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FindJob Copilot 是一款面向个人求职者（ToC）的开源、全自主、隐私优先的多智能体协同求职副驾驶系统。
在当前的求职环境中，求职者面临海量非结构化招聘信息繁杂、一简历通投回复率低、招聘平台风控严格、面试复盘无体系及技能提升方向模糊等诸多痛点。FindJob Copilot 构建了一整套从全网多源机会嗅探、人岗双向智能匹配、千岗千面自适应简历重构、本地安全人机协同投递、求职全景大屏，到分阶段面试深度复盘与能力闭环跃迁的完整闭环体系。
🔒 隐私与安全承诺：本项目遵循 Local-First（本地优先） 原则。所有岗位数据、个人简历、平台会话凭据与操作审计流水完全落盘在您本地设备（SQLite 数据库），不上传任何外部中心化服务器，绝不泄露任何敏感信息。
系统采用 端云协同混合架构（Localhost 安全执行核心 + 移动端轻量通知），并由六大专业智能体与主调度中枢协同运转：
- 🔍
JobCollectorAgent（职位多源感知嗅探官）：全网探测 BOSS直聘、猎聘、前程无忧、脉脉、微信朋友圈、小红书口语化内推帖，利用大模型结构化抽取真实在招信息。 - 🎯
MatchEngineAgent（人岗双向精准匹配官）：深度双向语义加权推理，输出 0-100 分综合评分卡，自动提炼核心匹配亮点与技能短板。 - 📝
ResumeTailorAgent（针对性自适应简历重构工匠）：基于真实经历与 STAR 原则，针对目标 JD 核心痛点定向重构项目经历，生成直击 HR 痛点的定制问候语。 - 🤖
AutoApplierAgent（自动化投递与人机协同接管官）：复用本地已登录 Chrome 会话执行自动化上传投递；遇到平台滑块验证码或二次认证时触发桌面接管通知，完成验证后无缝恢复。 - 🎤
InterviewReviewAgent（分阶段面试深度诊断导师）：针对技术一面、架构二面、HR终面现场问答进行底层考点剖析、答辩漏洞排查，并精准押题预测下一轮高频必考题。 - 📈
GrowthPlannerAgent（技能跃迁与行动规划官）：归因面试反馈，动态更新个人技能五维雷达图，输出包含源码研读与实操任务的成长闭环清单。
FindJob-Copilot/
├── .github/ # GitHub Actions CI 工作流与模板
│ ├── workflows/ci.yml # 跨版本自动化持续集成
│ ├── ISSUE_TEMPLATE/ # Bug 反馈与特性需求模板
│ └── PULL_REQUEST_TEMPLATE.md # PR 提交模板
├── .gitignore # 严密的安全拦截规则（排除 .env、数据库与私有凭据）
├── .env.example # 环境变量与 API Key 配置脱敏模板
├── LICENSE # Apache License 2.0 开源许可证
├── README.md # 中文项目主页
├── README_EN.md # 英文国际化项目主页
├── CONTRIBUTING.md # 开源贡献指南
├── CODE_OF_CONDUCT.md # 社区行为规范
├── SECURITY.md # 安全与隐私防护政策
├── requirements.txt # Python 项目依赖清单
│
├── data/ # 本地持久化数据存储目录（默认被 gitignore 隔离）
│ └── job_copilot.db # 本地 SQLite 数据库
│
├── docs/ # 详细架构与实施设计方案
│ ├── SYSTEM_DESIGN.md # 详细架构设计白皮书
│ ├── ADR-001-deployment-and-agent-architecture.md # 架构决策记录
│ └── images/ # 中文架构与流程图高清图集
│ ├── job_copilot_architecture.jpg # 系统全景架构设计图
│ ├── job_copilot_agent_flow.jpg # 多智能体协同求职全流程图
│ └── job_copilot_ui_dashboard.jpg # 全景看板 UI 原型图
│
├── src/ # 核心源码包
│ ├── __init__.py
│ ├── main.py # 命令行端到端闭环自测流水线
│ ├── server.py # 本地 FastAPI Web 控制台与 RESTful API 入口
│ ├── db/ # 本地持久化与审计引擎 (database.py)
│ ├── services/ # 业务调度服务层 (job_service.py)
│ ├── models/ # 领域数据实体模型 (job.py)
│ ├── agents/ # 六大子智能体实现 (collector, match, tailor...)
│ ├── core/ # 编排中枢 (orchestrator.py, llm_client.py)
│ └── static/ # 暗黑科技风响应式求职 WebUI 看板 (index.html)
│
└── tests/ # 自动化测试套件
└── test_audit_and_api.py # 端到端 API 与操作审计测试
确保您的运行环境中已安装 Python 3.10+ 及 Git。
# 克隆仓库
git clone https://github.com/xunavy/Job-Copilot.git
cd Job-Copilot
# 创建并激活虚拟环境
python -m venv .venv
# Windows:
.venv\Scripts\activate
# Linux/macOS:
source .venv/bin/activate
# 安装项目依赖
pip install -r requirements.txt复制配置模板文件：
cp .env.example .env在 .env 中按需配置您的大模型 API 密钥（系统支持 DeepSeek、OpenAI、智谱 GLM、月之暗面 Kimi 或本地私有 Ollama 模型）：
LLM_PROVIDER=deepseek
LLM_API_KEY=sk-your-api-key-here
LLM_API_BASE=https://api.deepseek.com/v1
LLM_MODEL=deepseek-chat💡 免 Key 体验：若未配置 API Key，系统内建了完善的资深专家级逻辑降级兜底机制，所有流程和 WebUI 功能均可 100% 顺畅体验！
python -m unittest tests/test_audit_and_api.pypython -m src.server服务启动后，在浏览器中打开：👉 http://127.0.0.1:8000
系统将全流程的关键写操作（抓取、人岗加权评估、简历自适应重构、投递提交、滑块接管、阶段流转、面试复盘等）自动织入不可篡改的系统审计流水表 audit_logs。
- 实时审计跑马灯：前端顶部动态滚动最新自动化操作状态；
- 全要素可追溯：控制台专属【📜 全流程审计日志】中心支持按事件动作（
AUTO_APPLY,MATCH_EVALUATION,TAILOR_RESUME,UPDATE_STAGE）溯源详情与历史上下文。
我们热忱欢迎社区贡献！
- 提交 Bug 或功能建议前，请参阅 CONTRIBUTING.md；
- 请遵守我们的社区行为准则 CODE_OF_CONDUCT.md；
- 涉及安全与隐私保护的漏洞，请遵循 SECURITY.md。
本项目基于 MIT License 协议开源。 您可以自由使用、修改及商业分发，但请保留原作者版权声明与许可证说明。