jobsearchradar 2.2.1

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对助手说出你的求职需求，查中国校招、实习、社招与招聘日历。

把分散在企业招聘站和公开招聘公告里的信息，整理成可追溯的本地索引。按城市、公司、方向与届次发现机会，读原始 JD，核对日期，再回到来源页确认投递。适合找校招的应届生、找实习的在校生，以及寻找社招机会的求职者。

接入支持 MCP / skill 的助手后，日常查询只需对话。 数据在本地，提供 CLI 与 MCP 两种入口；查询工具不需要 API key。你使用的助手由其服务方单独提供。

快速开始 · 查询示例 · 数据与覆盖 · 使用文档 · 参与贡献

你可以这样问

“苏州、无锡都可以，帮我找财务校招；排除上海，把2027届明确匹配和届次没写的分开。”

“帮我比较这几个岗位的学历要求，字段与正文有冲突的请指出依据。”

“看看招聘日历里哪些项目有明确网申窗口，哪些还需要去官网确认。”

_{流程示意采用实际工具返回的结果节选，非第三方客户端录屏。原始数据时间与演示范围见素材说明；播放节奏不代表查询耗时，候选不等于资格已确认。}

为什么用 job_radar

快速开始

需要 Python 3.11+，支持 Windows、macOS 和 Linux。首次完成下面的配置后，即可在兼容助手中对话查询。详细排错见首次使用指南。

1. 安装工具，下载本地数据

pip install --upgrade "jobsearchradar[mcp]==2.2.1"
jobradar update

2. 在助手中添加 MCP 服务

在客户端的 MCP 配置中添加 stdio 服务；不同客户端的配置入口可能不同：

{
  "mcpServers": {
    "jobradar": {
      "command": "jobradar-mcp"
    }
  }
}

3. 新建对话，说出你的条件

例如：“帮我找上海的算法实习，列出原始链接、数据时间和需要核实的要求。”客户端需能找到安装环境里的 jobradar-mcp；找不到命令时使用可执行文件的绝对路径。也可让支持 skill 的助手按查询工作流调用 CLI。

包名是 jobsearchradar，命令是 jobradar / jobradar-mcp。首次更新需要联网下载三库；下载后可以离线查询，后续执行 jobradar update 检查新快照。默认目录为 ~/.cache/jobradar，可通过 JOBRADAR_HOME 修改。

当前推荐 GitHub 数据渠道。2026-11-03 核查时 Gitee 镜像入口返回 404，暂不作为可用下载承诺；npm 暂无本项目发行包。详见安装渠道。

只使用终端时，安装 jobsearchradar==2.2.1 后运行 jobradar search --company 复星医药 --type campus --limit 3 --table 即可开始。

查询示例

按条件找岗位

# 公司 + 招聘类型 + 届次
jobradar search --company 复星医药 --type campus --grad-year 2027 --limit 3 --table

# 搜索标题与 JD 正文，多个词共同匹配
jobradar search --text "PyTorch 大模型" --type campus --limit 3 --table

# 城市、职类与去重
jobradar search --city 上海 --category 算法 --type intern --dedupe --table

# 可选城市取并集，排除含上海的多城市记录
jobradar search --cities 苏州 无锡 --exclude-city 上海 --category 财务 --table

查看日历与最近变化

jobradar calendar --group 阿里巴巴 --grad-year 2027 --table
jobradar diff --days 7 --types open --table
jobradar diff --days 7 --by category --company 腾讯
jobradar trends 美团 --step-days 7

省略 --table 即输出 JSON，便于脚本处理。用 jobradar show <job_id> 查看单岗详情与 JD；用 jobradar doctor 检查本地数据状态。更多参数见 jobradar --help 与 字段说明。

CLI / MCP 默认折叠相同展示分组，variants 保留原条数；查看全部记录用 --no-dedupe。 按届次或截止日筛选时，即使有结果也会提示未标注字段的范围。未知候选与明确匹配分别说明，不能把关键词命中当作资格保证。详见个人条件查询。

接入 MCP

提供搜索、单岗详情、近期变化、职类新增、公司对比、趋势、数据状态、招聘日历和统计 9 个工具。安装配置见快速开始。自定义数据目录时，在该服务的 env 中传入 JOBRADAR_HOME；MCP 与 CLI 共用查询规则。

薪资、经验、每周实习天数和远程等精细条件需要读取详情逐条核实，不能将全文词语命中直接写成“满足要求”。缺失日期和资格条件会保留未知。更多示例见个人条件查询。

数据与覆盖

配置统计 · 2026-11-03

已核验发布快照 · 2026-11-02T14:39:29Z

共 298,631 条岗位记录，其中 277,567 条在招记录；在招 JD 正文覆盖率 97.3%。招聘日历样本共 5,135 条，含 2,078 条人工整理条目。这是有日期的历史快照，实时规模以本地 jobradar stats 和最新 数据 Release 为准。

配置覆盖不等于当天在招；聚合招聘简章可能对应多个岗位，不能按单个职位理解。日期缺失保留为空，学校公告展示截止日与企业网申截止日分别处理。更多口径、可复算命令与已知限制见 覆盖说明。

项目如何运行

flowchart LR
    A["公开招聘来源"] --> B["合规检查 · 27 个适配器"]
    B --> C["归一化 · 去重 · 状态事件"]
    C --> D["GitHub Release / SQLite 快照"]
    E["人工核验的招聘日历"] --> D
    D --> F["本地 CLI"]
    D --> G["MCP"]
    F --> H["筛选 · 检索 · 分析"]
    G --> H

采集运行在 GitHub Actions，查询运行在你的电脑上。核心查询集中在一处，CLI 与 MCP 共享相同筛选规则。

一起把它做好

欢迎补充公开招聘源、修正公司归属与招聘日期、改进适配器、提交可复现的问题，或完善翻译。

git clone https://github.com/lijiaqi-AI-Product-Manager/job_radar.git
cd job_radar
uv sync --frozen --all-extras
uv run pytest
uv run ruff check .

从 贡献指南、开发规范 和 路线图 开始。问题反馈请附命令、数据时间与原始来源链接，帮助维护者快速定位。

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文档与许可

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