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Frank-Joe-99

jobhunt-copilot

by Frank-Joe-99
README.md
# JobHunt-Copilot

本地优先的求职工具:简历生成、JD 匹配、经历润色、开源项目推荐、岗位雷达、模拟面试和投递看板。

[完整升级目录](future-upgrade/UPGRADE-INDEX.md) · [配置指南](config/README.md) · [MCP 接入](adapters/README.md)

## 开始使用

需要 Python ≥ 3.12 和 uv。在项目根目录执行:

```powershell
uv sync
```

按[配置指南](config/README.md)从 example 模板创建个人档案、偏好和模型设置,填写真实经历及可用的模型凭证。已有本地配置请保留。

```powershell
uv run python -X utf8 check_config.py
uv run jobhunt --help
```

## 常用命令

```powershell
# 从本地档案导出 PDF / Word
uv run jobhunt resume -o my_resume

# 按 JD 定制草稿;也可传入本地 JD 文本文件路径
uv run jobhunt tailor "示例岗位要求:React 与可访问性" --no-track

# 批量匹配本地 .txt 岗位文件
uv run jobhunt radar --dir storage/raw_jds

# 原流式面试 / 可选自适应训练
uv run jobhunt interview
uv run jobhunt interview --flow adaptive --mode practice --company 示例企业 --target-role 前端开发

# 看板 / 近期待办 / MCP 服务
uv run jobhunt tracker
uv run jobhunt tracker schedules --days 7
uv run jobhunt mcp
```

各命令的完整参数见 `uv run jobhunt <命令> --help`。

## 面试恢复与管理

回答在请求模型前保存;恢复沿用创建时的事实快照、岗位、流程和预算。

```powershell
uv run jobhunt interview --resume-session <session_id>
uv run jobhunt interview-sessions list
uv run jobhunt interview-sessions show <session_id>
uv run jobhunt interview-sessions compare <fixed_id> --with-session <adaptive_id>
uv run jobhunt interview-sessions delete <session_id>
```

回答后输入空行或 `/send` 提交;`/next` 跳过、`/pause` 暂停、`/retry` 重试、`/finish` 交卷。示例中的 `<session_id>` 等需替换为实际 ID。删除会话不删除已导出的 Markdown 报告。

默认 `--flow fixed` 保持流式流程;`adaptive` 在完整校验并保存后显示问题。`--mode practice` 允许提示和重答。预算、指标和比较方法见[面试说明](skills/mock_interviewer/README.md)。

## 生成结果与数据边界

- 定制输出简历草稿、修改对比和原始快照;改写按快照内 ID 校验,存疑项保留原文。使用前核对事实。
- 生成物料表示“已准备”;CLI 默认登记 `wishlist`,`--no-track` 可关闭,实际投递后再推进 `applied`。
- GitHub 推荐有预算、带日期缓存和失败降级;STAR 文本是完成任务后才可使用的模板。
- 基础简历排版、看板和会话查看/对比在本地运行;匹配、润色、推荐和面试生成会调用配置的外部服务。`--no-github` 只关闭 GitHub。
- 个人配置、图片、数据库与生成物保留本地,不提交。目录和删除范围见[存储说明](storage/README.md)。

## 文档与开发

| 内容 | 入口 |
| --- | --- |
| 配置与图片 | [config](config/README.md)、[assets](config/assets/README.md) |
| 业务模块与仓库 Skill | [skills](skills/README.md)、[.agents/skills](.agents/skills/) |
| 数据契约、编排与基础工具 | [core](core/README.md)、[tools](tools/README.md) |
| MCP 的 13 个工具 | [adapters](adapters/README.md) |
| M01~M09 改动、使用方法和后续规划 | [升级目录](future-upgrade/UPGRADE-INDEX.md) |

离线回归使用合成材料和模拟服务,当前为 157 项;真实模型的质量与延迟需另行评审。

```powershell
uv run pytest -q
```

开发约束见 [AGENTS.md](AGENTS.md),许可证为 [MIT](LICENSE)。

TDQS

A3.7/5.0

Scored across 7 tools

Disambiguation4/5

Most tools have clearly distinct purposes (resume generation, JD analysis, project recommendation, tracking, schedules, analytics). However, tool_one_click_tailor orchestrates and overlaps heavily with tool_analyze_jd, tool_recommend_projects, and tool_generate_resume, so an agent may be unsure when to invoke the composite pipeline versus the individual steps.

Naming Consistency4/5

Nearly all tools follow a consistent snake_case verb_noun pattern with a uniform 'tool_' prefix (generate_resume, analyze_jd, recommend_projects, track_application, get_upcoming_schedules, get_funnel_analytics). The only minor deviation is tool_one_click_tailor, whose naming doesn't fit the verb_noun mold as cleanly.

Tool Count5/5

Seven tools is well-scoped for a personal job-hunting copilot, covering the core workflow stages without filler. Each tool earns its place, with the composite tailor tool providing convenience over the granular steps.

Completeness4/5

The surface covers resume generation, JD matching, skill-gap project discovery, application tracking (create/update), schedule reminders, and funnel analytics — a strong lifecycle. Minor gaps remain, such as no delete/archive operation for tracked applications and no standalone profile-editing tool, but these are workable.

Maintenance

ActivityActive
ResponsivenessNo issues