Lobsters | 原文链接 | 2026-09-29 收录 · 热度 2

用你自己的浏览器做求职自动化：一个命令行工具

来源: github.com/sebastiancarlos/shobr — 2026-09-28

SHOBR 自称是最隐形、最 UNIX 味的求职自动化工具：它不用无头浏览器，而是驱动你日常使用、已经登录的浏览器，准备、提议并验证每一步，但最终按下提交键的永远是你本人。作者用它来对抗这个空间里大量「撒网式海投」的脚本。

核心要点

底层依赖 beachpatrol 驱动已登录的日常浏览器，对 LinkedIn 来说你只是一个在正常点击的用户，而不是自动化账号。
设计上坚持 Human-in-the-Loop：工具负责写草稿、生成 PDF 与核对信息，投递动作始终留给人类。
虽然简历与岗位的自动匹配多少需要模型参与，但项目刻意尽量少用 LLM，也不要求额外挂一个 agent 驱动，想要更多能力可以自己在其上写技能或 MCP 服务。
LLM 提供方无关：通过 any-llm 抽象，可以跑 OpenAI、Anthropic、本地模型，甚至借道本地 agent 订阅。
所有数据以只追加的 JSONL 事件日志保存并投影成状态文件，流水线可以随时中断，也可以在新规则下重算线索，不会丢数据。
简历用 Markdown 维护，经 Groff 与 Pandoc 编译成 ATS 可读的 PDF；用标准库 unittest 做完整的红绿 TDD，全文约 3500 行，作者特意强调「不是 vibecoded」。

SHOBR 负责准备、提议与验证：草稿是它写的，PDF 是它生成的，但最终那一下提交永远由你来点。