简历爬虫

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把简历文件转换为结构化表格行,加速筛选流程。提取联系方式、技能、工作经历与教育背景,并导出整洁表格用于检索与分析。
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PRODUCT HUNT#1 Product of the Week
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从简历中提取候选人数据使用 Thunderbit 快速抓取并提取结构化数据。AI 会自动整理格式、归类关键信息,方便审核;几分钟内即可导出到 Google Sheets、Airtable 或 Notion。
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从简历中提取候选人数据

Thunderbit 不仅能从网页及其子页面抓取信息,也支持处理 PDF、文档和图片,帮你快速收集并结构化关键字段,输出统一表格;同时还能对结果进行摘要、分类与格式化,加速审核流程。 你可以将结构化数据导出到 Google Sheets、Airtable 或 Notion,便于协作与跟踪。借助 AI Suggest Fields,一键生成列字段;当数据来源跨多页时,还可通过分页抓取与子页面补全实现批量采集。

如何使用 Thunderbit 提取简历数据

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第 1 步下载并安装前往 Thunderbit Chrome Extension Download Page 下载并安装 Thunderbit Chrome 扩展。安装完成后,登录或注册一个免费账号即可开始使用。
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第 2 步打开扩展程序打开 Thunderbit Chrome 扩展,然后进入 Resume Scraper。选择一种输入方式:(1) 在“Upload Resume File(s)”标签页,将一份或多份 PDF/DOCX 简历拖拽到“resume_files”上传区;或 (2) 在“Paste Resume Text”标签页,将完整简历内容粘贴到“resume_text”,并可选填写“source_file_name”作为标识。若希望在输出表格中包含简历全文,将“include_resume_text”设为“yes”;否则保持为“no”。
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第 3 步点击“Extract resume data”按钮点击“Extract resume data”,即可为每份简历生成结构化表格。Thunderbit 会提取 Full Name、Email、Phone、Location、LinkedIn URL、Portfolio URL、Skills(标准化)、Work Experience、Education、Certifications、Projects、Source File Name 等字段;如已开启,也可包含 Resume Text。表格生成后,可导出到 Excel、Google Sheets、Airtable 或 Notion,或下载为 CSV/JSON,用于筛选与分析流程。

了解如何从简历中提取结构化候选人数据

将简历关键信息提取为结构化表格

简历爬虫可将非结构化简历统一整理成可排序、可筛选、易审核的表格。你可以上传 PDF/DOCX 文件或直接粘贴简历文本,Thunderbit 会识别筛选所需的核心字段,如姓名、邮箱、电话、所在地、LinkedIn、作品集链接、技能、工作经历、教育背景、证书与项目等。非常适合招聘人员、HR 团队与用人经理提升简历入库效率与一致性。
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技能标准化、经历结构化,提升检索与筛选效率

不同候选人的简历在格式、措辞与章节顺序上差异很大,手动对比既慢又不统一。简历爬虫会将技能提取为标准化列表,并以更一致的结构记录工作经历(如公司、职位、时间与要点)。这能帮助人才团队进行更准确的关键词检索、并排对比候选人,并减少为内部评审反复整理格式的时间。
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批量处理简历,适配高频招聘场景

在规模化招聘中,简历爬虫支持批量上传,一次处理多份简历并返回一张汇总表。每行都会包含来源文件名,便于追溯候选人;你也可以选择附带简历全文,用于审计、后续解析或内部检索。适合招聘运营、猎头/外包机构,以及同时推进多个岗位的团队。
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将结构化结果导出到常用系统,便于分析与协作

提取完成后,你可以将表格导出到 Excel、Google Sheets、Airtable 或 Notion,或下载为 CSV/JSON。这样便于制作候选人短名单、搭建筛选看板、与相关方共享候选人进度,并对技能覆盖、资历层级或教育背景做基础分析。标准化列也更利于后续对接 ATS 或 CRM 流程。
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用户如何评价 Thunderbit

Taryn W.增长策略师@Thunderbit 改变了我做竞品研究的方式。我点击“AI Suggest Fields”,它就能把分页结果整理成干净的表格——不用写代码,也不用碰 CSS。分析长尾市场的产品数据时,真的省了很多时间。
Miles T.销售开发顾问我用 Thunderbit 从目录网站抓取邮箱和电话号码。它只需一键就能提取干净的联系信息,导出到 Sheets 或 Notion 也只要几秒。不用额外配置,不用写代码——直接就能用。
Rhea C.电商分析师Thunderbit 帮我监控跨多个页面的 SKU 数据。我先抓取列表,再用 Subpage Scraping 提取完整商品规格、价格、评论和库存。AI 会把所有内容整理成我定义好的列。
Cassian B.房地产顾问Thunderbit 的 Scheduled Scraper 让房产跟踪变得更轻松。我用自然语言描述抓取间隔,它就会自动拉取更新的房源、价格和链接,不需要再重新配置。简单又实用。
Dorian B.内容与 SEO 专家我用 Thunderbit 的 Field AI Prompts 清理并标记抓取的博客内容。它能提取标题、作者,甚至建议分类。对动态网站和子页面效果都很好——非常适合构建结构化 SEO 数据集。
Lina K.平台招商运营负责人我们用 Thunderbit 跟踪小众商店的 SKU。Cloud Scraping 一次能处理 50 个页面;遇到需要登录的网站,就切换到浏览器模式。速度快、灵活,而且不需要持续维护或手动改动。
Jorge F.入站销售经理Thunderbit 的 AI Autofill 简直救命。抓完联系人信息后,我直接在浏览器里用它填写潜在客户表单。只要选中标签页,它就会根据抓取的数据行自动填好所有内容,不需要手动输入。
Alina D.自由研究员我一直用 Thunderbit 从 PDF、图片型网站和无限滚动页面中提取数据。它能用 AI 处理杂乱格式,并在几秒内输出可直接导出的表格,发到 Google Sheets 或 Airtable 非常方便。
Taryn W.增长策略师@Thunderbit 改变了我做竞品研究的方式。我点击“AI Suggest Fields”,它就能把分页结果整理成干净的表格——不用写代码,也不用碰 CSS。分析长尾市场的产品数据时,真的省了很多时间。
Miles T.销售开发顾问我用 Thunderbit 从目录网站抓取邮箱和电话号码。它只需一键就能提取干净的联系信息,导出到 Sheets 或 Notion 也只要几秒。不用额外配置,不用写代码——直接就能用。
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Alina D.自由研究员我一直用 Thunderbit 从 PDF、图片型网站和无限滚动页面中提取数据。它能用 AI 处理杂乱格式,并在几秒内输出可直接导出的表格,发到 Google Sheets 或 Airtable 非常方便。

常见问题

使用 AI 提取数据
轻松将数据转移到 Google Sheets、Airtable 或 Notion
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