AI-Resume-Analyzer-and-LinkedIn-Scraper-using-Generative-AI

上传简历,AI秒出分析报告,并自动抓取匹配职位

这是一个基于生成式AI的简历分析与LinkedIn职位抓取工具。它利用大语言模型解析用户上传的简历,自动生成摘要、优缺点分析、改进建议和匹配的职位名称,同时通过Selenium抓取LinkedIn上的职位详情,帮助求职者快速优化简历。项目以Jupyter Notebook形式提供,核心流程包括简历文本提取、LLM分析、职位搜索与匹配。它解决了求职者手动修改简历耗时、职位匹配不精准的问题,宣称可将简历优化时间缩短30%。工具适合求职者、职业顾问和招聘人员使用,能显著提升简历与目标职位的契合度。

开源 free 开源模型
访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗
GitHub 星标 ★ 208
维护状态 低维护
是否开源 是
定价模式 free

项目数据

分类开源模型
开发团队gopiashokan
所属国家
定价模式free
价格说明开源项目,MIT许可证,可自由使用和修改,无付费版本。
访问状态
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Jupyter Notebook
技术栈/模型ai,analyzer,artificial-intelligence,chatgpt,faiss,langchain,large-language-models,linkedin,linkedin-scraper,llm,openai,openai-api,python,qa-chain,resume,resume-analyzer,selenium,selenium-python,streamlit,webscrape
GitHub 星标★ 208
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2023-09-24 00:00:00
最近更新2026-09-17 00:00:00
维护状态低维护
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-08-09
浏览次数4

使用教程

核心亮点

  • 集成LLM进行深度简历分析,输出优缺点和改进建议,而非简单关键词匹配
  • 自动抓取LinkedIn职位详情,与简历分析结果联动,提供针对性职位推荐
  • 提供可操作的优化建议,帮助用户根据目标职位调整简历内容

不足之处

  • 依赖Selenium抓取LinkedIn,可能受网站反爬机制影响,稳定性待观察
  • 文档和社区支持较少,项目处于早期阶段,使用门槛较高

适用场景

  • 求职者快速评估简历质量并获取改进方向
  • 职业顾问批量分析客户简历,提供个性化建议
  • 招聘人员筛选简历时,辅助识别候选人的优势与短板

替代项目

Jobscan、Resume Worded、Kickresume

项目介绍

AI-Resume-Analyzer-and-LinkedIn-Scraper-using-Generative-AI 是行业应用领域的开源项目,由 gopiashokan 开发,2023 年首次发布。

它收录于行业应用分类,该分类目前共有 545 个项目,GitHub 星标数为 208。

项目已超过三个月没有代码更新,维护节奏明显放缓,最近一次代码更新于 2026-09-17。MIT许可证,可自由使用和修改,无付费版本。

它主要面向的使用场景是:求职者快速评估简历质量并获取改进方向。同类可对比的替代方案包括 Jobscan、Resume Worded、Kickresume。

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