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张成
2026-04-08 16:39:27 +08:00
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314
api/services/job_type_ai_sync_service.js
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@@ -1,14 +1,62 @@
/**
* 根据 get_job_listings 返回的 Tab 列表，用 AI 更新 job_types 的 description / excludeKeywords / commonSkills
* get_job_listings 后：按投递 Tab 确保 job_types 存在（无则创建）；
* 「推荐」标签结合在线简历由 AI 生成描述与关键词后再落库；
* 再根据 resume.deliver_tab_label 同步 pla_account.job_type_id；
* 最后对当前投递对应的 job_types 做一轮 AI 更新。
*/
const db = require('../middleware/dbProxy');
const aiService = require('./ai_service');
/**
* 从模型回复中解析 JSON 对象
* @param {string} text
* @returns {object|null}
* @returns {boolean}
*/
function isRecommendTab(text) {
const t = String(text || '').trim();
return t === '推荐' || /^推荐[·•\s]*/.test(t) || t.startsWith('推荐');
}
/**
* 从 Tab 文案推断「职位标题须包含」子串（如「售前工程师」→「售前」）；推荐类返回 []，交给 AI。
* 与 commonSkills 无关，仅供标题子串过滤。
*/
function deriveTitleIncludeKeywordsFromTabName(text) {
const s = String(text || '').trim();
if (!s || isRecommendTab(s)) return [];
const m = s.match(/^([\u4e00-\u9fff]{2})[\u4e00-\u9fff]{2,}/);
if (m) return [m[1]];
return [];
}
/**
* @param {object} resume - resume_info 实例或 plain
* @returns {string}
*/
function buildResumeSnippet(resume) {
if (!resume) return '';
const r = typeof resume.toJSON === 'function' ? resume.toJSON() : resume;
const parts = [];
if (r.expectedPosition) parts.push(`期望职位: ${r.expectedPosition}`);
if (r.expectedIndustry) parts.push(`期望行业: ${r.expectedIndustry}`);
if (r.currentPosition) parts.push(`当前职位: ${r.currentPosition}`);
if (r.currentCompany) parts.push(`当前公司: ${r.currentCompany}`);
if (r.workYears) parts.push(`工作年限: ${r.workYears}`);
if (r.education) parts.push(`学历: ${r.education}`);
if (r.major) parts.push(`专业: ${r.major}`);
let skills = r.skills;
if (typeof skills === 'string' && skills) {
try {
const arr = JSON.parse(skills);
if (Array.isArray(arr)) parts.push(`技能标签: ${arr.join('、')}`);
} catch (e) {
parts.push(`技能: ${skills}`);
}
}
if (r.skillDescription) parts.push(`技能描述: ${String(r.skillDescription).slice(0, 500)}`);
if (r.resumeContent) parts.push(`简历摘录:\n${String(r.resumeContent).slice(0, 2800)}`);
return parts.join('\n') || '（暂无简历正文，仅根据「推荐」标签生成通用配置）';
}
function parseJsonFromAi(text) {
if (!text || typeof text !== 'string') return null;
let s = text.trim();
@@ -30,60 +78,254 @@ function parseJsonFromAi(text) {
}
/**
* 成功拉取 job_listings 后：若账号绑定了 job_type_id，则用 AI 更新对应 job_types 行
* @param {string} sn_code
* @param {Array<{ index?: number, text?: string }>} tabs
* @param {string} platform
* @returns {Promise<{ updated: boolean, jobTypeId?: number }|null>}
* 「推荐」类 Tab：无记录时根据在线简历调用 AI 创建 job_types。
* name 必须与网页 get_job_listings 返回的 text 完全一致（含「推荐」等字样）。
*/
async function createRecommendJobTypeIfNeeded(job_types, pla_account, resume, platform, sortOrder, tabText) {
const tabName = String(tabText != null ? tabText : '').trim().slice(0, 100);
if (!tabName) {
return null;
}
const existing = await job_types.findOne({
where: { name: tabName, pla_account_id: pla_account.id }
});
if (existing) {
return existing;
}
const snippet = buildResumeSnippet(resume);
const prompt = `用户在 Boss 直聘使用投递标签「${tabName}」（名称须与页面 Tab 一致）。请根据以下在线简历/期望信息，生成该投递方向的说明与关键词（用于自动投递过滤与匹配）。
${snippet}
请只输出一段 JSON（不要 Markdown），格式：
{"description":"80~200字中文","excludeKeywords":["5~12个排除词"],"commonSkills":["8~20个技能关键词"],"titleIncludeKeywords":["1~4个简短子串"]}
excludeKeywords：不适合投递的岗位特征词（如与简历方向不符的销售、客服等，按简历推断）。
commonSkills：与简历主线一致的技能与技术栈，仅用于简历技能匹配加分，不得替代标题关键词。
titleIncludeKeywords：职位名称（标题）中须同时包含的子串，用于过滤岗位；例如 Tab 为「售前工程师」时应有「售前」。勿把技能栈写进此数组。`;
let description = '';
let excludeArr = [];
let skillsArr = [];
let titleIncArr = [];
try {
const { content } = await aiService.callAPI(prompt, {
systemPrompt: '你只输出合法 JSON，键为 description、excludeKeywords、commonSkills、titleIncludeKeywords。',
temperature: 0.35,
maxTokens: 2000,
sn_code: pla_account.sn_code,
service_type: 'job_type_sync',
business_type: 'job_type_recommend_create'
});
const parsed = parseJsonFromAi(content);
if (parsed && typeof parsed === 'object') {
description = String(parsed.description || '').slice(0, 4000);
excludeArr = Array.isArray(parsed.excludeKeywords) ? parsed.excludeKeywords.map(String) : [];
skillsArr = Array.isArray(parsed.commonSkills) ? parsed.commonSkills.map(String) : [];
titleIncArr = Array.isArray(parsed.titleIncludeKeywords)
? parsed.titleIncludeKeywords.map(String).map((s) => s.trim()).filter(Boolean)
: [];
}
} catch (e) {
console.warn('[job_type_ai_sync] 推荐标签 AI 创建失败，使用占位:', e.message);
}
if (!description) {
description = `Boss 页面标签「${tabName}」流职位，与在线简历期望综合匹配。`;
}
if (excludeArr.length === 0) {
excludeArr = ['普工', '纯客服'];
}
if (skillsArr.length === 0) {
skillsArr = ['沟通', '协作'];
}
if (titleIncArr.length === 0) {
titleIncArr = deriveTitleIncludeKeywordsFromTabName(tabName);
}
const row = await job_types.create({
name: tabName,
description,
excludeKeywords: JSON.stringify(excludeArr),
commonSkills: JSON.stringify(skillsArr),
titleIncludeKeywords: JSON.stringify(titleIncArr),
is_enabled: 1,
sort_order: sortOrder,
pla_account_id: pla_account.id
});
console.log(`[job_type_ai_sync] 已创建 job_types id=${row.id} name="${tabName}"（与网页标签一致） account=${pla_account.id}`);
return row;
}
/**
* 普通 Tab：无则插入占位 job_types
*/
async function ensureSimpleTabJobType(job_types, pla_account, tabText, sortOrder) {
const name = String(tabText).trim().slice(0, 100);
if (!name) return null;
let row = await job_types.findOne({
where: { name, pla_account_id: pla_account.id }
});
if (row) return row;
const titleKws = deriveTitleIncludeKeywordsFromTabName(name);
row = await job_types.create({
name,
description: '',
excludeKeywords: '[]',
commonSkills: '[]',
titleIncludeKeywords: JSON.stringify(titleKws),
is_enabled: 1,
sort_order: sortOrder,
pla_account_id: pla_account.id
});
console.log(`[job_type_ai_sync] 已创建 Tab job_types id=${row.id} name=${name}`);
return row;
}
/**
* 遍历 get_job_listings 的 Tab，按账户确保每条标签在 job_types 中有对应行
* @returns {Promise<{ account: object, resume: object|null, tabKeyToRow: Map<string, object> }|null>}
*/
async function ensureJobTypesForTabs(sn_code, tabs, platform = 'boss') {
const pla_account = db.getModel('pla_account');
const resume_info = db.getModel('resume_info');
const job_types = db.getModel('job_types');
const account = await pla_account.findOne({
where: { sn_code, is_delete: 0 }
});
if (!account) return null;
const resume = await resume_info.findOne({
where: { sn_code, platform, isActive: true },
order: [['last_modify_time', 'DESC']]
});
const tabTexts = (tabs || [])
.map((t) => (t && t.text != null ? String(t.text).trim() : ''))
.filter(Boolean);
const tabKeyToRow = new Map();
for (let i = 0; i < tabTexts.length; i++) {
const raw = tabTexts[i];
const sortOrder = i;
if (isRecommendTab(raw)) {
const row = await createRecommendJobTypeIfNeeded(
job_types,
account,
resume,
platform,
sortOrder,
raw
);
if (row) tabKeyToRow.set(raw, row);
continue;
}
const row = await ensureSimpleTabJobType(job_types, account, raw, sortOrder);
if (row) tabKeyToRow.set(raw, row);
}
const label = resume && resume.deliver_tab_label ? String(resume.deliver_tab_label).trim() : '';
if (label) {
let targetRow = tabKeyToRow.get(label);
if (!targetRow && isRecommendTab(label)) {
for (const [k, v] of tabKeyToRow.entries()) {
if (isRecommendTab(k)) {
targetRow = v;
break;
}
}
}
if (!targetRow) {
targetRow = await job_types.findOne({
where: { name: label.slice(0, 100), pla_account_id: account.id }
});
}
if (targetRow && targetRow.id !== account.job_type_id) {
await pla_account.update({ job_type_id: targetRow.id }, { where: { id: account.id } });
account.job_type_id = targetRow.id;
console.log(`[job_type_ai_sync] 已同步 pla_account.job_type_id=${targetRow.id} ← deliver_tab_label「${label}」`);
}
}
return { account, resume, tabKeyToRow };
}
/**
* 成功拉取 job_listings 后：确保标签行存在 → 同步 job_type_id → AI 更新当前投递类型
*/
async function maybeSyncAfterListings(sn_code, tabs, platform = 'boss') {
if (!sn_code) return null;
const pla_account = db.getModel('pla_account');
const account = await pla_account.findOne({
where: { sn_code, is_delete: 0 }
});
if (!account || !account.job_type_id) {
return null;
}
const ensured = await ensureJobTypesForTabs(sn_code, tabs, platform);
if (!ensured) return null;
const { account, resume, tabKeyToRow } = ensured;
const job_types = db.getModel('job_types');
const jobType = await job_types.findByPk(account.job_type_id);
if (!jobType) {
console.warn('[job_type_ai_sync] job_types 不存在, id=', account.job_type_id);
return null;
}
const tabTexts = (tabs || [])
.map((t) => (t && t.text != null ? String(t.text).trim() : ''))
.filter(Boolean);
if (tabTexts.length === 0) {
console.warn('[job_type_ai_sync] Tab 列表为空，跳过 AI 更新');
console.warn('[job_type_ai_sync] Tab 列表为空，跳过后续 AI 更新');
return null;
}
let jobType = null;
const label = resume && resume.deliver_tab_label ? String(resume.deliver_tab_label).trim() : '';
if (label) {
jobType = tabKeyToRow.get(label);
if (!jobType && isRecommendTab(label)) {
for (const [k, v] of tabKeyToRow.entries()) {
if (isRecommendTab(k)) {
jobType = v;
break;
}
}
}
}
if (!jobType && account.job_type_id) {
jobType = await job_types.findByPk(account.job_type_id);
}
if (!jobType && tabTexts.length > 0) {
jobType = tabKeyToRow.get(tabTexts[0]);
}
if (!jobType) {
console.warn('[job_type_ai_sync] 无法解析当前投递 job_types，跳过 AI 更新');
return null;
}
const typeName = jobType.name || '';
const labelsStr = tabTexts.join('、');
const typeName = jobType.name || '';
const prompt = `你是招聘平台求职助手。用户在某招聘网站的「期望职类/Tab」列表如下（按顺序）：
${labelsStr}
当前在系统中登记的职位类型名称为：「${typeName}」
当前重点维护的职位类型名称为：「${typeName}」
平台标识：${platform}
请根据上述 Tab 名称，补充该求职方向的说明、自动投递时应排除的岗位关键词、以及该方向常见技能关键词。
请根据上述 Tab 名称，补充该求职方向的说明、自动投递时应排除的岗位关键词、常见技能关键词、以及职位标题须包含的子串。
请只输出一段 JSON（不要 Markdown 代码块，不要其它说明），格式严格如下：
{"description":"50~200字中文，概括该求职方向","excludeKeywords":["关键词1","关键词2"],"commonSkills":["技能1","技能2"]}
{"description":"50~200字中文，概括该求职方向","excludeKeywords":["关键词1","关键词2"],"commonSkills":["技能1","技能2"],"titleIncludeKeywords":["子串1","子串2"]}
要求：
- description：面向求职者的简短说明。
- excludeKeywords：5~12 个字符串，用于过滤明显不合适的岗位（如用户做研发可排除「纯销售」「客服」等，按 Tab 语义推断）。
- commonSkills：8~20 个字符串，该方向常见技能或技术栈关键词，用于匹配加分。
- 所有字符串使用中文或业界通用英文技术词均可。`;
- excludeKeywords：5~12 个字符串，用于过滤明显不合适的岗位。
- commonSkills：8~20 个字符串，该方向常见技能或技术栈关键词，仅用于简历技能匹配加分，不得替代标题关键词。
- titleIncludeKeywords：1~4 个短子串，投递时岗位标题须**同时包含**这些子串（如「售前工程师」对应含「售前」）；勿把编程技能写进此数组。`;
const { content } = await aiService.callAPI(prompt, {
systemPrompt: '你只输出合法 JSON 对象，键为 description、excludeKeywords、commonSkills，不要输出其它文字。',
systemPrompt: '你只输出合法 JSON 对象，键为 description、excludeKeywords、commonSkills、titleIncludeKeywords，不要输出其它文字。',
temperature: 0.35,
maxTokens: 2000,
sn_code,
@@ -99,19 +341,26 @@ ${labelsStr}
const description = String(parsed.description || '').slice(0, 4000);
const excludeArr = Array.isArray(parsed.excludeKeywords) ? parsed.excludeKeywords.map(String) : [];
const skillsArr = Array.isArray(parsed.commonSkills) ? parsed.commonSkills.map(String) : [];
let titleIncArr = Array.isArray(parsed.titleIncludeKeywords)
? parsed.titleIncludeKeywords.map(String).map((s) => s.trim()).filter(Boolean)
: [];
if (titleIncArr.length === 0) {
titleIncArr = deriveTitleIncludeKeywordsFromTabName(typeName);
}
await job_types.update(
{
description,
excludeKeywords: JSON.stringify(excludeArr),
commonSkills: JSON.stringify(skillsArr),
titleIncludeKeywords: JSON.stringify(titleIncArr),
pla_account_id: account.id
},
{ where: { id: jobType.id } }
);
console.log(
`[job_type_ai_sync] 已更新 job_types id=${jobType.id} pla_account_id=${account.id} exclude=${excludeArr.length} skills=${skillsArr.length}`
`[job_type_ai_sync] 已更新 job_types id=${jobType.id} name=${typeName} pla_account_id=${account.id} exclude=${excludeArr.length} skills=${skillsArr.length} titleKw=${titleIncArr.length}`
);
return { updated: true, jobTypeId: jobType.id };
@@ -119,5 +368,8 @@ ${labelsStr}
module.exports = {
maybeSyncAfterListings,
parseJsonFromAi
ensureJobTypesForTabs,
parseJsonFromAi,
isRecommendTab,
deriveTitleIncludeKeywordsFromTabName
};