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求职工作台

一个本地优先、注重 AI 输出可审计性的职业行动工作台，目前聚焦从岗位分析到 Offer 复盘的求职流程：数据以纯 Markdown 与 CSV 存在你自己的磁盘上——桌面端（含浏览器界面）、命令行、AI 宿主（MCP）、编辑器插件 四个入口驱动同一套数据，说法与确认方式对齐，逐项见 docs/four-ends.md。

下载 Windows 版 · 界面预览 · 使用手册

一个闭环 —— 岗位 JD 解析 → 资格门槛 → 简历版本 → 投递追踪 → 面试与 Offer。门槛先于评分，且可以就此结束判定（不通过、或「待补档案」——都不打分）；只有过了门槛的岗位才评分。流程图在下方「核心设计」一节；窄屏下读这一行即可。

五种用法

一个本地数据底座，多个原生入口。它们读写同一份磁盘上的 Markdown/CSV 工作区。
没有厂商托管的云端服务、也没有遥测：桌面端在本机起一个只监听 127.0.0.1 的本地后端； AI 宿主只能看到工具调用返回的内容，或你直接粘贴进对话的内容——没有后台在往外传。

| 入口 | 是什么 | 从这里开始 |
| 桌面 / Web | 完整界面——看板、岗位、简历、投递、面试、Offer | 下载 Windows 版 · 界面预览 |
| CLI | 所有确定性步骤都可脚本化：资格、评分、PDF、追踪、诊断 | 使用手册 |
| MCP 宿主 | jobws-mcp 暴露 17 个工具——9 只读、7 个两段式预览、1 个确认写入（apply_approval） | MCP 接入 |
| DeepSeek Harness | 插件包：同一套 17 工具 + 9 个 jwb- 技能 + 可选 agent preset | integrations/dsh |
| 编辑器插件 | 同一套技能，在 CodeBuddy / Claude Code 里作为斜杠命令 | skills/ |

写操作在每个入口都要确认——机制不同，语义相同。 没有后台改动能碰你的数据：MCP 工具强制 preview_ → apply_approval；命令行题库类默认出预览，track 的新增/修改类加 --preview 才预览、删除类永远两段式，联系人 / Offer 直接落盘——你敲下的命令就是确认；界面靠弹窗确认。逐项见四端能力矩阵。

CLI 实际输出

$ jobws doctor
数据根诊断（三态）：有歧义（ambiguous）——读可用，破坏性操作会被拒绝
- 数据根：D:\work\job-workbench
- 来源：legacy_portable；形态：source_form；可写：是
- 当前工作区：D:\work\job-workbench\personal（已建）
- 持久化选择：未设置
- 候选根： C:\Users\<you>\AppData\Roaming\job-workbench（含工作区） C:\Users\<you>\AppData\Roaming\job-workbench\data（无工作区） D:\work\job-workbench（含工作区）提示：本机有多个候选根含工作区——破坏性操作会在确认目标根之前被拒绝。

这是本机真实运行 jobws doctor 的输出，本地路径已替换为占位符。
说不准某条命令会碰哪个数据根时，就跑它。

ambiguous 只是它能报的一种状态：全新机器通常先是 uninitialized（「还没有工作区，正常首启」），稳定之后是 ok；ambiguous 表示已经有好几个候选根里都有工作区，所以破坏性命令会先拒绝、等你指定。跑你自己机器上的那条命令才知道自己在哪一态。

DeepSeek Harness

DSH 插件是第一等入口，不是桌面端的壳：它跑同一套领域逻辑、读写同一个工作区。
不要求先装 Windows 桌面版；但随包运行时目前只提供 win32-x64，其他平台的现状见 integrations/dsh。

尚未发到 npm。 dsh-job-workbench 随 v26.11.0 首发。在那之前用
dsh plugin add link:<仓库路径>\integrations\dsh 本地安装。

真实 DSH 会话的截图仍在制作中——本节刻意不放任何示意图，而不是拿 mockup 顶上。

为什么做这个项目

求职意味着敏感的个人数据（简历、电话、投递历史）——以及可能悄悄编造事实的 AI 输出。这个项目围绕四个回答构建：

- 本地优先的隐私。一切以纯文本存在你自己的磁盘上——git 能 diff、Excel 能打开、无遥测、没有云端服务器（桌面端启动的本地后端只监听 127.0.0.1）。数据落在哪取决于你怎么用：桌面版新装默认在 %APPDATA%\job-workbench\data\（也可以用 jobws data-root set 指到别处），仓库克隆则用被 gitignore 的 personal/ 工作区。两种形态下，仓库本身都不含任何真实数据。
- 可审计的 AI，而非黑箱自动化。你自己的 AI CLI（BYOK 模型）做语义判断——读 JD、评匹配度；Python 脚本做一切确定性的事：资格门槛、评分校验、PDF 生成、追踪表读写——且每个自动判定（投递健康度、CSV 导入差异、失败聚类）都附带明确的、可人工核对的理由，绝不是一个裸分数。
- 反编造护栏。简历导入是抽取而非生成：每个落盘的值都必须能在原文找到，未抽到的字段标黄。AI 改写建议必须通过五项本地反编造校验才能被采用。
- 一套引擎，任何专业。评分规则与专业无关——领域知识装在纯数据插件里（内置两个示例：暖通制冷、软件后端），换专业只要照 docs/domain-contract.md 写一份即可。

它解决什么问题

求职期的真实困难不是「不知道该怎么做」，而是信息散落导致无法决策：

- 这家公司值得投吗？上周看过类似的，当时怎么判断的？
- 三个月前投这家，用的是哪版简历？当时的 JD 怎么写的？
- 现在有几家在流程中？哪个明天截止？
- 邮件里写着「请在 25 日前完成测评」——这个截止会不会被悄悄忘掉？

工作台把这些变成可查询、可回溯的文件结构。

与常见做法有什么不同

| 做法 | 典型使用方式 | 与本项目的差别 |
| Excel / Notion 模板 | 自己搭岗位与投递台账 | 灵活，但简历版本、JD 证据与进度的关联需要你自己维护 |
| 招聘平台 | 在各平台内搜索、投递、看进度 | 进度按平台分散；跨渠道的完整个人记录不是它的目标 |
| 通用 AI 聊天工具 | 分析 JD、润色文本、回答问题 | 能给分析，但不会把它结构化地留在你自己的本地求职数据上 |
| 求职工作台 | 在一个地方组织岗位、简历、投递、面试与 Offer | 本地纯文本文件、证据可复核、AI 只给建议、关键变更由你确认 |

核心设计

- AI 判断，脚本校验。评分由 AI 读 JD 与你的档案后填进解析卡；Python 只校验加总自洽、套阈值出结论、生成 PDF、读写追踪表，并做可解释的确定性判定（健康度四态、CSV 导入差异、失败聚类——全部给理由）。改评分标准只改 Markdown 配置，不改代码。
- 四层单向依赖：skills（领域知识）→ 脚本（IO 与校验）→ 数据（Markdown + CSV）→ git（版本）。tools/ 是分层包——统一入口（jobws）+ 领域模块 + 门禁脚本；模块间依赖须无环（领域层不 import Web 层），各自独立可测。
- 三层分离：工具层（tools/ + skills/，领域无关）· 领域层（template/profiles/，可插拔）· 用户层（personal/，你的真实数据）。三级词典的判据是「能不能经得起追问」而非「会不会」，见 template/AGENTS.example.md。

功能一览

- 四个 AI 工作流：jwb-jd（JD 解析评分）、jwb-apply（投递包）、jwb-track（追踪看板）、jwb-resume（PDF 重建校验）——由仓库内 jobws CLI 驱动，全部命令见使用手册 CLI 命令速查
- Web 界面（web/）：八个页面与 CLI 共享同一份数据——看板、追踪表、岗位池、简历工坊（一键导入抽取而非生成 + AI 改写反编造护栏 + 导出 Word）、准备（宣讲会 / 题库）、进展（面试 / 邮件 / 联系人 / Offer）、素材库、设置，详见 web/README.md
- 投递之后的闭环：面试记录（一键导出 .ics）、招聘方联系人跟进提醒、Offer 并排对比（只并排事实，绝不给建议）、版本谱系、周期复盘、失败聚类、投递健康度四态——每条给具体理由而非黑箱分数
- 只读邮箱拉取（可选）：用你自己的 IMAP 授权码拉取最近的招聘邮件，转成逐条状态建议；只读连接、只在点击时连接、凭证只存本地、确认前不改数据——详见使用手册
- 邮件台账与诚实深链（mails.csv + jobws track mail）：面试邀约、笔试通知、拒信都是一等记录，可指回投递记录；拉取的邮件带 Message-ID 且一键记入台账。「打开原邮件」分级诚实：自己粘的链接优先；Gmail 由 Message-ID 生成真实可用的 rfc822msgid 搜索深链；Outlook / QQ / 163 等没有可用深链——给「复制主题去邮箱搜索」，不造假链接。邮件永不自动改阶段，一律由你确认。
- 简历版式与强调色：内置经典 / 紧凑 / 强调三套版式共享同一套占位符骨架，全部单栏、全部过 ATS 校验；强调色四档与版式自由组合，生成的 PDF 与预览同源；把自己的合规 HTML 放进模板目录即出现在选择器里。
- 界面字体与字号：字号为连续滑块（80%–150%，步进 5%，即根字号缩放），与桌面端全局缩放解耦、浏览器里同样生效；界面字体 12 款可选（Inter 默认，另有 Geist、IBM Plex Sans、Manrope、Plus Jakarta Sans、DM Sans、Figtree、Outfit、Public Sans、Source Sans 3、Work Sans、Atkinson Hyperlegible Next），再加两个完全不加载 webfont 的选项——系统栈与衬线。
- 等宽字体独立一槽：代码、记录 id、时间戳单独选 6 款（Maple Mono 默认，另有 JetBrains Mono、Fira Code、Geist Mono、IBM Plex Mono、Source Code Pro）。
- 数字字体再单独一槽：KPI 数字、计数、天数、百分比有自己的字体（Geist Mono 默认，或 JetBrains Mono、IBM Plex Mono、跟随界面字体），刻意配成能坐进任何界面字体旁边。所有字体本地打包（OFL-1.1、离线可用）、只发拉丁子集，中文走系统栈。
- 评分框架：资格门槛前置（学历 → 专业 → 届数 → 外语 → 城市；档案没填的岗位判「待补档案」——不打分也不终止，补齐即可评；城市偏好类只在「培养与稳定性」轻度扣分，硬性不可行才拦下）。门槛不通过就不评分，过了才进四维度加权五档位，完整标准见 skills/jwb-recruit-coach/SKILL.md
- 领域插件是数据不是代码：内置两个示例插件（暖通制冷——6 个方向；软件后端——最小参考实现）。你自己的专业按 docs/domain-contract.md 写一份插件即可——纯数据、零代码改动，有两个完整范例可抄，jobws lint domains 自动校验结构。

界面预览

界面中英双语：每一页都有中文与英文，顶栏的 中文 / English 可随时切换（首次按系统语言，选择会被记住）。下面四张取自中文界面——完整八页见界面截图图库（英文版同一套在 screenshots.md），两套取自同一个 demo 工作区。

1. 投递追踪

管理投递、截止时间与下一步。

投递追踪

局部特写——阶段、截止与评分不用放大就能读清：

追踪表局部：公司、阶段与评分

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2. 岗位池与资格核验

先判资格，分数在之后。

岗位池与资格核验

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3. 简历工坊

导入、核对、准备简历版本。

简历工坊

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4. 面试与 Offer

投递之后的跟进，Offer 并排对比。

面试与 Offer

查看原图

说明：本 README 与使用手册是中文（英文版见 README.md 与 usage-guide.md）。代码注释按本项目惯例用中文（见 contributing.zh-CN.md）。有意保留中文的还有：CSV / Markdown 里存的取值（阶段名、列头）——它们是和 CLI 共享的数据契约，翻译会让界面与你的数据脱钩——以及 CLI 自带帮助。

所有截图跑在生成的 demo 数据上（jobws init --target demo --demo），公司、岗位、人名均为占位（示例科技、示例同学 等），不含真实个人信息。两套图都由 web/frontend 下的 npm.cmd run capture 产出——页面改了就重跑它，不要手工重拍。

下载

不想配环境的话，Releases 里有桌面版 job-workbench-setup-*.exe（免 Python / Node）：安装包是向导式——可自选安装位置，并选择「为所有用户 / 仅为我」（升级旧版时沿默认选项即可）。数据在 %APPDATA%\job-workbench\data\（新装默认；已有工作区原位保留，不会被搬迁），本地保存——无遥测、无项目方云端；联网只发生在你启用的功能与启动后一次更新检查（明细见数据流矩阵）。想从源码跑？直接跳到快速开始。

版本号是月粒度 CalVer YY.MM.N（26.9.0 = 当月第一次发布，hotfix 只递增第三位）。

安装包尚未做代码签名。 首次运行 Windows 可能显示「Windows 已保护你的电脑」——未签名软件的正常提示：点「更多信息」→「仍要运行」。SmartScreen 信誉按版本重新积累，后续版本可能再次提示。自 v26.9.0 起，每个 Release 同时附 SHA256SUMS.txt（安装包与 latest.yml 的哈希），可自行核对下载完整性。签名的缺位不影响自动更新的完整性校验（以 latest.yml 里的哈希为准），且整条链已在真机上对公开版本端到端验证通过（2026-10-30）：26.10.0 发现 26.10.1、下载差分包（131 MB → 6.4 MB）、安装、自动重启，工作区数据完好。更新仍需要你两次确认（autoDownload 默认关闭）。证据见发布检查清单 §〇。

快速开始

0. 只想先看看界面？一条命令得到一份填满数据的 demo 工作区（8 条投递 / 3 场面试 / 2 位联系人 / 1 个 Offer / 3 场宣讲会 / 6 道题 / 6 封邮件 / 7 张解析卡 / 1 份简历，全占位数据）
python tools/jobws.py init --target demo --demo

1. 初始化工作区（生成六个模块 + 档案模板 + 领域插件） --domain 换成你专业的插件，可选值见 docs/README.md 的「领域插件」表（personal 是命令行的默认工作区名，换成任何目录名都可以）
python tools/jobws.py init --target personal --domain hvac-cooling

2. 分发技能 / 命令 / 子代理到你的 AI CLI（CodeBuddy / Claude Code / 跨运行时 ~/.agents/skills/）
python tools/jobws.py skills install --target user

3. 填写 personal/AGENTS.md 第三节的硬门槛事实必填——不填的岗位会被判「待补档案」（不打分也不终止），补齐即可评分；判定永不猜测。文件里还有两条通用诚实红线：简历动词经得起追问、永不编造经历

不想克隆仓库也能用？ 三条通道任选：

- 插件市场（推荐：技能 + 命令 + 子代理一起装）——有 CodeBuddy / Claude Code 的话，把本仓库加为市场并安装（插件直接读仓库里的 skills/、commands/、agents/，没有第二份副本）：

/plugin marketplace add https://github.com/chenxiang6663635/job-workbench
/plugin install job-workbench

- 只装技能：npx skills add chenxiang6663635/job-workbench（默认装到当前目录，-g 装用户级；.agents/skills/ 是跨宿主约定，Claude Code 读 .claude/skills/）。

- DeepSeek Harness（DSH）：同一套工作台装成一个插件包——MCP 工具面、九个技能与可选 jobws preset 一次到位尚未发到 npm——随 v26.11.0 一起首发，在那之前从仓库 checkout 直挂：dsh plugin --profile add link:<仓库路径>\integrations\dsh；发布后的形态是 dsh plugin --profile add dsh-job-workbench。已知边界见 integrations/dsh/README.md。

本地脚本是兜底与自定义落点用：python tools/jobws.py skills install 按宿主目录约定分发三类资产（技能 → skills 目录；命令与子代理 → .codebuddy/、.claude/），默认拷贝；--link 是实验选项，改用符号链接指向真源（不再有副本过期问题，Windows 需开发者模式或管理员权限）。仓库内项目级副本的一致性由 python tools/jobws.py lint four-ends 兜住：副本过期、内容不一致都会被指名，技能目录还额外报「多出」（.claude/ 等目录里你自己的文件不算）——用户级 ~/.agents/skills/ 与插件市场装的缓存在检查器视野之外（它们不随仓库走）。

然后直接用自然语言跟你的 AI CLI 说："解析这份 JD"、"投递这个岗位"、"看最近七天要处理什么"。

环境要求——命令行：Python 3.12+（只用标准库）；pypdf 仅 PDF 校验需要；certifi 提供出网证书兜底（系统证书库不可用时回退到随包 CA 清单，HTTPS / IMAP 共用）。PDF 生成：Chrome 或 Edge。Web 界面（可选）见 web/README.md。

推广说明

AI 功能是 BYOK：自带任意 OpenAI 兼容服务商的 key 即可。还没有 key 的话，设置页把 OrcaRouter 预置为可选 Provider。如实说明：这是一个推广（返佣）链接——通过它注册会给本项目作者返佣；你的价格与权益不受影响，点击也只是打开网页（本应用不会因点击发出任何数据）。

隐私

本仓库不含任何真实个人数据。personal/ 是用你自己的真实数据（姓名、照片、联系方式、投递记录、事实卡）填充的工作区，已整体排除在版本管理之外——克隆本仓库后它是空的，用上面的初始化命令生成你自己的。这只保证仓库干净——也正因如此公开 fork 才是安全的；它不覆盖仓库之外的东西：导出的诊断包、你贴出去的日志、你自己工作区的截图，都需要你自己检查。不要把 personal/ 里的内容贴进 issue、PR 或讨论区。

目录

| 目录 | 用途 |
| template/ | 通用骨架：档案模板、空工作区、领域插件 |
| skills/ | 九个技能——五个求职向工作流（JD / 投递 / 追踪 / 简历 / 教练）、一个扩展向（领域插件生成）与三个开发向（CLI 契约 / API 审查 / MCP），跨运行时单一源 |
| docs/four-ends.md | 四端能力对照（命令行 / AI 宿主 / 编辑器插件 / 桌面界面），由 tools/four_ends_matrix.json 生成、由 jobws lint four-ends 校验。接进 AI 宿主见 docs/mcp-integration.md——配置键名按宿主不同，别照抄 |
| tools/ | Python 领域层——统一入口 + 领域模块 + 门禁脚本 |
| web/ | Web 界面：FastAPI 后端 + React 前端（八个页面），与 CLI 共享同一份数据 |
| site/ | 项目官网（文档站）的组装器 / 配置 / 内容与构建 |
| tests/ | pytest 测试套件（隐私护栏、反编造检查、追踪表语义），CI 质量门 |
| personal/ | 使用者的真实工作区（已整体 gitignore，仓库内不含任何真实数据） |
| docs/ | 使用手册、文档索引、设计文档（docs/specs/） |
| .github/ | CI 工作流、issue / PR 模板、行为准则、Copilot 指引 |
| .codebuddy-plugin/ | CodeBuddy 插件清单——把同一份 skills/ 交给插件系统，不另存副本 |
| integrations/dsh/ | DSH 交付面——npm 包 dsh-job-workbench：MCP 接线、九个技能与可选 preset 打成同一个安装包（尚未发到 npm，随 v26.11.0 首发；在那之前从 checkout 用 link: 直挂）。安装 / 升级 / 回滚以该目录 README 为准 |

文档

- 在线文档站——项目介绍、使用手册与下载页的网页版（中英双语、可搜索；站点托管在 GitHub，国内网络打不开时用 Gitee 仓库镜像：代码与文档源文件（Markdown 可直接阅读）、Issues 反馈通道国内可直达）
- Roadmap——Now / Later 与已完成批次日志；有跟踪 issue 的项会挂链接
- 文档索引——每份文档的状态（现行 / 已废弃）
- 使用手册——启动、八页面详解、AI 工作流、CLI 命令速查、常见问题（英文主版：usage-guide.md）
- 毕业条件与兼容承诺——什么时候算正式版（四条判据）、支持哪些环境、升级为什么不需要转换数据
- 界面截图图库——八个页面逐页一张，各配一句用途（英文版：screenshots.md）
- 设计文档——架构、Web 契约、产品化路线、开源发布
- 变更记录
- 术语表——文档与 CHANGELOG 里的内部术语集中定义一次

贡献

欢迎 issue 与 PR——bug 修复、文档、新领域插件、隐私护栏、测试与互操作性改进尤其有用。请先读 CONTRIBUTING.md（短索引，英文）与完整中文细则（新需求四道门、分支策略、发布流程）与行为准则；安全漏洞请走私密通道，见 SECURITY.md（不要开公开 issue）；所有改动走 PR（CI 绿：后端测试 + 前端 lint/build + PR 标题校验 + UI 冒烟；main 有分支保护，纯文档同样走 PR）。投入节奏：单维护者项目，投入是分批的——可能集中几天推进一批，也可能整周没有动作（面试周 / 笔试周停工，见 docs/contributing.zh-CN.md 的「可持续性约定」节）；对外部 issue 的首复目标是 48 小时内、滑期会在 pinned issue 说明（见 docs/maintenance.md），受求职节奏影响偶尔会有几天不回。

License

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