要规划招聘预算、决定在哪里开设办公室,或了解竞品在做什么,就数一数职位:哪些岗位、在哪个城市、来自哪些雇主。手动搜索只能得到一页结果,没有历史记录。Lovely Router 替你执行搜索。发送一个关键词和一个地点,就能拿到每个职位一个 JSON 对象,按职位数从预付费余额中计费。用一个 API 密钥,就能从脚本、每周任务或 AI 智能体中调用。
交给你的 AI 智能体
把这段提示词复制到 Claude Code、Cursor、Codex 或任何编程智能体中。它会告诉智能体文档在哪里,以及如何使用你的 API 密钥。
在 Glassdoor 上追踪各城市雇主在招哪些职位. Use the Lovely Router data tools: each returns JSON and is billed per result.
- Docs (read first): https://lovelyrouter.com/docs/tools/find.md and https://lovelyrouter.com/docs/tools/run.md
- Plan first: POST https://lovelyrouter.com/v1/tools/suggest with `{"task": "<my task in plain words>"}` (free). It returns the tools to run in order, each with an example `input`, the `input_required` fields, an estimated cost and a ready-made `run` request. Replace the example values with my task's; if a field is unclear, read the tool with GET https://lovelyrouter.com/v1/tools/<id>. To browse instead, POST https://lovelyrouter.com/v1/tools/discover searches the catalog.
- Show me the plan and its estimated cost (`total_est_cost_usd`) before running anything large.
- Run: POST https://lovelyrouter.com/v1/tools/<id>/run with `{"input": {...}, "max_results": N}`. A 200 has the finished run with `items`; a 202 means it is still running, so poll the `poll` path until `status` is `succeeded`, `failed`, `timed_out` or `stopped`.
- Only delivered results are billed. Keep max_results small on the first run, check the output, then scale up.
- If you support MCP, connect https://lovelyrouter.com/mcp instead (Streamable HTTP, same key; https://lovelyrouter.com/docs/tools/mcp.md) and use suggest_tools, get_tool and run_tool.
- Auth: read my API key from the LOVELY_API_KEY environment variable and send it as `Authorization: Bearer $LOVELY_API_KEY`. Never print or commit the key. If it is not set, ask me to create one at https://lovelyrouter.com/app/keys.
- Billing is prepaid: every call is charged to my balance, so test with a small request before running anything large.
- Every docs page is plain Markdown; the full index is https://lovelyrouter.com/llms.txt.
My task: <the inputs (links, keywords or accounts) and how many results you need>工作原理
选择岗位和地点
在
keywords中填入职位名称、技能或公司,在location中填入城市、州或国家。设置上限后运行工具
连同
limit和max_results一起发送。daysOld只保留较新的职位。运行会从你的余额中预留它的最高费用。统计并对比
按公司、岗位和周统计职位数。数量上升就意味着需求增长。
一次请求获取 Glassdoor 职位
搜索 Glassdoor 职位需要 keywords 和 location。limit 限制职位数量,daysOld 限制发布天数:
curl https://lovelyrouter.com/v1/tools/glassdoor-jobs/run \
-H "Authorization: Bearer $LOVELY_API_KEY" \
-H "content-type: application/json" \
-d '{
"input": {
"keywords": "product manager",
"location": "Seattle",
"limit": 20
},
"max_results": 20
}'用 daysOld 只读取最近一周的职位,这样每次定时运行只需为新职位付费。运行超过 60 秒仍未结束时会返回 202;轮询方法见运行工具。
每个职位包含什么
| 字段组 | 你会得到什么 |
|---|---|
| 职位 | 与关键词和地点匹配的职位 |
| 筛选条件 | 按关键词、地点和发布天数搜索 |
数据文件只是把结果简单列为职位。先做一次小规模测试并检查返回的行,再基于具体字段来构建。
实用配方
在 keywords 中搜索竞品的名称,观察几周内他们新增了哪些岗位。
统计某个岗位在三个城市的职位数,决定去哪里招聘。
每月搜索一次某项技能,并绘制职位数量的变化图。
正在招聘你的产品所服务岗位的公司,很可能需要你的产品。查看这些雇主,并手动筛选。
收集不同雇主的同名职位,对比它们对该岗位的描述。
更想直接用自然语言提问?连接 MCP 服务器,然后对 Claude Code 或 Cursor 说:"在 Glassdoor 上搜索奥斯汀最近 14 天发布的数据工程师职位,按公司统计职位数,并显示前十名。把 max_results 设为 200。"
搭配其他职位来源
没有哪个招聘网站包含所有职位。可以与下列来源对照:
按关键词和地点获取 Glassdoor 招聘信息。
按职位名称和地点获取 Indeed 招聘信息:公司、薪资、发布日期、描述。
来自 LinkedIn 职位搜索 URL 的招聘信息:职位、公司、地点、发布日期、描述。
直接来自企业招聘官网和 ATS(Greenhouse、Lever、Workday 等)的最新职位,可按职位、地点和公司搜索。
Upwork 上的自由职业项目:标题、预算或时薪、技能、客户记录、发布时间。
indeed-jobs另一个大型招聘网站,用来交叉核对数量。linkedin-jobs面向职场社交网络受众的职位。career-site-jobs来自雇主自家招聘页面的职位。upwork-jobs自由职业需求,而不是全职岗位。
完整的工作流程请看招聘数据。
费用说明
按职位付费:启动运行时会预留它的最高费用,即每次调用费加上每个职位费用乘以 max_results,结束后按实际返回的结果结算,预留的剩余部分退回你的余额。失败或超时的运行只为已交付的职位付费,在开始时就被拒绝的运行不收费。
每周读取 100 个职位,就按每周 100 个职位计费。没有订阅,也没有每月最低消费:最低充值 $5,工具和模型共用一个余额。上方卡片显示的是当前价格;价格页面列出了所有工具。