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项目案例 · 内容生产与受控自动化

Job Application Copilot

30 秒摘要

把岗位理解、职业证据匹配、定制简历生成和招聘网站投递拆成五个模块，并在外部发送前保留明确的人工确认。

我的角色
产品定义、模块与状态设计、公开演示及安全边界
项目阶段
公开原型阶段
当前状态
可运行 Mock 演示与扩展原型
  • 求职 Workflow
  • 定制简历
  • Human-in-the-loop
  • 隐私安全
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项目概览

Job Application Copilot 面向定制简历生成与招聘网站受控投递。输入 JD 后，系统从结构化职业经历中选择相关证据，输出定制 Markdown、HTML 与 SVG 图片简历和打招呼语；经过人工审核后，浏览器扩展再定位聊天窗口、上传区域和发送状态。

公开仓库只使用虚构候选人、虚构公司、虚构职位和 Mock 招聘页面，不包含真实简历、联系方式、招聘者信息、登录会话或投递记录。

问题背景

求职者面对大量岗位时，时间反复消耗在理解 JD、回忆相关经历、重写简历，以及在不同网站沟通和上传材料。职位越多，越容易出现证据遗漏、版本混乱、错投与重复投递。

网页自动化也有额外风险：招聘平台依赖正常登录会话，页面结构会变化，高频机械操作可能触发验证码或账号异常。材料生成和外部发送因此不能被处理成一条无条件脚本。

我的角色

我负责定义求职 Workflow，将其拆成 Career Assets、Job Intelligence、Match Decision、Resume Assembly、Delivery Control 五个模块；设计职业证据 schema、匹配缺口、风险规则、任务状态和人工确认门槛；并完成公开 Mock 演示、浏览器扩展、本机 Bridge、自动化测试和隐私扫描的产品化整理。

目标与约束

目标是让不同 JD 可以复用同一事实底座生成针对性材料，同时让用户清楚知道“为什么写这段、缺什么证据、何时会执行外部操作”。约束包括事实不可扩写、真实个人数据不能公开、平台 DOM 会变化、验证码不能绕过、登录状态不可导出，以及匹配分不能被解释为录用概率。

关键判断

简历定制的首要瓶颈是事实检索，而非措辞生成。系统先从带 source_refs 的 Career Assets 中寻找证据，再决定使用什么、缺什么、不能写什么。规则引擎承担稳定且可解释的默认判断，LLM 只作为可选的语言增强层。

外部投递必须采用 Human-in-the-loop。只有材料已生成、目标职位一致、任务已批准、图片已上传且页面状态可确认时，系统才允许进入发送步骤。验证码、风险提示、登录失效或元素识别不确定都会触发停止。

产品方案

五个模块通过结构化对象连接：Career Assets 管理经历与来源；Job Intelligence 把 JD 转换为职责、能力、硬门槛和风险项；Match Decision 逐项输出覆盖、缺口和 apply/review/skip 建议；Resume Assembly 组合已有证据，生成多种格式材料；Delivery Control 通过 Platform Adapter 管理上传、确认、发送和事件记录。

这种拆分让材料生成可以独立验证，也让浏览器操作拥有自己的失败边界。

系统或工作流程

职业证据 + 原始 JD → 要求—证据匹配 → 缺口与风险 → 定制材料 → 人工审核 → 浏览器准备 → 可见页面确认 → 发送或停止

Chrome Extension 复用用户正常浏览器中的登录状态；Local Bridge 只监听 127.0.0.1，只向扩展提供已批准任务。平台差异集中在职位、聊天入口、输入框、图片上传和发送按钮的 Adapter 中。状态以 prepared、awaiting_review、approved、material_uploaded、sent/blocked/failed 等增量事件记录。

执行过程

项目从职业事实层开始，建立带来源与证据强度的资产结构；随后实现 JD 解析、规则匹配和简历组装。外部执行层采用真实扩展与本机 Bridge，并增加职位去重、幂等检查、审核门槛与异常停止。公开阶段将所有输入替换为虚构 fixtures，制作 Mock 招聘页，同时增加安全说明与公开内容扫描脚本。

结果与证据

公开仓库可以独立运行从结构化 JD 分析、规则匹配到简历组装的 Pipeline，并生成 Markdown、HTML、SVG 图片简历和招呼语。演示覆盖高匹配、证据不足和高风险三类虚构职位；第五模块可在 Mock 聊天页验证“加入审核队列—批准—准备材料—确认发送”的状态闭环，并配有自动化测试。

真实投递效率、回复率与求职结果尚未形成可公开的量化数据。

当前边界

公开版默认不连接真实招聘账号，也不会自动发送外部消息。BOSS 直聘与猎聘的页面结构需要在真实使用前重新验证。仓库未内置云端 LLM API；当前图片简历演示使用 SVG，生产环境需转换为平台支持的格式。使用者仍需遵守平台条款、频率限制和隐私法规。

复盘

求职自动化需要把内容真实性与外部操作责任分开治理。事实资产和匹配决策决定材料能写什么，状态机与人工确认决定系统能做什么。公开演示采用虚构数据和 Mock 页面后，核心 Workflow 仍可被评审，同时避免为了展示效果带入真实隐私或账号风险。

仓库与演示

完整模块、架构、安全说明和本地演示见 Job Application Copilot GitHub 仓库 。仓库提供本地 Mock 演示，当前没有连接真实招聘平台的在线地址。