career-flow-studio

基于 Career-Ops 的 AI 求职工作流项目。 它把岗位评估、个人档案、技能匹配、定制简历和面试准备放进一套可本地运行的 workflow 中，适合通过 Codex 等 AI Agent 协作完成求职准备。

网页负责个人资料和岗位的管理、编辑与展示；需要模型分析或生成的工作，由你正在使用的 Agent 按 Career-Ops 能力完成。网页本身不调用模型，也不会自动投递。

项目包含什么

• Career-Ops 求职能力：沿用上游项目的岗位分析、简历定制、面试准备、求职流程管理等能力。
• 岗位工作台：集中查看岗位 JD、匹配评估、修改建议、技能提升建议、面试准备与简历产物。
• 模块化个人档案：分开管理基本信息、教育、工作/实习经历、项目和技能，并用熟悉度标注可讲程度。
• 定制简历：依据岗位和档案中已有事实生成 HTML 初稿；可在网页中继续编辑。不会把 JD 要求的技能自动写成候选人事实。
• 本地优先：资料、岗位记录和生成文件保存在本机工作目录中；工作流不代替用户提交申请或联系招聘方。

Agent 与网页如何配合

例如，你可以在 Agent 中说：“根据当前档案评估这个岗位，并生成一份可编辑的定制简历。”岗位总览页用于查看和打开结果；它不是一个会自行连接大模型的聊天网页。

本地运行

需要 Node.js。克隆项目并安装依赖后，在项目目录启动 Agent：

在浏览器打开 ` 查看本地工作台；再在项目目录启动 Codex，并用自然语言要求 Agent 评估岗位、生成定制材料或开展面试模拟。完整步骤、示例和截图位置见使用教程。

资料与事实边界

• 公开演示档案使用化名和虚构示例信息，不代表真实求职者或真实履历。
• 实际使用前，请用本人可核实的信息替换演示档案，并检查本地 Git 更改，避免把真实个人信息提交到公开仓库。
• 简历内容应只来自个人档案和本人明确提供的信息；岗位要求是匹配标准，不是候选人事实。
• 技能熟悉度表示能否在面试中说明，不应为了匹配岗位而自动调高。

项目来源

本项目基于 santifer/career-ops 开源项目进行工作流整合和本地展示扩展。上游提供跨 AI coding Agent 使用的 career-ops 能力；本项目补充面向岗位与个人档案的网页工作台及配套流程。请同时参阅仓库中的 LICENSE 与上游项目说明。