BOSS Resume Sync

一个面向 Codex、Claude Code 和 DeepSeek Harness（DSH）的跨 Agent 简历同步插件。用户上传 PDF、DOCX、HTML、Markdown 或纯文本简历后，Agent 解析内容、生成可审查的结构化数据，再通过 Microsoft Edge 将变化同步到已登录的 BOSS 直聘在线简历。

它解决什么

• 不再针对某一份固定简历硬编码字段。
• 默认保留项目经历，除非用户明确要求修改或删除。
• 不接管登录、不绕过验证码；遇到安全验证时等待用户手动完成。
• 不保存账号密码，同步结束后删除临时 Edge 用户目录。
• 同一套 Skill 核心同时提供 Codex、Claude Code 和 DSH 适配清单。

通用浏览器控制插件没有重复实现。GitHub 上已有 Playwright MCP、Chrome DevTools MCP 和 browser-use；本仓库只保留 BOSS 简历同步所需的窄范围、域名受限 CDP 桥。去重依据见 docs/duplicate-check.md。

支持的输入

格式	支持方式
PDF	pdfjs-dist 提取文本；扫描件由 Agent 的视觉/OCR 能力补足
DOCX	mammoth 提取正文
HTML / HTM	提取可读文本
TXT / Markdown	直接读取
DOC	不支持，请先另存为 DOCX 或 PDF

工作流

1. extract 读取上传文档。
2. Agent 根据 Resume schema 生成 resume.json；不臆造缺失信息。
3. validate 校验结构化简历。
4. start 复制必要的 Edge 登录数据到临时目录，并用仅监听 127.0.0.1 的 CDP 打开 BOSS 在线简历。
5. Agent 使用 read、fill、click、eval 分区块保存，逐项复核。
6. stop 关闭调试浏览器并删除临时登录副本。

安装依赖

npm install

CLI 快速使用

node skills/boss-zhipin-resume-sync/scripts/boss-resume.mjs extract ./resume.pdf --out ./.boss-resume/source.json
node skills/boss-zhipin-resume-sync/scripts/boss-resume.mjs validate ./.boss-resume/resume.json
node skills/boss-zhipin-resume-sync/scripts/boss-resume.mjs start
node skills/boss-zhipin-resume-sync/scripts/boss-resume.mjs read --max-chars 20000
node skills/boss-zhipin-resume-sync/scripts/boss-resume.mjs stop

start 前需要退出所有普通 Edge 窗口。脚本不会自动关闭其他浏览器窗口，避免丢失用户数据。

Agent 安装

Codex

仓库根目录包含 .codex-plugin/plugin.json 和标准 skills/。可从 Codex 插件市场安装，或在本地开发时把本目录作为插件加载。

Claude Code

仓库根目录包含 .claude-plugin/plugin.json。插件加载后使用同一个 skills/boss-zhipin-resume-sync；也可以只把该 Skill 目录放入 Claude Code 的项目或个人 skills 目录。

DSH

仓库是标准 npm/Cordis 包，包含 cordis.patch.yml 和 lib/index.js：

dsh plugin add github:520mxj/boss-zhipin-resume-sync

DSH 通过 ctx.skills.registerProvider() 注册同一份 Skill。

安全边界

• 只允许对 www.zhipin.com 执行 CLI 的 eval、fill 和 click。
• 不处理密码、银行卡、验证码或身份验证弹窗。
• 删除简历区块或联系方式前必须获得用户明确授权。
• 临时浏览器资料目录由脚本创建、使用并清理；不要把它提交到 Git。
• 本工具服务于用户自己的求职简历，不包含自动投递、批量爬取、招聘方操作或规避风控功能。

开发验证

npm test
node skills/boss-zhipin-resume-sync/scripts/boss-resume.mjs --help

License

MIT