JustHireMe

本地AI求职助手,自动抓职位、评匹配、生成申请材料

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 搜索知识 🍴 复刻 366 🐛 待处理 38 👀 关注 6
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 2272
维护状态 维护中
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,AGPL-3.0许可,本地部署,完全免费。

项目预览

JustHireMe 项目界面预览图
图片来源:项目官网

项目数据

分类搜索知识
开发团队vasu-devs
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,AGPL-3.0许可,本地部署,完全免费。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议AGPL-3.0
主要语言Python
技术栈/模型agents,ai,hireme,hiring,job,jobs,mulytiagent,rag,scrape,semantic-search,vector-database
GitHub 星标★ 2272
上线时间2026-02-28 00:00:00
代码更新2026-10-09
仓库体积112.6 MB
本站数据更新2026-11-08
维护状态维护中
收录时间2026-08-09
浏览次数5

项目介绍

JustHireMe 是一个本地优先的 AI 求职情报工作台,专为求职者设计。它通过爬取招聘信息、评估职位匹配度,并自动生成定制化的申请材料,帮助用户高效管理求职流程。项目解决了求职过程中信息分散、筛选耗时、材料准备繁琐等问题。核心能力包括:职位爬虫(支持多种来源)、基于AI的职位匹配评分、自动生成简历和求职信,以及本地数据存储保障隐私。用户可以通过命令行或Web界面操作,整个流程自动化程度高,适合技术背景的求职者快速上手。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 2272

使用教程

ℹ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理,个别步骤可能需要按你的环境微调。

难度:入门 约 15 分钟 部署方式:本地安装 8 步

环境要求

  • Windows / macOS(Apple Silicon) / Linux(Debian、Ubuntu) 桌面系统,用于安装官方安装包
  • 网络连接:首次启动需通过 HTTPS 下载 runtime pack(浏览器 + 向量库 + 嵌入模型)
  • 源码构建方式额外需要 Node.js 与 npm(执行 npm ci)
  • 源码构建方式额外需要 uv(执行 uv sync)与 Tauri 构建环境

安装与启动步骤

  1. 1下载对应安装包

    打开最新 GitHub Release 页面,按你的平台选择资产:Windows 选 _x64-setup.exe,macOS(Apple Silicon) 选 _aarch64.dmg,Linux 选 _amd64.deb 或 _amd6

  2. 2安装桌面应用

    Windows 双击 setup.exe,若出现 SmartScreen 点“更多信息”->“仍要运行”;macOS 打开 dmg,若提示应用已损坏/未验证,去 系统设置 -> 隐私与安全性 -> 仍要打开。

  3. 3Linux 安装 deb

    Debian/Ubuntu 用户用 dpkg 安装下载好的 deb 包,文件名按实际版本号填写。

    sudo dpkg -i JustHireMe_*_amd64.deb
  4. 4Linux 运行 AppImage

    便携版先加可执行权限再运行,无需安装到系统。

    chmod +x JustHireMe_*_amd64.AppImage
    ./JustHireMe_*_amd64.AppImage
  5. 5克隆源码仓库

    想用 Tauri 外壳加 Python 后端 sidecar 的完整开发环境时,先克隆仓库并进入目录。

    git clone https://github.com/vasu-devs/JustHireMe.git
    cd JustHireMe
  6. 6安装前端依赖

    在仓库根目录安装 Node 依赖,使用 npm ci 保证按 lock 文件安装。

    npm ci
  7. 7同步后端依赖

    进入 backend 目录,用 uv 同步 Python 依赖(含开发依赖),完成后回到仓库根目录。

    cd backend
    uv sync --dev
    cd ..
  8. 8启动开发模式

    运行 Tauri 开发命令,它会启动前端并拉起 Python 后端 sidecar/开发进程。仅在开发官网或跑完整本地检查时才需安装 website 目录的 npm ci。

    npm run tauri dev

关键配置

配置项必填说明示例
API Key(应用内设置)是v1 的密钥在桌面应用内配置,保存在本地应用设置中,不上传云端sk-xxxxxxxx

如何确认成功

桌面应用窗口正常打开即成功;首次启动会自动通过 HTTPS 下载并缓存 runtime pack(浏览器 + 向量库 + 嵌入模型),之后可离线启动。开发模式则 Tauri 窗口弹出并同时启动 Python 后端进程。

常见问题

Q:第一次启动为什么很慢?

A:首次打开会通过 HTTPS 下载 runtime pack(浏览器、向量库、嵌入模型)并缓存到本地,这是一次性下载;完成后应用可离线启动,日常更新不会重复下载。

Q:macOS 提示应用已损坏或未验证怎么办?

A:应用尚未公证。进入 系统设置 -> 隐私与安全性,在安全提示处选择“仍要打开”即可放行。

Q:Windows 出现 SmartScreen 拦截怎么办?

A:点击“更多信息”,再点“仍要运行”即可继续安装。

Q:API Key 和个人数据存在哪里?

A:v1 的 API Key 保存在本地应用设置中;画像图谱、向量表、Lead CRM、生成的 PDF、设置与活动历史均为本地存储。官方计划后续改为操作系统钥匙串存储密钥。

Q:必须自己编译才能用吗?

A:不需要。非开发者直接从 GitHub Release 下载对应平台安装包即可;只有想跑 Tauri + Python 后端开发环境时才需要 npm ci、uv sync 和 npm run tauri dev。

注意事项

  • 安装包由 GitHub Actions 从 release tag 构建,Release notes 中提供 SHA256 校验和,可用于核对下载文件。
  • 不要分享含 API Key、Cookie、私人简历或个人数据的截图、日志、issue 附件或数据库文件。
  • 应用会从最新 GitHub Release 自动更新,无需手动升级。
  • 仅在开发官网或运行完整本地检查时,才需要进入 website 目录执行 npm ci。

核心亮点

  • 本地优先架构,数据隐私安全,不依赖云端
  • 自动化职位爬取与匹配评分,节省大量筛选时间
  • 集成AI生成定制化简历和求职信,提升申请效率

不足之处

  • 配置和使用需要一定技术门槛,非技术用户上手难
  • 文档/社区待观察

适用场景

  • 技术求职者批量筛选职位并快速生成申请材料
  • 求职者本地保存职位数据,避免平台信息丢失
  • 需要个性化求职信和简历的自动化生成场景

替代项目

JobFunnel、OpenToWork、JobSearch

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