Telegram工作侦察员
用于作业发现、简历分析和实时匹配评分的自主代理工作流程。该系统专为高可用性而设计,具有多提供商LLM回退链和弹性的API密钥轮换策略。
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建筑
graph TD
User((User)) -- Telegram --> Bot[Telegram Bot]
subgraph Core Engine
Bot --> Orch[LLM Orchestrator]
Orch --> Fallback{Fallback Chain}
Fallback -- 1 --> Gemini[Gemini 1.5 Flash]
Fallback -- 2 --> GPT4[GitHub GPT-4.1]
Fallback -- 3 --> OpenRouter[OpenRouter / Groq]
end
subgraph MCP Tool Layer
Orch --> JS[Job Search Tool]
Orch --> RA[Resume Analyzer]
Orch --> FS[Fit Scorer]
JS --> JAPI[JSearch API]
end
subgraph Infrastructure
Bot -- Health Check --> Render[Render Web Service]
Cron[Cron-job.org] -- Keep Alive --> Render
end| 层 | 技术 | 目的 |
|---|---|---|
| 接口 | Telegram Bot | 用户交互和文件处理 |
| 逻辑 | Python/OpenClaw | 代理编排和工具执行 |
| 搜索 | JSearch API | 来自LinkedIn/Everly/Glassdoor的实时工作数据 |
| 脑 | 多LLM | 结构化分析和评分 |
| 托管 | 提供全天候部署,并进行健康检查监控 |
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主要特点
- 弹性回退:如果达到速率限制,则自动在6+个LLM提供商(Gemini、GitHub、Groq、SambaNova、OpenRouter)之间轮换。
- API键旋转:支持每个提供商使用多个密钥,以实现不间断服务。
- 零成本部署:使用Render的免费层和cron作业心跳,针对100%免费托管进行了优化。
- 简历匹配度评分:基于技术重叠和经验的即时0-100分。
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安装说明
1.环境配置
创建一个 .env 包含以下变量的文件:
# Bot Configuration
TELEGRAM_BOT_TOKEN=your_bot_token
PORT=8080
# Job Search
JSEARCH_API_KEY=primary_key
JSEARCH_API_KEY1=backup_key
# LLM Providers
GITHUB_TOKEN=primary_token
GITHUB_TOKEN1=backup_token
OPENROUTER_API_KEY=your_key
GEMINI_API_KEY=your_key
SAMBANOVA_API_KEY=your_key2.本地设置
git clone https://github.com/Kunal04041/OpenClaw-Integrated-MCP-Server-for-Job-Discovery-Resume-Fit-Scoring.git
pip install -r requirements.txt
python telegram_bot.py3.部署(渲染)
- 服务类型:Web服务
- 构建命令:
pip install -r requirements.txt - 开始命令:
python telegram_bot.py - 健康检查:使用 cron-job.org 每10分钟ping一次渲染URL以防止睡眠。
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项目结构
.
├── telegram_bot.py # Main entry point and bot logic
├── Procfile # Deployment manifest
├── requirements.txt # Dependencies
├── mcp-server/ # Multi-Model Logic
│ ├── llm_service.py # Fallback and rotation logic
│ ├── job_search.py # JSearch API integration
│ ├── resume_analyzer.py # LLM-based analysis
│ └── fit_score.py # Fit calculation
└── README.md