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job_radar

给 AI 助手的求职搜索技能:中国校招、实习、社招与招聘日历。自然语言提问,获取岗位要求、来源链接与投递入口;支持 Skill / MCP。

Install / Use

claude mcp add lijiaqi-AI-Product-Manager -- npx -y github:lijiaqi-AI-Product-Manager/job_radar

If the server publishes to npm under a different name, use that package instead — check the repo README.

About this skill
🔌

MCP Server

Model Context Protocol server

Quality Score

84/100

Supported Platforms

Claude Code
Claude Desktop

Our assessment of job_radar

job_radar scores 84/100 on our quality scale, 470th of 598 Data & Analytics skills we index.

Its MCP Server is 12 KB long, well organised into 14 sections with 7 code examples: a thorough specification that gives an agent plenty to work with.

It has 46 GitHub stars, so there is little community track record yet; judge it on its content.

Substance
30/30
Structure
20/20
Description
12/15
Adoption
7/20
Freshness
15/15

Maintenance, license and trust

  • The repository was last updated today, so job_radar is actively maintained.
  • It is released under the MIT license, a permissive license that allows use, modification and commercial use with attribution.
  • Its trust signals score 92/100, with 1 caution from licensing, adoption, age or documentation. These come from repository metadata, not a code audit — read the skill file before letting an agent act on it.

job_radar compared with similar skills

All 4 of these similar skills score higher than job_radar; compare them before choosing.

SkillScoreStarsUpdatedFormat
job_radar (this skill)by lijiaqi-AI-Product-Manager8446todayMCP Server
claude-memby thedotmack100113.9ktodayCLAUDE.md
Agent-Reachby Panniantong100109.6ktodayCLAUDE.md
headroomby headroomlabs-ai10079.0ktodayCLAUDE.md
CowAgentby zhayujie10047.8ktodayCLAUDE.md

Frequently asked questions

How do I install job_radar?
Run claude mcp add lijiaqi-AI-Product-Manager -- npx -y github:lijiaqi-AI-Product-Manager/job_radar. The install tabs above show the steps for each supported agent.
Which AI agents does job_radar work with?
It is written for Claude Code and Claude Desktop, as a MCP Server file. Other agents that read the same format can often use it too.
Is job_radar safe to use?
It is MIT-licensed and scores 92/100 on trust signals. Skills are instructions an agent will follow, so read the file before installing it and do not approve commands you do not understand.
Is job_radar still maintained?
The repository was last updated today, so job_radar is actively maintained.

job_radar:找工作,说句话就好。首次接入后即可对话查询。 / Job search. Just ask your assistant. Connect once, then ask naturally.

机会与路径,一眼看清:校招、实习、社招、招聘日历,以及说需求、找机会、看来源。 / Opportunities and workflow: graduate roles, internships, experienced hires, calendars; ask, discover and verify.

<p align="center"> <a href="https://github.com/lijiaqi-AI-Product-Manager/job_radar/releases/latest"><img src="https://img.shields.io/github/v/release/lijiaqi-AI-Product-Manager/job_radar?cacheSeconds=300&color=58bfa5" alt="Latest release"></a> <a href="https://pypi.org/project/jobsearchradar/"><img src="https://img.shields.io/badge/dynamic/json?url=https%3A%2F%2Fpypi.org%2Fpypi%2Fjobsearchradar%2Fjson&query=%24.info.version&label=PyPI&prefix=v&color=58bfa5&cacheSeconds=300" alt="PyPI"></a> <a href="https://github.com/lijiaqi-AI-Product-Manager/job_radar/actions/workflows/ci.yml"><img src="https://github.com/lijiaqi-AI-Product-Manager/job_radar/actions/workflows/ci.yml/badge.svg" alt="CI"></a> <a href="https://github.com/lijiaqi-AI-Product-Manager/job_radar/releases/tag/data-latest"><img src="https://img.shields.io/badge/data-daily_snapshots-58bfa5" alt="Daily data snapshots"></a> <a href="https://github.com/lijiaqi-AI-Product-Manager/job_radar/blob/main/pyproject.toml"><img src="https://img.shields.io/badge/python-3.11%2B-7bb7ff" alt="Python 3.11+"></a> <a href="https://github.com/lijiaqi-AI-Product-Manager/job_radar/blob/main/LICENSE"><img src="https://img.shields.io/badge/license-MIT-7bb7ff" alt="MIT license"></a> </p> <p align="center"> 简体中文 · <a href="https://github.com/lijiaqi-AI-Product-Manager/job_radar/blob/main/README.en.md">English</a> · <a href="https://github.com/lijiaqi-AI-Product-Manager/job_radar/blob/main/README.ja.md">日本語</a> · <a href="https://github.com/lijiaqi-AI-Product-Manager/job_radar/blob/main/README.ko.md">한국어</a> · <a href="https://github.com/lijiaqi-AI-Product-Manager/job_radar/blob/main/README.es.md">Español</a> · <a href="https://github.com/lijiaqi-AI-Product-Manager/job_radar/blob/main/README.fr.md">Français</a> · <a href="https://github.com/lijiaqi-AI-Product-Manager/job_radar/blob/main/README.de.md">Deutsch</a> · <a href="https://github.com/lijiaqi-AI-Product-Manager/job_radar/blob/main/README.ru.md">Русский</a> </p>

给你常用的 AI 助手,加一个找工作的技能。

你说想去哪里、做什么、有什么条件,助手帮你查中国校招、实习、社招与招聘日历,读岗位要求,再把候选和来源链接整理给你。适合应届生、在校实习生和寻找社招机会的求职者。

推荐通过 Agent 平台的技能或 MCP 接入,日常使用直接聊需求。 WorkBuddy、千问办公可从技能导入开始;Kimi 的本地 Agent 模式、Claude Desktop、ChatGPT 等按客户端能力选择接入路径。扣子、智谱清言等平台的适用条件见平台说明。首次按平台提示准备工具和数据,之后不用记命令或参数。

<p align="center"> <a href="#快速开始">快速开始</a> · <a href="#查询示例">查询示例</a> · <a href="#数据与覆盖">数据与覆盖</a> · <a href="https://github.com/lijiaqi-AI-Product-Manager/job_radar/blob/main/docs/README.md">使用文档</a> · <a href="https://github.com/lijiaqi-AI-Product-Manager/job_radar/blob/main/CONTRIBUTING.md">参与贡献</a> </p>

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。”

从求职需求、真实候选到要求核实与招聘日历的流程演示

<sub>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。</sub>

为什么用 job_radar

| 你想做的事 | 项目提供的能力 | | :--- | :--- | | 找到适合自己的岗位 | 多城市并集,排除城市、公司和标题词;按招聘类型、职类与毕业年份组合筛选 | | 阅读真正的岗位要求 | 搜索标题与 JD 原文,保留原始招聘链接 | | 跟上招聘节奏 | 招聘日历、网申窗口,以及开岗 / 变更 / 下架历史 | | 沿用熟悉的助手 | 完成首次接入后,用自然语言提问、补充条件和比较候选 | | 减少重复翻找 | 在同一工作流中查询岗位、原始要求、近期变化与招聘日历 | | 判断信息是否可靠 | 官方与聚合来源分开标注,提示字段缺失与学历冲突,统计可复算 |

快速开始

代码包与招聘数据分开下载。正文采用无损精简存储,默认自动清理无读者的旧快照;全部岗位关联和观测时间保留。下载与空间说明。

1. 打开你常用助手中支持技能或本地工具的 Agent 工作模式。 不确定选哪个?先看平台接入说明。

2. 把这段话发给它,跟随平台提示完成首次接入。

请帮我接入这个仓库里的 jobradar 求职搜索技能:
https://github.com/lijiaqi-AI-Product-Manager/job_radar
先阅读接入说明,检查当前平台是否支持;完成后,帮我找上海的产品实习,列
出岗位要求、来源链接和已注明的截止日期,没写清的信息单独说明。

需要上传文件时,从当前代码 Release下载 jobradar-skill.zip,或导入仓库的 skill/jobradar 文件夹。技能包内有助手需要的准备步骤;导入说明后仍需安装查询工具和下载数据。

3. 之后直接说需求,也可以继续追问。

“换成深圳,还是产品实习。把没写截止日期的单独列出来。”

成功接入后,助手应实际查询并给出候选、来源链接和数据时间。普通网页聊天或只接受远程服务地址的模式可能需要换用兼容入口;不能只凭读过仓库介绍就当作已经接入。完整首次使用指南中有说明。

Skill 是助手的求职查询说明,MCP 是它调用工具的连接方式,选平台支持的一种即可。查询工具不需要单独的 API key;你使用的助手可能按其套餐收费。项目不要求上传简历,不代投。

<details> <summary><strong>手动安装与本地 MCP 配置(给负责配置的人或助手)</strong></summary>

需要 Python 3.11+,支持 Windows、macOS 和 Linux:

python -m pip install --upgrade "jobsearchradar[mcp]"
jobradar update
jobradar doctor

在兼容客户端添加本地 stdio 服务,具体顶层字段以客户端界面为准:

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

客户端需能找到安装环境里的可执行文件,找不到时使用其绝对路径。自定义数据目录时,在服务 env 中设置同一 JOBRADAR_HOME。技能路径也可按查询工作流直接调用本地工具,无需同时配置 MCP。

包名为 jobsearchradar,命令为 jobradar / jobradar-mcp。首次更新需联网下载岗位、正文与日历三库,需预留下载和解压空间;下载后本地查询可离线使用。后续让助手检查并更新快照;默认目录为 ~/.cache/jobradar。只用终端可安装 jobsearchradar。

当前推荐默认的 GitHub 数据渠道;Gitee 与 npm 的核查状态见安装渠道。安装与排错提供环境检查和固定源码备用方式。

</details>

查询示例

日常使用可直接说“找上海算法实习”“看看这周新开的岗位”“对比这几家公司的要求”。下面的命令供助手和终端使用者参考。

<details> <summary><strong>查看命令与参数示例</strong></summary>

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。

</details>

助手可以调用哪些能力

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。技能与 MCP 两种接入方式共用查询规则;首次接入见快速开始。

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 · 2026-11-05

| 指标 | 当前值 | 含义 | | :--- | ---: | :--- | | 启用数据源 | 2,230 | 启用的源配置 | | 配置公司 | 2,199 | 启用源对应的去重公司 | | 采集适配器 | 27 | 共享平台与自研站适配器 | | 核心目标覆盖 | 944 / 1,655 · 57.04% | 固定目标池中的配置覆盖 | | 其中官方 / 聚合 | 598 / 346 | 优先按官方归类,不重复计数 |

已核验发布快照 · 2026-11-05T08:58:42Z

共 346,273 条岗位记录,其中 320,353 条可见记录;对应 JD 正文覆盖率 97.6%。招聘日历样本共 5,612 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。

<details> <summary><strong>数据文件与更新机制</strong></summary>

| 文件 | 内容 | | :--- | :--- | | jobs.db | 结构化岗位、状态与变更事件 | | jd_text.db | 岗位职责与任职要求原文 | | calendar.db | 招聘项目、届次、方向、窗口与来源 |

GitHub Actions 定时采集并发布 data-latest,CLI 下载快照后在本地查询。失败抓取不会直接导致岗位下架。数据规模、源可用性和字段完整性随发布变化,使用时应核对 data_as_of 和原始链接。

2.1 默认直接查询兼容快照,已有 FTS5 trigram 索引时继续复用。需要反复全文检索时,可用 jobradar update --prepare-index 在新快照中准备索引,完成后再切换活动数据。详见 发布与兼容性。

</details>

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。问题反馈请附原始提问或操作步骤、数据时间与来源链接;如知道所用客户端,也请一并说明,帮助维护者快速定位。

如果它帮你少翻了几个招聘网站,欢迎 Star,也欢迎分享给正在找工作的朋友。

文档与许可

文档索引 · 常见问题 · 覆盖说明 · 更新日志 · 合规声明

代码采用 MIT License。招聘文本与来源站点内容的权利归原权利人;代码许可不构成对第三方内容的额外授权。项目只访问允许公开读取的内容,不绕过登录、验证码或访问限制。详见 数据使用说明。

<!-- project-growth:start -->

项目增长

Star 历史每天自动更新。更新日期采用 UTC,Star 日期沿用 GitHub 聚合口径。 同时展示 PyPI 每日下载请求量。

<a href="https://github.com/lijiaqi-AI-Product-Manager/job_radar/stargazers"> <picture> <source media="(max-width: 600px) and (prefers-color-scheme: dark)" srcset="https://raw.githubusercontent.com/lijiaqi-AI-Product-Manager/lijiaqi-AI-Product-Manager/main/assets/growth/job_radar/stars-mobile-dark.svg"> <source media="(max-width: 600px)" srcset="https://raw.githubusercontent.com/lijiaqi-AI-Product-Manager/lijiaqi-AI-Product-Manager/main/assets/growth/job_radar/stars-mobile-light.svg"> <source media="(prefers-color-scheme: dark)" srcset="https://raw.githubusercontent.com/lijiaqi-AI-Product-Manager/lijiaqi-AI-Product-Manager/main/assets/growth/job_radar/stars-dark.svg"> <img src="https://raw.githubusercontent.com/lijiaqi-AI-Product-Manager/lijiaqi-AI-Product-Manager/main/assets/growth/job_radar/stars-light.svg" width="960" alt="job_radar · GitHub Star 历史"> </picture> </a> <a href="https://pypistats.org/packages/jobsearchradar"> <picture> <source media="(max-width: 600px) and (prefers-color-scheme: dark)" srcset="https://raw.githubusercontent.com/lijiaqi-AI-Product-Manager/lijiaqi-AI-Product-Manager/main/assets/growth/job_radar/downloads-mobile-dark.svg"> <source media="(max-width: 600px)" srcset="https://raw.githubusercontent.com/lijiaqi-AI-Product-Manager/lijiaqi-AI-Product-Manager/main/assets/growth/job_radar/downloads-mobile-light.svg"> <source media="(prefers-color-scheme: dark)" srcset="https://raw.githubusercontent.com/lijiaqi-AI-Product-Manager/lijiaqi-AI-Product-Manager/main/assets/growth/job_radar/downloads-dark.svg"> <img src="https://raw.githubusercontent.com

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GitHub Stars46
CategoryData
Updated18h ago
Forks4

Languages

Python

Trust signals

92/100

From repository metadata: license, adoption, age and documentation. Not a code audit — see the Safety scan above for what the skill file itself contains.

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job_radar — MCP Server: Install & Safety Check | SkillAgent