job-resume-agent

一个基于证据的简历定制系统。给定在浏览器中检测到的职位描述，以及用户整理的结构化经验库，它生成一份 ATS 可读的 LaTeX/PDF 简历，其中每个要点都可追溯到用户提供的证据。模型推断、概括或改写的任何措辞都会被明确标记，并且必须在导出前获得用户批准。

该产品拒绝捏造。如果某项技能或成就没有证据支持，它会如实说明，而不是凭空编造。

状态：概念验证。 该仓库包含一个确定性的 MCP 服务器、证据链接器、安全的 LaTeX 渲染器、CLI 和测试。它尚不包含 Chrome 扩展或外部 LLM 提供商适配器。

快速开始

需要 Python 3.11+。

python -m pip install -e ".[dev]"
resume-agent tailor --bank docs/example-experience-bank.yaml --jd path/to/job-description.txt --json
resume-agent tailor --bank docs/example-experience-bank.yaml --jd path/to/job-description.txt --export --out ./out

要通过 stdio 运行 MCP 服务器：

resume-agent serve

对于私人使用，请将 RESUME_AGENT_BANK_PATH 指向包含您自己信息的本地银行。将填好的简历和私人银行放在 .private/ 下；该目录被 Git 忽略。提交的示例银行使用占位联系信息，可以安全发布。

为什么存在

大多数“AI 简历定制”工具以事实完整性为代价，优化关键词匹配和段落流畅度。它们会随意添加“领导 10 人团队”或“将延迟提高 40%”，即使用户从未声称过这些。这对用户来说是职业风险，对接收者来说是信任问题。

这个项目采取相反的立场：模型是用户自身证据的检索器和改写器，而不是成就的生成器。定制意味着选择、重新排序和重新措辞——绝不捏造。参见 docs/product-requirements.md 了解实现这一点的验收标准。

产品形态

三个组件，松散耦合：

1. Chrome 扩展。 检测活动标签页是否为受支持站点（LinkedIn、Greenhouse、Lever、Ashby、Workday、纯文本）上的职位描述。提供生成定制简历操作。将 JD 发送到本地后端；草稿准备好后打开审查 UI。

2. 本地后端 + Web 应用。 拥有经验库、定制流水线、证据矩阵和 LaTeX/PDF 渲染器。默认在 localhost 上运行。附带审查 UI：与基础简历的并排差异、每个要点的证据链接、关键词覆盖率热图、不支持声明警告、每个要点的批准/拒绝/编辑。

3. 提供商适配器（自带账户）。 用户连接自己的 OpenAI、Anthropic 或本地（Ollama）账户。我们不通过自己的服务器代理，在本地优先模式下，我们不会在托管数据库中存储提供商密钥——参见 docs/security-and-privacy.md。

公共参考 LaTeX 模板位于 templates/resume.template.tex，用作渲染器的视觉/结构目标。个人标识符（姓名、电子邮件、链接、电话、公民身份）在模板中声明为宏，以便可以通过私人覆盖层覆盖。维护者自己的简历源（包含真实 PII）位于 .private/alan-resume-source.tex，并被 git 忽略——将其视为填充模板的规范工作示例，而不是随仓库提供的文件。从该私人源派生的最小经验库位于 docs/example-experience-bank.yaml。

非目标（v1）

• 无捏造辅助。 没有“建议你可能做过的要点”。没有“填写一个合理的指标”。

• 无托管多租户 SaaS。 MVP 是本地优先的。云同步被推迟（见路线图）。

• 无自动申请。 我们不提交申请、不联系招聘人员、不写求职信。超出范围。

• 不抓取受限招聘网站。 扩展读取用户自己浏览器会话中当前打开的页面；它不爬取。

• v1 中不在服务器端存储提供商 API 密钥。 密钥位于操作系统钥匙串或扩展本地存储中。

• 无简历“评分”。 没有 ATS 参与的数字 ATS 分数是伪科学。我们显示关键词覆盖率和证据覆盖率，而不是等级。

• 不通过 LinkedIn 抓取来填充经验库。 导入是手动的，或仅从用户上传的 PDF/LaTeX 导入。

文档地图

仓库布局（目标）

job-resume-agent/
├── templates/
│   └── resume.template.tex       # public, PII-free reference LaTeX template
├── .private/                     # git-ignored; maintainer's real resume source lives here
├── README.md
├── CONTRIBUTING.md
├── docs/                         # (this repo, today)
├── apps/
│   ├── extension/                # Chrome MV3 extension (TS)
│   ├── backend/                  # FastAPI (Python) + SQLite
│   └── web/                      # React review UI
├── packages/
│   ├── providers/                # provider adapter interface + impls
│   ├── tailoring/                # retrieval, rewrite, evidence-matrix builder
│   ├── latex/                    # renderer, validator, PDF pipeline
│   └── schema/                   # shared Zod/Pydantic schemas
└── tests/
    └── fixtures/                 # JD samples, expected evidence matrices

目前跟踪树中仅存在 templates/resume.template.tex、README.md、CONTRIBUTING.md 和 docs/。.private/ 存在于维护者的本地检出中，但被 git 忽略且不随附。其余是 M1 阶段的目标（见路线图）。

记录在案的假设

这些是此设计在不询问用户的情况下做出的合理假设。通过打开 ADR 来更改它们。

1. 本地优先、单用户 MVP。 云/多用户是 v2 关注点。参见 docs/adr/001-local-first-provider-agnostic.md。

2. 自带提供商账户。 我们不将 LLM 作为服务提供。用户选择 OpenAI、Anthropic 或 Ollama；我们使用他们的凭据调用它。

3. LaTeX 是定制工件的真相来源。 PDF 是构建产物。用户的基础模板（templates/resume.template.tex，可选地由私人文件如 .private/alan-resume-source.tex 覆盖）定义布局信封。

4. Python 后端，TypeScript 扩展 + Web UI。 在后端匹配 ML/LaTeX 生态系统，在前端匹配浏览器平台。

5. Chrome 优先。 一旦表面稳定，Firefox/Safari 可以通过 MV3 兼容性跟进。

6. 银行归用户所有。 用户可以随时将完整银行导出为 YAML，并用一条命令删除本地数据库。

7. 每个生成的要点都带有出处。 没有要点能在没有至少一个 evidence_id 引用的情况下到达 PDF。

开放问题

在 docs/roadmap.md#open-questions 中跟踪。