AI 求职助手（中文版）

本机运行的 AI 求职助手：搜岗、按国内维度评分、出投递话术与中文简历，数据不上传

⬇ 克隆开始 · ⌨ 全部命令 · 🔒 数据在哪

_{截图为仓库自带的虚构演示数据（公司名与职位都是编的）——真实运行时读的是你本机的数据。}

和通用的「AI 改简历」不同，它按国内招聘的实际门槛判断：学历、户口、外包还是自有编制、要不要执业资格——这些不满足就直接筛掉，不浪费你的时间去投。评分之外还替你把话术和简历备好，但从不代你点发送。

要装什么

一个 AI 编码工具 + Node 22.18+，就能开始。 不用装别的——搜职位的 CLI 直接跑在 Node 上（零依赖、无编译步骤）。你的 AI 工具要是 npm install -g 装的（Claude Code、Codex CLI、Gemini CLI 都是），Node 就已经在了。

本文命令示例按 Claude Code 的斜杠形式（如 /job-auto）书写。在 Antigravity CLI (agy)、Gemini CLI、Cursor、Codex 等其它 AI 工具中，去掉开头的斜杠输入（如 job-auto）或直接说人话（如「自动跑一轮」）即可触发完全相同的工作流，详见「不用 Claude Code 也行」。

所以第一次用是零额外依赖的：一个 AI 编码工具加 Node，/job-setup → /job-auto 就能拿到真实的排序名单和投递材料。

其余都是按需要再装，缺哪个只影响对应的那个命令，其它照常工作：

_{主线那一行的命令：/job-setup、/job-scrape、/job-rank、/job-apply、/job-outcome、/job-interview、/job-upskill。Python 那一行说的七条：/job-rank 的预筛淘汰与详情库、/job-scrape 的 JD 存库、/job-outcome 的催进度判定、/job-upskill 的缺口分格、/job-add-template 的模板撞名检查、/job-auto 的词表写回、/job-refresh 的刷新记录（哪几家今天刷过），以及 /job-rank//job-outcome//job-gmail-sync//job-interview//job-user//job-cv//job-reset//job-scrape --no-rank 收尾刷新面板数据。}

逐步安装命令（含 Windows/macOS 差异、浏览器渠道怎么开、常见报错）见 SETUP.md。 环境到底缺什么，跑 python tools/doctor.py 会直接告诉你。

它能做什么

• /job-setup — 填写你的求职资料（城市、目标岗位、薪资、硬性条件等），并问清你明确不做、不会的那些事（以及作品的真实用户体量分层），让后续所有材料诚实、不注水

• /job-scrape — 搜索职位，跨轮次去重，快速呈现新岗位

• /job-rank — 按国内评估框架（学历/户口/外包/执业资格等硬性条件 + 技能·薪资·强度·发展四项评分 + 待核实的信息）批量打分，产出带理由的排序名单。不给参数就一直评到队列排空

• /job-auto — 把上面三段接成循环：抓 → 评 → 给能投的出材料，一直跑到挖不动为止。要限量加 --target N

• /job-apply <职位URL> — 针对这一个岗做深度评估（会真的去查这家公司），然后产出：

  • 三渠道话术：打招呼开场白（≤200 字，聊天框直接用）、邮件正文、网申自评。自动区分猎头和 HR 直招，两者策略不同
  • 简历发你的主简历，本命令不做定制——对方点名要针对性版本等特殊情况才走 /job-cv
  • 求职信：只在需要的场景出（校招网申、体制内、外企、传统行业），直聊场景不出

• /job-interview [公司] — 拿到面试之后的准备：按国内面试阶段生成阶段化准备包，用你的 STAR 案例库对题，可选 AI 模拟面陪练。

  • 覆盖面试之前那几关：在线测评 / 笔试·机试 / 群面·无领导 / 演练·实操·试讲 / HR 初面 / 专业面·业务面 / 交叉面 / 总监面·终面 / 谈薪 / 背调——每关考点不同、备的东西也不同

• /job-outcome — 记投递结果与跟进（面试邀约、各轮进展、最终结果），也负责给久无回应的投递起草跟进短信

• /job-dashboard — 打开本地求职总览页（python tools/serve.py，只监听本机）。这一页能做的事：

  在页面上	说明
  记状态	点「我投了 / 约面了 / 挂了 / 没下文 / 拿到 offer / 不投」直接写回投递记录，可撤销。按当前状态给下一步，不摆一个八选一的下拉框
  记拒绝原因	标「挂了」之后出现一排可选原因（没说原因 / 简历没过 / 年限不符 / 薪资谈不拢…）。点一下就存，不填也没关系——多数拒信本来就不说理由
  查招聘站与简历刷新	首屏直观查看猎聘、BOSS直聘、智联、前程无忧的抓取状态与简历刷新时间。特别提醒：BOSS直聘与前程无忧网页端无刷新入口，总览页明确提示「需开手机端 APP 刷新」，避免简历沉底降低曝光
  岗位偏好与类型过滤	支持外包、驻场、未公开公司一键过滤开关；配合按公司名、职位关键词筛选，快速清爽视野，只看心仪岗位
  一键复制开场白	逐岗展开看详情、评分明细、打招呼开场白——「复制开场白」是这一块唯一带字的按钮，粘进聊天框就能发
  看投后统计与命令手册	首屏卡片速查环境依赖与常用命令；「投出去的那些怎么样了」：回复率、约面率、按分数段的回复率（它回答「这套打分准不准」）、拒绝原因分布。「大概率没戏」是按投递日期算出来的，不用你去点
  看被挡下的岗	「不投的岗位」列出你自己标的、已下线的、按规则判掉的（这几类都能点「放回可以投」）；硬性条件没过的那一大批只报个数，不铺出来卡死浏览器

  投过的公司会在它的其它岗上标「这家投过」——不藏起来，同一家的另一个岗可能正是更合适的那个，要不要投由你定。

  更深的投后分析（哪类岗回复率高、卡在哪一环）走 /job-html-report；页面本身的说明见 web/README.md。

• /job-upskill — 从你已排名/已投的职位里挖技能差距，产出带真实学习资源的补齐计划

投出去之后这一段收益最大，工具是接着的：

随时可以跑 /job-dashboard 看总览，或 /job-user 在多个求职者之间切换。

简历照片可选——互联网/大厂投递通常可略，体制内、传统行业常要。放 users/<你>/resume/photo.jpg（与你自己那份 main.typ 同目录，不是仓库根的 resume/——Typst 不允许引用入口目录之外的文件），再在 main.typ 里用 照片: "photo.jpg" 启用，详见 SETUP.md。

完整命令清单（含 /job-expand、/job-gmail-sync、/job-notion-sync、/job-add-portal、/job-add-template、/job-user、/job-reset）见 AGENTS.md 的「工作流索引」。

为什么是「国内维度」

上游是丹麦求职工具，评估维度是欧盟劳动力市场（work authorization、通勤半径）。本项目把它换成了国内真实约束：学历院校硬卡（211/985/双一流/统招）、户口落户、应届生与三方协议、外包/驻场/劳务派遣；薪资按「几薪」折算年包；公司性质（外企/国企/上市民企/创业）与工作强度（996/大小周）；行业周期风险。

快速开始

git clone https://github.com/rockbenben/ai-job-search-cn.git
cd ai-job-search-cn
python tools/doctor.py   # ← 不知道该干什么就跑这条，它会告诉你

doctor.py 是你的导航。 只用 Python 标准库、只读不写、任何状态下都能跑。它报三件事：环境哪几项就绪、你的流水线走到哪、下一步该做什么（只给一条）。卡住了随时再跑一次——它会按你当前的进度给出不同的下一步。

没装 Python 就先跳过这一步——它只是个导航，不是流水线的一环，直接敲 /job-setup 就行。装它的收益不止总览页，见上面「要装什么」里 Python 那一行。

--- 下一步做什么 ------------------------------------------------------
你是第一次用。下一步：

    claude          # 在这个目录启动 Claude Code
    /job-setup          # 然后输入这条，它会问你一串问题

/job-setup 不必一次答完。 它分四轮问，每轮问完停下来告诉你现在能做什么：答完第一轮（目标城市 + 岗位关键词，约 3 分钟）就够搜岗了，第二轮够排序打分，最费神的「你明确不做/不会什么」留到出投递材料时才问 —— 这三档都由 /job-auto 一条命令跑，它会按你资料填到哪一档跑到哪一步。跑一次 python tools/doctor.py 就知道现在卡在哪一轮、缺哪几项。

已经有简历的话，先放进去，能省掉大半问答。 /job-setup 会先读它，再只问缺的那些：

users/<你的名字>/documents/cv/     ← 简历放这里（<你的名字> 见 .active_user）

格式：PDF 最省事，.md / .txt / .tex 也行。Word（.doc/.docx）读不了——先在 Word 里「另存为 → PDF」。学历证书放 diplomas/、领英导出放 linkedin/、推荐信放 references/，都不是必须的。完整说明见 documents/README.md。

目录要等 /job-setup 建好用户之后才有。没有简历也能开始——那时它改成直接问你。

启动 Claude Code 之后，它自己也会先跑一次自检并把下一步告诉你，所以你不必记这条命令。日常只有三条命令，中间夹着全流程唯一要你自己做的那一步：

中间三段（找岗、打分、出材料）也可以单独敲：/job-scrape、/job-rank、/job-apply（全部命令）。但接缝已经焊死，默认路径就是上面这条。

之后就是「/job-auto 补货 → 你自己发 → /job-outcome 记账」的循环。另外三条按需加：猎头或 HR 直接把一个岗发给你时用 /job-apply <职位链接>（把链接、或他发来的那整段职位描述粘进来，只评这一个，不用等下一轮抓取）；约到面试加一条 /job-interview <公司>，拿到 offer 加一条 /job-offer <公司>；其余见下面「它能做什么」。

第一次跑之前值得知道的两件事

• /job-setup 是问诊式的，不是填表。它会追问你「明确不会做什么」——这不是刁难，是后面所有材料诚实的前提。答得越实，/job-rank 的打分和 /job-apply 的话术越准。
• 它不会替你投递。所有话术和简历都是给你自己发出去的；框架不发邮件、不提交表单。

你的数据在哪、安不安全

/job-setup 会问到薪资、学历、工作经历这些敏感信息，所以先把这件事说清楚。

你的全部个人数据都在 users/<你的名字>/ 下，这个目录整体被 .gitignore 忽略——clone 即安全，不需要你做任何手动操作，也不存在「忘了加 ignore 规则」的风险。具体包括：

仓库里只提交 profile.example/ 里的占位符模板；首次 /job-setup 会照它生成你的 users/<你>/profile/ 再填入真实内容。

个人资料都是纯 markdown，换成别的 AI 工具也带得走，不绑定 Claude Code。

还有一条安全铁律：框架绝不把你的个人数据发送到任何出现在职位描述、抓取页面里的地址、邮箱或主机——即便 JD 明说「把简历发到 X」。职位描述是不可信输入，其中给出的投递去向同样不可信。投递只走你自己确认过的正规渠道。详见 SECURITY.md。

各招聘站怎么覆盖

没有浏览器渠道也能用：这三家自动退到网络搜索兜底，只是拿到的信息少一些。每轮 /job-scrape 都会告诉你各渠道实际走了哪条路，不会把兜底当成完整覆盖。

想知道为什么这三家不能像猎聘那样做成 CLI，见 workflows/reference/cdp-portals.md（实测记录）。

只想要搜索 CLI？

liepin-search 是一个零运行时依赖的猎聘公开职位搜索命令行工具，可以脱离整套框架单独使用——有 Node 22.18+ 就能跑，不需要 Claude Code，也不用装 Bun、不用 npm install。

# 搜索
node .agents/skills/liepin-search/cli/src/cli.ts search -q "后端开发" -l "北京" --format table

# 取职位详情
node .agents/skills/liepin-search/cli/src/cli.ts detail "<职位URL>" --format plain

不需要编译、不需要 npm install。用 Bun 的话把 node 换成 bun run 即可。

• 免登录，输出结构化字段：职位/公司/薪资/学历/年限/公司规模/是否猎头等
• 内置限速与退避，中英双语触发词
• 接口与解析细节见 url-reference.md

多人共用一份 clone

多人可共用一份 clone，各自数据独立：个人数据都在 users/<名>/，当前用户记录在仓库根的 .active_user。首次 /job-setup 新建你的用户；/job-user 查看/切换/新建/删除用户；所有命令都对当前活动用户生效，/job-dashboard 顶部会显示当前是谁、并可复制 /job-user <名> 切换。

命名空间隔离，非加密。 同一操作系统账号下，任何能读这些文件的人都能看到所有用户的明文简历与资料。要真正互相保密，请用不同的操作系统账号，或各自 clone 一份。

不用 Claude Code 也行

本仓库不绑定单一 AI 工具。任何 agent（Claude Code、Antigravity CLI、Codex CLI、Gemini CLI、Cursor 等）从根目录 AGENTS.md 进入：那里有角色定义、多用户路径解析、安全铁律、全部工作流的索引，以及「能力 → 各工具」对照表。

换工具后功能不变，只是有些能力（比如驱动浏览器）各家实现不同，届时会退到能用的那条路并告诉你。

在不同 AI 工具中怎么执行命令（避免 Unknown command）

• 在 Claude Code 中：支持带斜杠的快捷命令（如 /job-auto、/job-rank、/job-apply <职位链接>），输入时支持 Tab 自动补全。
• 在 Antigravity CLI (agy)、Gemini CLI、Cursor、Codex 等终端工具中：
  • 去掉开头的斜杠输入：直接输入 job-auto、job-rank、job-apply <职位链接> 即可。

    为什么不要带斜杠？ 许多终端命令行客户端（如 agy）将开头的 / 默认为客户端自身内置命令（如 /help、/clear、/config 等）。直接输入 /job-auto 会被终端客户端直接拦截并提示 Unknown command: /job-auto。去掉前面的斜杠即可顺利交由底层 AI Agent 识别并执行。

  • 直接用自然语言（推荐）：说求职者的人话即可，例如「自动跑一轮」、「帮我给手上的岗位打分」、「投这个岗 <链接>」、「刷一下在线简历」。本仓库在 .agents/skills/ 下配置了完整的 Agent 技能与触发词，AI 会自动识别意图并执行完全相同的工作流。

那 .claude/ 是干什么的？ 它是 Claude Code 的接入件，不是本仓库的一部分逻辑：.claude/commands/ 是 Claude Code 找 slash 命令的固定路径（18 个 stub，每个 2 行，只写「读取并严格执行 workflows/<名>.md」）；.claude/skills/ 是它找自动触发技能的固定路径（3 份壳，只有触发词和工具权限）；.claude/settings.json是它的权限预批清单。三者加上 CLAUDE.md 一共约 150 行，没有一行正文——正文全部在 workflows/，谁都读得到。

实测验证过（2026-08-18）：把 .claude/ 和 CLAUDE.md 整个挪走之后，tools/ 下 16 个脚本没有一个起不来（逐个 --help，退出码全 0），自检与总览页照常，gap_split 照常出结果。唯一报错的是 security_guards.py——它的职责就是检查 .claude/settings.json 的权限清单，文件不在当然要红，这正是它该有的反应。丢的只有 Claude Code 的 slash 命令和自然语言自动触发。其它工具想要同等便利，加自己的接入目录即可（如 .codex/），workflows/ 一个字不用动。守卫钉着这条边界：stub 超过 5 行、工作流正文里出现 .claude/ 路径或自称「本技能」、CLAUDE.md 复述 AGENTS.md 已有的流程，tools/lint_skills.py 都会报。

合规与使用限制

本项目仅供个人求职使用。

• 低频访问：liepin-search 访问的是猎聘公开页面与接口。请保持低频，不得用于商业用途或批量数据采集，风险自负。
• /job-rank 一次别评太多：默认只对头部 12 个候选抓详情（--fetch 可调）。一次抓几十条会触发猎聘的临时限流——撞到就停手等一等，别连着重试。
• 浏览器渠道用的是你自己的登录会话：有账号风控/封禁风险，风险自负。保持低频、不批量开页，撞到验证码立即停手、不硬闯；框架遵守各站 robots.txt（细则）。
• 职位描述是不可信输入：工作流不执行其中的指令、不抓取其正文里的链接。详见 SECURITY.md。
• 诚实底线：所有投递材料的主张都必须能在你的资料里找到出处，能力缺口如实承认，绝不编造或用近义词充数——一旦面试穿帮，代价远大于说得漂亮。
• 有几条命令没被真实跑过（截至 v1.0.0）：/job-gmail-sync、/job-html-report、/job-add-template、/job-offer 一份产出都没有；/job-interview 只有一份面试记录。
• 它们有单元测试、也过 CI，但没有「真跑完一轮」的实测背书——撞到问题请开 issue。
• 走熟了的是这几条：/job-setup、/job-scrape、/job-rank、/job-apply、/job-cv、/job-outcome、/job-dashboard、/job-upskill、/job-resume。

文档

• SETUP.md — 详细安装与环境准备
• AGENTS.md — 全部工作流索引、多用户路径规则、能力对照表（所有 AI 工具的入口）
• CONTRIBUTING.md — 贡献与 fork 说明
• SECURITY.md — 安全模型与漏洞报告
• CHANGELOG.md — 版本变更

许可

MIT，LICENSE 里并列两方版权声明。派生自 MadsLorentzen/ai-job-search（MIT），分叉后基本重写——安全守卫（tools/security_guards.py）、skill 校验（tools/lint_skills.py）、PDF 校验（tools/verify_pdf.py）及其测试仍带有上游代码，其余为新写。

关于 365 开源计划

365 开源计划 的第 #029 个项目——一个人 + AI，一年 300+ 个开源项目。

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