n8n 实现 LinkedIn +AI 招聘爬虫打造求职助手

本文分享如何用 n8n 构建一个自动化流程，它能抓取 LinkedIn 指定职位的招聘信息，用 AI 分析岗位匹配度，并结合求职者的简历生成个性化求职信。解放双手！

环境准备

n8n 部署

docker run -it --rm --name n8ntest \
 -p 5678:5678 \
 -e GENERIC_TIMEZONE="Asia/Shanghai" \
 -e TZ="Asia/Shanghai" \
 -e N8N_DEFAULT_LOCALE=zh-CN \
 -e N8N_SECURE_COOKIE=false \
 -v n8n_data:/home/node/.n8n \
 docker.n8n.io/n8nio/n8n

n8n 访问地址：http://localhost:5678

导入 n8n 配置文件

Google API 配置

准备一份 Google Sheet 来存储岗位信息，行首为：

准备 n8n 的 Google Service Account API 的凭证，如果你使用的是n8n 的SaaS版本，只需要按照n8n Google OAuth这份指南通过 OAuth 重定向来绑定。

如果你跟我一样是本地部署，上面这一步可忽略，因为你需要前往 Google Cloud Console 创建服务账号，获取 JSON 密钥文件用于 Google Sheets API 访问，需要用到 Google Driver API、Google Sheet API，并在 Google Cloud 中给服务账号授权（这个步骤非常复杂，如果你搞不定请留言告诉我，我会回来补充说明操作）。

在 n8n 的两个 Google Sheet 节点中，将 Document 和 Sheet 修改为你创建的 Sheet。

RSS.app API 配置

推荐使用 rss.app 服务，注册后可以免费使用几天，足够个人学习使用需要了。

不推荐用 fetchrss 和 PolitePol 平替，功能受限。

获得 Linkedin 招聘岗位的 RSS Feed URL

在 Linkedin 的页面搜索你感兴趣的职位后，将网址复制到 RSS.app 中创建Feed URL。

准备 AI API

我使用的是阿里云大模型百炼平台提供的免费 QwenAPI，在「模型广场」页面任选一个文本模型进入，可以在列表中看到免费剩余 Tokens。在这里我选择用”qwen-plus-2025-07-14″（来源于页面的 Code 列）。

进入API-Key 界面创建一个 API-KEY，在 Http Request Node 会用到。

核心流程实现

RSS 数据源获取

使用 Schedule Trigger 定时触发，PHP RSS Read 节点从 LinkedIn RSS feed 获取最新职位，将RSS.app 的 Feed URL 粘贴到 RSS Node 中。

智能跳过机制

Limit 节点的作用是跳过已处理的记录。当你第二次运行脚本时，通过设置 maxItems: 50 和 keep: "lastItems"，系统会从最后提取剩余的职位，直接处理新的内容。

时效性过滤

If 节点实现时间窗口过滤，只处理4个月内发布的职位：

new Date(new Date().setMonth(new Date().getMonth() - 4))

页面内容抓取

HTTP Request 节点获取 LinkedIn 职位详情页的完整 HTML 内容，为 AI 分析提供原始数据。这一步无法使用优秀的firecrawl 完成 AI 分析 HTML 的工作，因为政策的原因。

去重检查

Get row(s) in sheet 节点通过职位标题检查是否已存在相同记录。

AI 智能分析

职位信息结构化

第一个 Message a model 节点将 HTML 内容转换为结构化 JSON：

{
  "title": "高级软件工程师",
  "position": "全栈开发工程师",
  "companyName": "示例科技有限公司",
  "industry": "零售业",
  "positionDescription": "负责公司核心产品开发...",
  "benefits": "五险一金、带薪年假..."
}

匹配度评分

第二个 Message a model1 节点基于简历内容对职位进行匹配度评分：

• 技能匹配度（3分）
• 经验级别匹配（2分）
• 远程工作支持（1分）
• 职级匹配（1 分）
• 资格要求满足度（3分）

输出格式：

{
  "score": 10,
  "cover_letter": "个性化求职信内容..."
}

AI 模型配置

n8n支持多种 AI 模型切换，在节点配置中修改 modelId 和 API 凭证即可：

• OpenAI：gpt-4, gpt-3.5-turbo
• DeepSeek：deepseek-chat, deepseek-coder
• Claude：claude-3-opus, claude-3-sonnet
• 国产模型：通义千问、文心一言

个人简历配置

在 Prompt 中粘贴求职者的简历信息。

数据存储

Append or update row in sheet 节点将分析结果写入 Google Sheets。

Wait 节点添加3秒延迟，避免触发 LinkedIn 反爬机制和 API 频率限制。

性能与成本

实测数据：

• 处理速度：每个职位约30秒
• AI 调用成本：$0.02-0.05/职位