# 如何获取不重复的新职位提醒 若要针对每个新的非空“平台加职位 ID”只创建一次新通知工作，并处理已有的、符合条件的待处理或失败重试，请把每条已采集的公开职位存入持久账本。 一次采集运行会汇集已采集的公开职位，但日期筛选并不能证明存在在招职位。不同的职位 ID 也可能指向同一个底层空缺。此方法不提供防止重复的能力，也不提供恰好一次保证。投递结果未知时，必须先审阅再重试。 ```text New Collection Batch | +---> New Nonblank Platform + Job ID? ---> Create Pending Notice Work (Once) | +---> Existing Eligible Pending/Failed ID? ---> Retry Notice Work ``` 如何获取不重复的新职位提醒 ## 基本术语 理解这些基本术语，有助于让职位跟踪在数据质量上保持准确： - 职位：招聘网站上发布的一条公开职位广告，由称为职位 ID 的文本字符串标识。 - Actor：一个托管的采集程序，从公开网页获取职位数据。 - 任务：一组已保存的搜索输入，例如目标关键词和地点，供 Actor 使用。 - 首次见到时间：跟踪系统第一次记录某个具体职位 ID 的精确时间。这与招聘网站上的原始发布时间不同。 - 提醒状态：一条记录，表明某职位的通知是待处理、已成功发送，还是失败。 ## 设置来源采集 在跟踪新发布的职位之前，你需要稳定的每日职位数据流。你可以使用 [LinkedIn Jobs Scraper](https://apify.com/chronometrica/linkedin-jobs-scraper) 采集原始职位。 先使用范围较窄的搜索预设，以便轻松测试跟踪账本。默认任务使用多个关键词，但你应先把输入改为只针对一个关键词。 ```json { "searchTerm": "software engineer", "location": "United States", "maxItems": 3, "postedWithin": "7d", "distance": 25, "sortBy": "date", "jobType": "any", "workplaceType": "any", "experienceLevel": "any", "maxPagesPerSearch": 5, "saveOnlyUniqueItems": true, "balanceKeywordCoverage": true, "fetchJobDetails": true, "requestDelayMillis": 500 } ``` 设置来源采集 将 `saveOnlyUniqueItems` 设为 `true` 会去掉单次运行内的重复职位。但它不能阻止不同日期之间的重复。`maxItems` 限制作用于一次运行中的全部搜索词。如果某次运行达到数量上限或遇到来源失败，有些职位可能会被漏掉。把漏采或失败的采集当作未知数据，不要假定新发布的职位为零。 当一次运行成功时，为跟踪流水线提取这些关键字段： 采集器为每条职位输出特定字段。 | 字段名 | 说明 | | --- | --- | | `jobId` | 来源平台职位标识符 | | `jobUrl` | 来源平台职位链接 | | `title` | 职位名称 | | `companyName` | 招聘公司名称 | | `locationRaw` | 原始地点文本 | | `postedAt` | 推导或解析得到的发布时间 | | `postedAtRaw` | 来源上的原始发布标签 | | `scrapedAt` | 采集时间 | | `descriptionStatus` | 职位描述获取状态 | 原始标签与已解析或推导的时间一起保留。相对时间长度不是精确的原始发布时间。读取方的首次见到、最后见到和操作字段是分开的。已知的三行当前验收检查只作为来源身份与时间形态，不是已部署的多日提醒证明。 ## 8 步每日跟踪方法 按这八步处理进入的职位并管理提醒，从而不发送重复通知。 1. 界定符合条件的提醒：符合条件的提醒是一条已采集的职位 ID，它满足你的基本条件（例如职位名称或地点），并且此前未被处理过。把筛选规则与运行记录放在一起。 2. 保留来源行并检查运行输出：保存原始批次输出。在处理各行之前，检查采集错误、条目上限或警告。失败的批次意味着市场状况未知，而不是新职位为零。 3. 创建以非空平台和文本形式的 jobId 为键的跟踪表。缺失的 ID 保持为各自独立、尚未解决的观察，绝不合并空白值。保留读取方字段 `first_seen_at`、`last_seen_at`、`jobUrl`、`review_status`、`alert_state`、`alert_attempt_at` 和 `error_note`。来源采集的 `scrapedAt` 与工作流操作时间不同。 4. 处理进入的批次 ID：对当前批次中的每个唯一键，检查跟踪表中是否已存在。若已存在，只更新 `last_seen_at`。若不存在，新建一行，将 `review_status` 设为 pending，将 `alert_state` 设为 pending。绝不覆盖 `first_seen_at`。 5. 在发送前审阅是否符合条件：核实必要条件，例如[地点或远程工作状态](/zh-Hans/articles/%E8%BF%9C%E7%A8%8B%E8%81%8C%E4%BD%8D-%E5%9C%B0%E7%82%B9%E9%80%82%E9%85%8D%E6%A3%80%E6%9F%A5/)。如果某个必要条件无法核实，将 `review_status` 保持为 pending。如果某个职位不符合你的规则，将其标为已排除，并写明原因，以便以后的运行不再审阅它。 6. 给通知一个与平台加职位 ID 绑定的稳定键。只发送符合条件且处于 pending 的通知。仅在提供方服务确认其操作之后，才标为已发送。已发送表示提供方已确认提交，并不证明已到达收件箱。仅有 HTTP 200 接受并不是投递确认。确认结果未知意味着投递未知，必须在重试前检查。不存在恰好一次的投递保证。 7. 安全处理投递失败：如果通知发送失败，稍后重试投递，不要清除 `first_seen_at`，也不要从来源重新采集职位。把采集错误与投递错误分开。每一步之后保存状态，以便可以安全地重新开始。 8. 清楚地报告指标：把指标分成已采集的不重复职位、新观察到的 ID、符合条件的通知、已确认发送的通知，以及待处理或失败的通知。没有新通知意味着今天没有发现新的已接受匹配，而不是整个就业市场已经停止招聘。 ## 虚构的分步演算示例 所有 ID、日期和事件都是虚构的。10 月 3 日之前的基线只包含两个键：`J1` 于 10 月 1 日首次见到并已发送，`J2` 于 10 月 2 日首次见到并已发送。最终账本包含四个键，而不是该基线。 10 月 3 日，采集返回四条原始/导入行，包含键 `J1`、`J2`、`J3` 和 `J3`。这表示 4 次观察、3 个不同的键、2 个已有键，以及 1 个未见过的键（`J3`）。`J3` 的审阅通过。其第一次通知尝试被确认未接受，因此在这个虚构情形中，稍后重试是安全的。 10 月 4 日，采集返回 3 个键：`J2`、`J3` 和 `J4`。这表示 3 个不同的键、2 个已有键，以及 1 个未见过的键（`J4`）。`J4` 缺少地点，审阅为待处理，且没有通知。10 月 4 日有一次经提供方确认的提交，这并不是收件箱投递。 10 月 5 日，一次失败的采集不改变任何历史，也不构成没有职位的断言。 主跟踪表： | 键 | 首次见到 | 最后见到 | 审阅状态 | 提醒状态 | 尝试时间 | 错误备注 | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | | linkedin:J1 | 2026-10-01T08:00:00Z | 2026-10-03T08:00:00Z | 已通过 | 已发送 | 2026-10-01T08:05:00Z | 无 | | linkedin:J2 | 2026-10-02T08:00:00Z | 2026-10-04T08:00:00Z | 已通过 | 已发送 | 2026-10-02T08:05:00Z | 无 | | linkedin:J3 | 2026-10-03T08:00:00Z | 2026-10-04T08:00:00Z | 已通过 | 已发送 | 2026-10-04T08:05:00Z | 10 月 4 日重试成功 | | linkedin:J4 | 2026-10-04T08:00:00Z | 2026-10-04T08:00:00Z | 待处理 | 待处理 | 无 | 缺少地点 | 分开的已尝试与已确认通知日志： | 键 | 尝试时间 | 事件类型 | 服务响应 | 结果状态 | | --- | --- | --- | --- | --- | | linkedin:J3 | 2026-10-03T08:05:00Z | 投递尝试 | 500 Rejected | 失败 | | linkedin:J3 | 2026-10-04T08:05:00Z | 投递重试 | 200 Accepted | 已发送 | 活动摘要： - 10 月 3 日未见过的 ID：1（`J3`） - 10 月 4 日未见过的 ID：1（`J4`） - 这些日期内经确认的提供方操作：1（`J3` 重试） - 已跟踪键的总数：4 ## 最后操作 要开始获得避免重复的提醒，请打开 [LinkedIn Jobs Scraper](https://apify.com/chronometrica/linkedin-jobs-scraper) 或其预设任务 [Scrape Fresh LinkedIn Jobs From the Last 7 Days](https://apify.com/chronometrica/linkedin-jobs-scraper/examples/scrape-fresh-linkedin-jobs-from-the-last-7-days)，设置一个目标关键词并使用较小的条目上限，然后在运行下一批采集之前建好跟踪表。 ## 来源和延伸阅读 - [LinkedIn Jobs Scraper 来源 Actor](https://apify.com/chronometrica/linkedin-jobs-scraper) - [Scrape Fresh LinkedIn Jobs 任务预设](https://apify.com/chronometrica/linkedin-jobs-scraper/examples/scrape-fresh-linkedin-jobs-from-the-last-7-days) - [关于重复职位提醒的社区讨论](https://www.reddit.com/r/n8nforbeginners/comments/1teylba/built_a_linkedin_job_notifier_using_n8n_local_db/)