解析本地 PDF 简历为结构化 JSON（姓名/联系方式/教育/工作/项目/技能）。

什么时候该调用

工作流的第一步：用户给出简历 PDF 路径后立刻调用。后续的 merge / render 都依赖这里产出的 ResumeData。

参数

pdf_path: 本地 PDF 的绝对或相对路径。

返回

成功: {"ok": true, "data": ResumeData, "error": null} 失败: {"ok": false, "data": null, "error": {error_code, message, details}}

通过 GitHub REST API 抓取仓库元数据、README、语言占比、近期 commit、依赖文件与贡献者统计。

什么时候该调用

用户给出 GitHub 仓库 URL（或 owner/repo）后调用。输出的 RepoInfo 供 analyze_repo_for_resume 使用。若已知用户的 GitHub login，一并传入 github_username，以便 contributor_stats 直接带上该用户的占比。

从仓库客观数据提炼可用于简历的技术要点（不编造量化指标）。

什么时候该调用

fetch_repo_info 成功之后、generate_bullet_points 之前。 传入 github_username 以判定 contribution_level （primary ≥50% / contributor 20–50% / minor <20% / unknown）。

基于分析结果生成 2–3 条简历风格 bullet point。

什么时候该调用

analyze_repo_for_resume 成功之后、merge_into_resume 之前。 严格根据 analysis.contribution_level 选择动词强度； minor 再按 absolute_contribution_signal 细分：

• negligible → bullets 为空，skip_project_entry=true，见 recommendation

• moderate → 「参与贡献 / 协助」

• substantial → 可写具体 commit 数，仍禁止「主导 / 独立完成」

把新生成的项目经历插入到简历的 projects 列表（支持指定位置与覆盖）。

什么时候该调用

已有 ResumeData 和 bullet 列表之后，diff_resume_versions / render_pdf 之前。

行为

• 默认 position=0 插到项目列表最前。

• 若 project_name 已存在且 overwrite=false，返回 error_code=project_already_exists，不会静默重复插入。

• overwrite=true 时替换同名项目内容，并按 position 重新落位。

用 Jinja2 HTML 模板 + WeasyPrint 把结构化简历渲染为 PDF，返回文件绝对路径。

什么时候该调用

用户确认 merge 结果（可用 diff_resume_versions）之后，作为工作流最后一步。

模板

• modern：单栏宽松（默认）

• compact：双栏紧凑（左轨联系/技能/教育，右栏工作/项目）

• 未知名称 → error_code=template_not_found（列出可用模板，不静默回退）

注意

• 中文字体栈含微软雅黑 / Noto Sans SC。

• 默认写到 managed 临时目录（TTL 清理）；显式 output_path 不自动删除。

• Windows 上 WeasyPrint 依赖 GTK/Pango/Cairo；导入失败 → render_failed。

对比新旧 ResumeData，生成人类可读的变更摘要（项目粒度，类 git diff 风格）。

什么时候该调用

merge_into_resume 之后、render_pdf 之前，让用户确认改动。

覆盖

基本信息、项目经历（新增/删除/修改/重排）、工作/教育条目数、技能组变化。