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将招聘邮件转化为结构化求职记录的 AI 智能体 —— 规则引擎 + LLM,本地优先。

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工具概览

Inbox Job Tracker 是一个能理解求职相关邮件的 AI 智能体,把它们整理成结构化的申请历史。它监控收件箱,识别求职活动,并自动更新申请时间线,对明显的情况使用确定性规则,对含糊的情况使用 AI 智能体。输出是可用于 Excel、Google Sheets 或导入其他工具的 CSV 文件,以及按每个申请一条记录分组的 HTML 页面。

规则处理明显的邮件,AI 智能体则阅读规则无法判定的正文,并判断每封邮件的含义。该项目也可以完全不用 AI 运行,仅靠规则同样能生成申请历史。核心零依赖,可在任何 Python 3.10+ 上运行。

邮箱访问是只读的:不上传任何内容,不标记已读,也不改动邮箱中的任何内容。推荐流程使用 Claude Code,无需单独的 API 密钥,因为判断是在 Claude Code 会话内完成的。可以配置多个邮箱,每个账户保留各自的存储。

定价

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价格与限制可能变化,请以官网为准,并确认币种、付款周期、最低席位数和用量上限。

应用场景

  • 求职者用 Inbox Job Tracker 把求职相关邮件转换成结构化的申请历史。
  • 用户用它监控收件箱并自动更新申请时间线。
  • 用户用它把申请历史导出为 CSV,供 Excel、Google Sheets 或其他工具使用。
  • 用户用它查看按每个申请一条记录分组的 HTML 页面,每行背后附有对应邮件。
  • 用户无需邮箱、凭据或安装,运行演示即可试用。
  • 用户可以完全不用 AI 运行,仅靠规则生成申请历史。
  • 用户可以配置多个邮箱,每个账户保留各自的存储。
  • 用户使用 Claude Code 时,可以让往来邮件不进入主对话。

功能特性

监测收件箱中的招聘邮件

识别求职相关动态

整理结构化的申请记录

自动更新申请进度时间线

用规则处理明确的邮件

用 AI 判断含糊的邮件

将申请记录导出为 CSV

点击申请记录查看关联邮件

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