根据本地求职者主档案 (config/profile.yaml)，排版并编译输出高质量 PDF 与 Word (docx) 双格式简历。

Args: template: 简历视觉主题模板，支持 'modern'（现代专业风）或 'minimal'（极简学术风） output_name: 输出文件基本名称（无需后缀）

深度穿透解析目标企业招聘 JD，与求职者画像进行全维度技术契合度打分，列出技能匹配点、短板缺口及量身定制的自荐信草稿。

Args: jd_text: 目标岗位的招聘 JD 纯文本或包含岗位要求的描述 provider: 可选的大模型供应商 (如 deepseek/aliyun/custom)

针对技能短板（如 Kafka, K8s, Redis, 分布式存储等），检索 GitHub 高价值开源实战项目，并由大模型提供极简速成学习路线与简历 STAR 范文。

Args: skills: 待攻坚的技能关键词列表，例如 ["Kafka", "Redis"] language: 偏好的主语言（默认 python） provider: 可选的大模型供应商

【一键岗位定向全套交付流】输入目标岗位招聘 JD，端到端自动完成： JD深度比对 ➔ 开源项目补强 ➔ 重点经历 STAR 强化 ➔ 编译专属双格式简历 ➔ 生成投递战报 ➔ 自动登记入库跟踪（防腐零污染）。

Args: jd_text: 目标岗位的招聘 JD 纯文本或文件路径 auto_track: 是否在生成定制简历后自动将其登记到投递看板（默认 True） provider: 可选的大模型供应商

求职投递看板管理：登记新投递记录，或根据 record_id 推进已有求职流程阶段（如更新为一面/预约面试时间/录入复盘笔记）。

Args: company: 企业名称（如：字节跳动） role: 岗位名称（如：后端开发工程师） status: 投递状态 (wishlist / applied / assessment / interview_1 / interview_2 / hr_stage / offer / rejected / closed) record_id: 若提供已有记录 ID 则执行状态更新与日程录入；若不传则创建新投递 next_schedule_time: 下一次面试或笔试时间（如 "2026-09-28 14:00"） next_schedule_notes: 日程备忘（如 "飞书会议号 123-456-789"） salary_range: 薪资预期或待遇范围 location: 工作城市 note: 本次状态变更或面试复盘备忘流水

查询未来若干天内（默认 7 天）以及近 3 天未关闭的笔试与面试待办日程提醒及倒计时。

Args: days_ahead: 检索未来多少天内的日程（默认 7 天）

获取当前个人求职全流程转化漏斗统计（投递总量、正式投递量、笔试数、进面数、Offer数、进面率%、Offer转化率%及各阶段分布）。