| 聊天决策 | 岗位管理 |
|---|---|
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| 岗位详情 |
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- 决策聊天：通用聊天 + 岗位专属聊天；支持文字、链接、截图，先运行本地硬规则，再由可选 AI 给出优先级、风险和下一步
- 岗位池管理：多来源采集（BOSS / 智联 / 公众号 / beBee / CSV）、跨来源去重、状态流转、批量操作、软删除回收站
- 采集人工初筛：采集回来的全新岗位先过区域白名单，按匹配分排序挂进聊天候选，你勾选后才入库；噪音不再自动落盘
- 公司调研：沉淀官网、招聘页、小红书、脉脉、看准等证据
- 智能评分：按岗位匹配、薪资、成长性、稳定性、口碑等维度输出 100 分解释
- 面试准备：生成 JD 摘要、技能差距、优势话术、STAR 素材、反问问题；配置 AI 后按 JD + 个人画像定制
- 跟进任务 & 提醒：把投递、沟通、调研动作沉淀为本地任务；fit / 面试中久无进展的岗位自动标记「需跟进」
- 晨间日清单（可选）：每天定时把看板到期动作 + 需跟进岗位经 Telegram 推给本人
- 回收站：删除岗位 / 公司不丢数据，30 天内可恢复或永久删除
git clone https://github.com/你的用户名/one-stop-job.git
cd one-stop-job
./quickstart.sh自动完成：Python 虚拟环境 → 前端依赖 → 配置文件 → 前端构建 → 后端启动。访问 http://127.0.0.1:8000/
git clone https://github.com/你的用户名/one-stop-job.git
cd one-stop-job
cp .env.template .env # 按需填入 API Key
docker compose up -d --build前往 Releases 页面，下载对应平台的安装包：
- Windows: 下载 .msi 或 .exe，双击安装
- macOS: 下载 .dmg，拖入 Applications（首次打开需右键 -> 打开）
- Linux: 下载 .AppImage，chmod +x 后双击运行
首次启动可能提示未知开发者——这是正常的（未签名），按系统提示确认即可。
scripts/app.sh start # 启动（单进程，同时提供页面与 API）
scripts/app.sh status # 状态
scripts/app.sh stop # 停止
scripts/app.sh logs # 日志
scripts/app.sh backup # 数据备份Windows 用户：双击
start_app.bat，或使用 WSL。
详细说明（含本地开发热更新模式）
| 文档 | 说明 |
|---|---|
| QUICKSTART.md | 快速开始指南（本地 / Docker / Windows / Linux） |
| CLAUDE.md | 项目架构标准（AI 与人类共同遵守） |
| docs/maintenance-guide.md | 日常使用流程、维护入口、故障定位 |
| docs/operations.md | 运行部署、数据备份、运行排障 |
| docs/restore-on-new-machine.md | 换机 / 重装还原清单 |
开发者文档
- docs/data-flow.md - 数据流架构
- docs/testing-system.md - 测试体系
- docs/handoff.md - 项目交接清单
- 本地优先：单用户、SQLite、无账号体系、数据不出本机
- 不自动化对外动作：不自动投递、不自动发消息、联系方式仅本地留存
- 来源解耦：统一数据管线，新增来源不影响评分 / 面试准备逻辑
- AI 可选：决策聊天、公众号抽取、面试准备可接 AI；聊天先执行本地规则，调用失败时保留规则判断
- 合规抓取：仅公开内容、低频、人工触发、不破解验证码、不二次分发
- KISS 优先：聊天保持主入口，低频求职管理能力按需展开
所有来源汇入同一条管线（采集器 → 规范化 → 区域过滤 → 已知刷新 / 全新进候选 → 你勾选后入库 → 评分），互不耦合。
| 来源 | 触发方式 | 说明 |
|---|---|---|
| BOSS 直聘 | 宿主机脚本 / 定时 / Telegram /collect |
需安装 OpenCLI |
| 智联招聘 | 宿主机脚本 | 需安装 OpenCLI，默认禁用 |
| 公众号 | 粘贴导入 | 粘贴元宝回答或链接，自动拆分多岗位 |
| beBee | 配置采集 | 解析页面 JobPosting JSON-LD |
| CSV / Excel | 文件上传 | 支持自定义字段映射，直接入库 |
| 手动录入 | 表单填写 | 单条岗位快速录入，直接入库 |
| Telegram 截图 / 文本 | 手机发消息 | 先写聊天候选，本人确认后入库 |
📱 手机一键入库 + 在线建议（Telegram，可选）
离开电脑时，用 Telegram 把岗位链接或截图发给自己的 bot。后端只抽取候选并写入本地聊天，默认不入库；你在 Web 聊天里勾选要沉淀的岗位再点「入库选中」。
回执里直接带判断：识别到候选后，后端会按你的个人决策规则 + 画像给出初步建议（优先级 / 方向 / 下一步），随回执一起发到手机。
在手机上追问：以 ? 或 /ask 开头发消息即为提问，回答落进本地聊天同时发回手机。多候选时用 ?2 指名问第几个。
启用步骤：
- 在 Telegram 找
@BotFather创建 bot，拿到 token .env加TELEGRAM_BOT_TOKEN=你的token- 给 bot 发一条消息，用
@userinfobot查到你的 chat id config.yaml配置：telegram: enabled: true allowed_chat_id: 123456789 # 你的 chat id
- 重启后端
基础配置（config.yaml）
opencli:
boss_cmd:
- "opencli"
- "boss"
- "search"
- "示例岗位"
- "--city"
- "示例市"
- "--limit"
- "200"
- "--format"
- "csv"
general:
data_dir: "./data/job_one_stop"
scoring:
weights:
role_match: 25
salary_city: 15
growth: 15
stability: 15
reputation: 10
commute_rest: 10
interview_roi: 10
followup:
stale_days: 5
schedule:
digest:
enabled: false
hour: 8
minute: 20
collect_first: trueAI 配置（可选）
打开「设置 → AI」，点「添加 Provider」，填 Base URL、Model、API Key。Key 只写入本机 .env，单进程部署下即时生效。
也可手动在 .env 加：
OPENAI_API_KEY=sk-xxx
OPENAI_BASE_URL=https://api.openai.com/v1 # 可选不配置 AI 不影响主流程：聊天保留规则判断，公众号回退纯正则，面试准备回退模板。
个人操作仓库（只读 + 一键写回收集箱）
在 .env 配置 JOB_ONE_STOP_CONTEXT_REPO_PATH 指向你的 Obsidian 仓库，应用只读读取规则、画像和看板。聊天里确认入库的候选岗位，可以在候选卡上点「写入看板」把一行追加到看板收集箱列——不点就不写入一个字节。
# 完整质量门禁
scripts/quality_gate.sh
# 单独运行后端测试
.venv/bin/python -m pytest -q
# 部署前自检
scripts/deploy_check.sh- 配置个人画像：在「设置」页填写目标岗位、技能、工作经历
- 导入岗位：通过 BOSS / 公众号 / CSV 等方式收集岗位
- 生成冲刺包：点顶栏「生成今日求职冲刺包」，自动补评分、筛 Top 岗位、生成面试准备
- 执行行动：复制 Markdown 清单，调研 Top 5，决定投递 / 拒绝 / 归档
- 跟进收口：冲刺包与「待办」页列出「需跟进」岗位，及时联系或更新状态
| 层 | 技术 |
|---|---|
| 后端 | FastAPI · SQLModel · SQLite · Alembic |
| 前端 | React · Vite · TypeScript |
| AI | OpenAI 兼容协议（可选） |
| 采集 | httpx · BeautifulSoup · OpenCLI |
| 部署 | Docker Compose / 单进程 shell 脚本 |
Docker 构建太慢？
推荐使用本地开发模式（5-10 秒启动）。如需 Docker，在 .env 配置镜像源。详见 docs/docker-optimization.md。
No module named uvicorn？
不要用系统 Python 启动后端。执行 python3 -m venv --clear .venv && .venv/bin/python -m pip install -r requirements.txt 重建虚拟环境。
database is locked？
不要同时运行本地开发和 Docker。选择一种方式运行。
- 阅读 CLAUDE.md 了解架构红线
- 新增功能前先跑
scripts/quality_gate.sh - 测试不得联网，使用 fixtures
- 提交前确保质量门禁全绿
MIT
注意：本项目仅供个人本地使用，不自动投递、不自动发消息。抓取遵循合规原则：仅公开内容、低频、人工触发、不二次分发。