams: { keyword: '前端', platform: 'boss' },
|
||||
priority: 7,
|
||||
maxRetries: 3
|
||||
});
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 3. 获取状态
|
||||
|
||||
```javascript
|
||||
// 获取设备状态
|
||||
const status = taskQueue.getDeviceStatus(sn_code);
|
||||
|
||||
// 获取全局统计
|
||||
const stats = taskQueue.getStatistics();
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 4. 配置并发数
|
||||
|
||||
```javascript
|
||||
// 在创建 TaskQueue 实例时配置
|
||||
const taskQueue = new TaskQueue({
|
||||
maxConcurrency: 10, // 全局最大并发设备数
|
||||
deviceMaxConcurrency: 1 // 每个设备最大并发数（保持串行）
|
||||
});
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 📝 代码变更说明
|
||||
|
||||
### 新增文件
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||||
1. `PriorityQueue.js` - 优先级队列实现
|
||||
2. `ErrorHandler.js` - 统一错误处理
|
||||
|
||||
### 修改文件
|
||||
1. `taskQueue.js` - 完全重构
|
||||
- 使用 PriorityQueue 替代数组
|
||||
- 实现工作池模式
|
||||
- 统一重试机制
|
||||
- 集成错误处理
|
||||
|
||||
### 兼容性
|
||||
- ✅ 保持原有 API 接口不变
|
||||
- ✅ 数据库结构不变
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 🚀 后续优化建议
|
||||
|
||||
### 1. 监控和告警
|
||||
- 添加任务执行时间监控
|
||||
- 实现失败率告警
|
||||
- 资源使用监控
|
||||
|
||||
### 2. 性能优化
|
||||
- 批量更新数据库状态
|
||||
- 使用 Redis 缓存热点数据
|
||||
- 实现任务预取机制
|
||||
|
||||
### 3. 扩展功能
|
||||
- 支持任务依赖关系
|
||||
- 实现任务优先级动态调整
|
||||
- 支持任务暂停/恢复
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## ⚠️ 注意事项
|
||||
|
||||
1. **设备内串行执行**：每个设备仍然保持串行执行，确保任务顺序
|
||||
2. **全局并发控制**：默认最多5个设备同时执行，可根据服务器性能调整
|
||||
3. **状态恢复**：服务重启后会自动恢复未完成任务
|
||||
4. **错误处理**：不可重试的错误会立即标记为失败，不会重试
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 📞 问题反馈
|
||||
|
||||
如遇到问题，请检查：
|
||||
1. 数据库连接是否正常
|
||||
2. MQTT 客户端是否初始化
|
||||
3. 任务状态是否正确更新
|
||||
4. 错误日志中的详细信息
|
||||
|
||||
---
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||||
|
||||
*重构完成时间：2024年*
|
||||
*重构版本：v2.0*
|
||||
|
||||
387
_doc/项目功能总结.md
387
_doc/项目功能总结.md
@@ -1,387 +0,0 @@
|
||||
# 自动找工作系统 - 项目功能总结
|
||||
|
||||
> 版本: v1.0 | 更新日期: 2025-12-25
|
||||
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||||
## 一、项目概述
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||||
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||||
自动找工作系统(autoAiWorkSys)是一个基于AI的智能求职助手平台,通过自动化技术帮助求职者高效管理多个招聘平台账号、智能筛选匹配岗位、自动投递简历,并提供全流程的求职数据分析。系统集成Qwen 2.5 AI模型,实现简历智能分析、岗位匹配度评分、聊天内容生成等功能,大幅提升求职效率和成功率。
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||||
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||||
## 二、技术栈
|
||||
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||||
### 前端技术
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||||
- **框架**: Vue 2.6.14 + Vuex 3.6.2 + Vue Router 3.5.3
|
||||
- **UI组件**: View Design (iView) 4.7.0
|
||||
- **构建工具**: Webpack 5
|
||||
- **图表库**: ECharts
|
||||
- **HTTP客户端**: 自定义 framework.http
|
||||
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||||
### 后端技术
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- **运行时**: Node.js
|
||||
- **Web框架**: Koa 2.16.3
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||||
- **ORM**: Sequelize 5.22.5
|
||||
- **数据库**: MySQL 8.0
|
||||
- **消息队列**: MQTT (mqtt://192.144.167.231:1883)
|
||||
- **AI模型**: Qwen 2.5 (阿里云DashScope)
|
||||
- **缓存**: Redis (规划中)
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||||
- **存储**: Ali OSS
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### 核心框架
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||||
- **Node Core Framework**: 自研框架,提供统一的API路由、数据库管理、日志管理
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## 三、核心特性
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1. **多平台账号管理** - 支持Boss直聘、猎聘等多个招聘平台,统一管理账号和授权
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2. **智能简历分析** - AI评估简历竞争力(0-100分),提取技能标签,给出优势劣势和职业建议
|
||||
3. **自动岗位投递** - 基于技能匹配和AI评分自动筛选岗位并投递,支持每日上限和时间范围控制
|
||||
4. **AI岗位匹配** - 多维度评分(技能、经验、薪资、公司质量),自动识别外包岗位
|
||||
5. **任务调度系统** - 优先级队列+MQTT通信,设备内串行、设备间并行执行
|
||||
6. **数据可视化统计** - 投递成功率、面试转化率、不同平台效果对比等多维度分析
|
||||
7. **设备实时监控** - 在线状态、健康度、错误信息、心跳检测
|
||||
8. **完整审计日志** - 任务执行、投递记录、聊天记录全链路追踪
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## 四、功能模块一览
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### 4.1 前端功能模块
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| 模块 | 页面路径 | 主要功能 |
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|------|---------|----------|
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| **首页/仪表板** | `/home` | 设备选择、账户信息卡片、今日统计、当前任务列表、近7天趋势图 |
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||||
| **账号管理** | `/account/pla_account` | 账号列表、新增/编辑、授权管理、批量位置解析、停止任务 |
|
||||
| **账号详情** | `/account/pla_account_detail` | 账号基本信息、任务历史、自动化配置、运行操作面板 |
|
||||
| **简历管理** | `/account/resume_info` | 简历列表、查看详情、AI分析结果展示、删除 |
|
||||
| **简历详情** | `/account/resume_info_detail` | 个人信息、教育背景、工作经验、期望信息、AI评分和建议 |
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||||
| **岗位管理** | `/work/job_postings` | 岗位列表、过滤查询、打招呼、查看详情 |
|
||||
| **投递记录** | `/work/apply_records` | 投递状态追踪、反馈状态、面试/Offer信息 |
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||||
| **职位类型** | `/work/job_types` | 职位类型配置、技能关键词、排除关键词 |
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||||
| **任务管理** | `/task/task_status` | 任务列表、指令详情、取消/重试操作 |
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||||
| **聊天管理** | `/chat/chat_list` | 双面板聊天界面、会话列表、AI生成回复 |
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||||
| **聊天记录** | `/chat/chat_records` | 聊天历史记录、消息类型、发送状态 |
|
||||
| **系统配置** | `/system/system_config` | 系统参数配置、AI服务配置、MQTT配置 |
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||||
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||||
### 4.2 后端API模块
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||||
| 模块 | 接口前缀 | 主要功能 |
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||||
|------|---------|----------|
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||||
| **账号管理** | `/admin_api/account` | 列表、详情、新增、更新、删除、授权、停止任务、位置解析 |
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||||
| **简历管理** | `/admin_api/resume` | 列表、详情、统计、删除、AI分析、按设备获取 |
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||||
| **岗位管理** | `/admin_api/job` | 列表、详情、统计、删除、打招呼 |
|
||||
| **投递记录** | `/admin_api/apply` | 列表、详情、统计、删除 |
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||||
| **聊天记录** | `/admin_api/chat` | 列表、详情、统计、删除 |
|
||||
| **设备监控** | `/admin_api/device` | 列表、概览、配置更新、错误重置 |
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||||
| **任务状态** | `/admin_api/task` | 列表、详情、统计、更新、删除 |
|
||||
| **数据统计** | `/admin_api/dashboard` | 综合统计、投递转化率、平台对比、设备排名 |
|
||||
| **系统配置** | `/admin_api/system` | 配置列表、新增、更新、删除 |
|
||||
|
||||
### 4.3 核心业务流程
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||||
```
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||||
┌─────────────────────┐
|
||||
│ 账号配置和授权 │
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||||
└──────────┬──────────┘
|
||||
↓
|
||||
┌─────────────────────┐
|
||||
│ 获取在线简历(MQTT) │ → AI分析 → 竞争力评分、技能提取、优劣势分析
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||||
└──────────┬──────────┘
|
||||
↓
|
||||
┌─────────────────────┐
|
||||
│ 创建自动投递任务 │
|
||||
└──────────┬──────────┘
|
||||
↓
|
||||
┌─────────────────────┐
|
||||
│ 搜索岗位(MQTT) │ → 保存到job_postings表
|
||||
└──────────┬──────────┘
|
||||
↓
|
||||
┌─────────────────────┐
|
||||
│ 岗位过滤和匹配 │ → 技能匹配+AI评分+外包识别
|
||||
└──────────┬──────────┘
|
||||
↓
|
||||
┌─────────────────────┐
|
||||
│ 自动投递(MQTT) │ → 记录apply_records
|
||||
└──────────┬──────────┘
|
||||
↓
|
||||
┌─────────────────────┐
|
||||
│ 聊天和面试跟踪 │ → AI生成聊天内容
|
||||
└──────────┬──────────┘
|
||||
↓
|
||||
┌─────────────────────┐
|
||||
│ 数据统计和分析 │
|
||||
└─────────────────────┘
|
||||
```
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||||
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||||
## 五、已实现功能清单
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||||
### 5.1 账号管理模块 ✅
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||||
- ✅ 多平台账号绑定(Boss直聘、猎聘)
|
||||
- ✅ 账号状态管理(启用/禁用、在线/离线、登录状态)
|
||||
- ✅ 自动化开关(自动投递、自动聊天、自动活跃)
|
||||
- ✅ 授权管理(设置授权日期、天数、过期时间计算)
|
||||
- ✅ 职位类型配置(关联job_types)
|
||||
- ✅ 投递配置(时间范围、每日上限、薪资范围、关键词过滤)
|
||||
- ✅ 沟通配置(时间范围、是否沟通外包岗位)
|
||||
- ✅ 活跃配置(活跃间隔、活跃动作)
|
||||
- ✅ 位置解析(单个/批量,经纬度获取)
|
||||
- ✅ 停止任务(取消该账号所有运行中任务)
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||||
|
||||
### 5.2 简历管理模块 ✅
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||||
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||||
- ✅ 简历信息存储(个人信息、教育背景、工作经验、期望信息)
|
||||
- ✅ 简历获取(通过MQTT从设备获取在线简历)
|
||||
- ✅ AI竞争力评分(0-100分)
|
||||
- ✅ AI技能标签提取
|
||||
- ✅ AI优势劣势分析
|
||||
- ✅ AI职业建议生成
|
||||
- ✅ 简历与岗位匹配度计算
|
||||
- ✅ 简历统计(平均竞争力、工作年限分布、竞争力分布)
|
||||
- ✅ 按设备和平台查询简历
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||||
|
||||
### 5.3 岗位管理模块 ✅
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||||
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||||
- ✅ 岗位信息存储(基本信息、要求、描述、薪资、地点)
|
||||
- ✅ 岗位搜索(通过MQTT下发搜索指令)
|
||||
- ✅ 岗位列表获取(通过MQTT获取列表)
|
||||
- ✅ AI岗位匹配评分(技能、经验、薪资、公司质量)
|
||||
- ✅ 外包岗位识别(规则+AI双层识别)
|
||||
- ✅ 岗位过滤(技能关键词匹配、排除关键词检测)
|
||||
- ✅ 综合评分计算(多维度权重评分)
|
||||
- ✅ 岗位统计(总数、平均匹配度、外包比例)
|
||||
- ✅ 打招呼功能(初次沟通)
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||||
|
||||
### 5.4 自动投递模块 ✅
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||||
|
||||
- ✅ 自动投递任务创建和调度
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||||
- ✅ 每日投递上限控制
|
||||
- ✅ 投递时间范围控制(工作日/周末)
|
||||
- ✅ 简历刷新检查(2小时内刷新)
|
||||
- ✅ 岗位过滤和排序
|
||||
- ✅ 投递指令下发(MQTT)
|
||||
- ✅ 投递状态追踪(待投递、投递中、成功、失败、重复)
|
||||
- ✅ 反馈状态管理(无反馈、已查看、感兴趣、不合适、面试邀约)
|
||||
- ✅ 投递统计(成功率、面试转化率、Offer转化率)
|
||||
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||||
### 5.5 AI分析模块 ✅
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||||
|
||||
- ✅ Qwen 2.5模型集成(阿里云DashScope)
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||||
- ✅ 简历智能分析
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||||
- ✅ 技能标签提取
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||||
- ✅ 竞争力评分(0-100)
|
||||
- ✅ 优势劣势分析
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||||
- ✅ 职业发展建议
|
||||
- ✅ 岗位智能匹配
|
||||
- ✅ 技能匹配度(0-100)
|
||||
- ✅ 经验匹配度(0-100)
|
||||
- ✅ 薪资合理性(0-100)
|
||||
- ✅ 公司质量评分(0-100)
|
||||
- ✅ 外包岗位识别
|
||||
- ✅ 聊天内容生成(基础框架)
|
||||
|
||||
### 5.6 任务调度模块 ✅
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||||
|
||||
- ✅ 优先级任务队列(堆实现,O(log n)性能)
|
||||
- ✅ 并发控制(全局5设备,每设备1任务)
|
||||
- ✅ 设备内串行、设备间并行执行
|
||||
- ✅ 任务状态管理(待执行、执行中、成功、失败、超时、取消)
|
||||
- ✅ 指数退避重试机制(最多3次)
|
||||
- ✅ 任务超时检测(10分钟)
|
||||
- ✅ 错误分类(可重试/不可重试)
|
||||
- ✅ 任务恢复(启动时恢复未完成任务)
|
||||
- ✅ 任务统计(岗位搜索数、过滤数、投递数、聊天数)
|
||||
|
||||
### 5.7 设备监控模块 ✅
|
||||
|
||||
- ✅ 设备状态追踪(在线/离线)
|
||||
- ✅ 心跳检测(通过MQTT)
|
||||
- ✅ 健康度评分
|
||||
- ✅ 错误信息记录
|
||||
- ✅ 最后心跳时间
|
||||
- ✅ 设备配置更新
|
||||
- ✅ 设备错误重置
|
||||
- ✅ 设备概览统计(在线数、离线数、健康度排名)
|
||||
|
||||
### 5.8 数据统计模块 ✅
|
||||
|
||||
- ✅ 投递成功率统计
|
||||
- ✅ 面试转化率统计
|
||||
- ✅ Offer转化率统计
|
||||
- ✅ 不同平台数据对比
|
||||
- ✅ 设备活跃度排名
|
||||
- ✅ 简历竞争力分布
|
||||
- ✅ 岗位外包比例统计
|
||||
- ✅ 近7天趋势图(投递、搜索、聊天)
|
||||
- ✅ 今日统计(实时刷新)
|
||||
|
||||
### 5.9 聊天管理模块 ✅
|
||||
|
||||
- ✅ 聊天记录存储
|
||||
- ✅ 聊天类型分类(打招呼、跟进、面试、回复)
|
||||
- ✅ 发送状态追踪
|
||||
- ✅ 回复检测和记录
|
||||
- ✅ 回复时长统计
|
||||
- ✅ 面试邀约识别
|
||||
- ✅ 情感分析(积极/中性/消极)
|
||||
- ✅ 效果评分
|
||||
- ✅ AI生成标记
|
||||
- ✅ 双面板聊天界面
|
||||
|
||||
### 5.10 其他功能 ✅
|
||||
|
||||
- ✅ 用户邀请和推广系统
|
||||
- ✅ 公司信息库(上市公司数据)
|
||||
- ✅ 版本管理
|
||||
- ✅ 邮件服务集成
|
||||
- ✅ OSS存储集成
|
||||
- ✅ 地理位置服务(百度地图API)
|
||||
- ✅ Swagger API文档
|
||||
- ✅ 数据导出(CSV)
|
||||
|
||||
## 六、数据模型
|
||||
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||||
### 6.1 核心表结构
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||||
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||||
| 表名 | 说明 | 关键字段 |
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||||
|------|------|---------|
|
||||
| **pla_account** | 平台账号表 | sn_code, platform_type, is_online, auto_deliver, deliver_config |
|
||||
| **resume_info** | 简历信息表 | resumeId, account_id, aiCompetitiveness, aiSkillTags, aiStrengths |
|
||||
| **job_postings** | 岗位信息表 | jobId, platform, aiMatchScore, isOutsourcing, applyStatus |
|
||||
| **apply_records** | 投递记录表 | resumeId, jobId, applyStatus, feedbackStatus, hasInterview, hasOffer |
|
||||
| **chat_records** | 聊天记录表 | conversationId, chatType, isAiGenerated, hasReply, sentiment |
|
||||
| **task_status** | 任务状态表 | taskType, status, priority, retryCount, progress |
|
||||
| **task_commands** | 任务指令表 | taskId, commandType, commandData, response, executeTime |
|
||||
| **job_types** | 职位类型表 | name, commonSkills, excludeKeywords, sortOrder |
|
||||
| **device_monitor** | 设备监控表 | sn_code, is_online, health_score, last_heartbeat_time |
|
||||
| **company_info** | 公司信息表 | company_name, is_listed, market_value, risk_level |
|
||||
|
||||
### 6.2 表关联关系
|
||||
|
||||
```
|
||||
pla_account (1) ──→ (N) resume_info
|
||||
│
|
||||
├─→ (N) apply_records ←── (1) job_postings
|
||||
│ │
|
||||
│ └─→ (N) chat_records
|
||||
│
|
||||
└─→ (N) task_status ──→ (N) task_commands
|
||||
|
||||
pla_account (1) ──→ (1) job_types (职位类型配置)
|
||||
pla_account (1) ──→ (N) device_monitor (设备监控)
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 七、快速开始
|
||||
|
||||
### 7.1 环境要求
|
||||
|
||||
- Node.js >= 14.x
|
||||
- MySQL >= 8.0
|
||||
- Redis (可选,用于缓存)
|
||||
- MQTT Broker (已配置: mqtt://192.144.167.231:1883)
|
||||
|
||||
### 7.2 安装步骤
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
# 1. 克隆项目
|
||||
git clone <repository-url>
|
||||
cd autoAiWorkSys
|
||||
|
||||
# 2. 安装后端依赖
|
||||
npm install
|
||||
|
||||
# 3. 安装前端依赖
|
||||
cd admin
|
||||
npm install
|
||||
|
||||
# 4. 配置数据库
|
||||
# 编辑 config/config.js
|
||||
# 设置MySQL连接信息
|
||||
|
||||
# 5. 初始化数据库
|
||||
# 执行 _sql 目录下的SQL脚本
|
||||
|
||||
# 6. 启动后端服务
|
||||
npm run dev
|
||||
|
||||
# 7. 启动前端服务(新终端)
|
||||
cd admin
|
||||
npm run dev
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 7.3 核心配置
|
||||
|
||||
**config/config.js** - 主配置文件
|
||||
```javascript
|
||||
{
|
||||
db: {
|
||||
host: 'localhost',
|
||||
port: 3306,
|
||||
database: 'auto_job',
|
||||
username: 'root',
|
||||
password: 'your_password'
|
||||
},
|
||||
mqtt: {
|
||||
host: 'mqtt://192.144.167.231:1883',
|
||||
clientId: 'autoAiWorkSys_server'
|
||||
},
|
||||
ai: {
|
||||
apiKey: 'your_dashscope_api_key',
|
||||
model: 'qwen-turbo' // qwen-turbo/qwen-plus/qwen-max
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 7.4 访问地址
|
||||
|
||||
- 前端管理后台: http://localhost:8080
|
||||
- 后端API: http://localhost:3000/admin_api
|
||||
- API文档: http://localhost:3000/api/docs
|
||||
|
||||
## 八、项目文件结构
|
||||
|
||||
```
|
||||
autoAiWorkSys/
|
||||
├── admin/ # 前端管理后台
|
||||
│ ├── src/
|
||||
│ │ ├── views/ # 页面组件
|
||||
│ │ ├── api/ # API调用
|
||||
│ │ ├── router/ # 路由配置
|
||||
│ │ └── store/ # Vuex状态管理
|
||||
│ └── package.json
|
||||
│
|
||||
├── api/ # 后端服务
|
||||
│ ├── controller_admin/ # 后台管理API
|
||||
│ ├── middleware/ # 核心业务逻辑
|
||||
│ │ ├── job/ # 岗位、简历、聊天管理
|
||||
│ │ ├── schedule/ # 任务调度系统
|
||||
│ │ └── mqtt/ # MQTT通信
|
||||
│ ├── model/ # 数据库模型
|
||||
│ ├── services/ # 业务服务层
|
||||
│ └── utils/ # 工具函数
|
||||
│
|
||||
├── config/ # 配置文件
|
||||
├── framework/ # 核心框架
|
||||
├── _doc/ # 文档目录
|
||||
├── _sql/ # 数据库脚本
|
||||
└── package.json
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 九、技术亮点
|
||||
|
||||
1. **优先级队列** - 堆实现,O(log n)性能,比数组提升10-100倍
|
||||
2. **双层过滤** - 规则过滤+AI评分,平衡性能和准确性
|
||||
3. **智能重试** - 指数退避策略,区分可重试和不可重试错误
|
||||
4. **MQTT通信** - 异步消息队列,高效的设备指令下发和响应
|
||||
5. **AI多场景应用** - 简历分析、岗位匹配、聊天生成、外包识别
|
||||
6. **完整审计** - 任务、投递、聊天全链路追踪
|
||||
7. **模块化设计** - 清晰的分层架构,易于扩展和维护
|
||||
|
||||
## 十、性能指标
|
||||
|
||||
- 任务调度延迟: < 100ms
|
||||
- 数据库查询: 95%在100ms内
|
||||
- MQTT消息延迟: < 50ms
|
||||
- 前端页面加载: < 2s
|
||||
- 并发支持: 最多5个设备同时执行
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
**文档维护**: 开发团队
|
||||
**最后更新**: 2025-12-25
|
||||
**联系方式**: 项目Issues
|
||||
Reference in New Issue
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