用户输入 JD
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│           网页前端（UI 入口）              │
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│         MCP Server（server.py）          │
│                                         │
│  Resources                              │
│  ├── resume://full        完整经历库     │
│  └── resume://current_jd  当前目标JD    │
│                                         │
│  Tools                                  │
│  ├── load_jd              加载并持久化JD │
│  ├── analyze_jd_match     匹配度分析     │
│  ├── rewrite_section      分段改写       │
│  ├── assemble_resume      组装完整简历   │
│  └── save_resume_draft    保存草稿       │
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   Claude API            DeepSeek API
  （工具调用决策）        （内容生成）
        │                     │
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│         LLM Eval Harness                │
│  Promptfoo 5×3 矩阵评测                 │
│  LangSmith 全链路 Trace                 │
└─────────────────────────────────────────┘

load_jd → analyze_jd_match → rewrite_section → assemble_resume

// 重构后：兼顾格式约束与语义容错的复合断言
function({ output }) {
  const lines = output.split('\n').filter(l => l.trim());
  // 多路语义覆盖：出现任意同义词均视为通过
  const hasContent = /育种|选育|品种/.test(output) ||
                     /实验|试验|测试/.test(output);
  // 格式约束：行数不超过上限
  return lines.length <= 6 && hasContent;
}

agent-resume/
├── server.py                          # MCP Server 核心（Resources + Tools）
├── requirements.txt                   # Python 依赖
├── .gitignore
├── agent-sessions.code-workspace      # VSCode 工作区配置
├── .claude/
│   └── agents/
│       └── resume_editor.agent.md    # Agent 系统级行为规范与四步流程
├── data/
│   ├── resume.md                     # 完整经历素材库（自行填写）
│   └── current_jd.txt                # 当前目标 JD（load_jd 工具自动写入）
├── output/
│   └── *.md                          # 各岗位定制化简历草稿
└── tests/
    ├── promptfoo/                     # 5×3 矩阵评测配置 + JS 函数式断言
    └── langsmith/                     # LangSmith 白盒追踪驱动脚本

# 克隆项目
git clone https://github.com/your-username/resume-adjuster.git
cd resume-adjuster

# 创建虚拟环境
python -m venv venv
source venv/bin/activate        # Windows: venv\Scripts\activate

# 安装 Python 依赖
pip install mcp openai langsmith

# 安装 Promptfoo
npm install -g promptfoo

# .env
ANTHROPIC_API_KEY=your_anthropic_key     # Claude
DEEPSEEK_API_KEY=your_deepseek_key       # DeepSeek
LANGSMITH_API_KEY=your_langsmith_key     # LangSmith
LANGSMITH_PROJECT=resume_adjuster
LANGSMITH_TRACING=true
LANGSMITH_ENDPOINT=https://api.smith.langchain.com

### 在 VSCode + Cline 中启动

1. 启动 MCP Server：

```bash
python server.py

{
  "mcpServers": {
    "resume-adjuster": {
      "command": "python",
      "args": ["/你的绝对路径/server.py"]
    }
  }
}

# Promptfoo 5×3 矩阵评测（--no-cache 避免旧缓存污染结果）
npx promptfoo eval -c tests/promptfooconfig.yaml --no-cache

# 查看评测看板
npx promptfoo view

# LangSmith 白盒追踪
python tests/langsmith/run_langsmith_eval.py