jobhunt-copilot
# 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
Scored across 7 tools
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.
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.
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.
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.