jobops

# jobops 一个自托管的 **Model Context Protocol** 服务器，用于整个求职循环——门户扫描、职位评估、量身定制的简历和求职信PDF、拓展草稿、故事库、谈判简报——所有这些都由您的MCP感知聊天客户端驱动（Claude Desktop、Cursor、任何支持流式HTTP MCP的客户端）。 聊天是核心。这个服务器执行机械工作，并将每个工件作为 `http://localhost:7891/...` 链接返回。 > **状态：** 早期。有效。API可能仍在1.0版本之前发生变化。 --- ## 快速入门 ```bash # 1. 为工作目录搭建（cv.md、profile.yml、portals.yml、modes/*.md + SQLite DB） npx @mohith_das/jobops init # 2. 打开 cv.md、config/profile.yml、portals.yml 并替换每个 <TODO> 占位符。 # （可选：调整 modes/*.md — 评分标准、定制规则、拓展语气 — 您的编辑生效。） # 3. 从您实际的 cv.md 重建 career_packet # （或者只需重新运行 `init` — 它在检测到 cv.md 更改时自动重新初始化） npx @mohith_das/jobops reseed # 4. 确认所有内容都已连接 npx @mohith_das/jobops doctor # 5. 启动服务器（Chromium 在首次运行时自动安装） npx @mohith_das/jobops start # ▷ jobops 监听 http://127.0.0.1:7891 # 6. 获取 MCP 客户端的复制粘贴配置块 npx @mohith_das/jobops connect # 7. 在聊天中粘贴工作网址或职位描述 — 聊天调用 evaluate_job，根据 # 您的评分标准 + career_packet + 定制规则，并完成其余的工作流程。 ``` 这就是循环。其他所有功能（暖介绍查找器、故事库、谈判简报、批量评分器、调度器等）都已连接但可选。 ### 编辑 career packet — 两个安全方向 您的 `career_packet` 是聊天用于评估职位和草拟材料的事实来源。您可以从 **两个方向** 进行编辑，并且 **两个方向都不会无声地破坏对方** — 两个方向都是显式的： **1. 聊天驱动（packet 是您的编辑界面）。** 请聊天更改标语、删除项目、收紧子弹 — 它调用 `update_career_packet`，它写入新版本并 **标记 packet 为用户编辑**。从那时起，普通的 `reseed` 将 **拒绝** 覆盖它（它会警告并告诉您传递 `force` 或同步首先）。章节编辑符合人体工程学 — “更改我的标语” 只会重新发送第 2 节，而不是整个 packet： ```text update_career_packet section="2" section_content='- **Builder PM** — "ships product with engineering teeth"' ``` 对于外科手术级别的 **项目级别** 更改，有 `edit_packet_item` / `remove_packet_item` — 地址一个章节（`projects`、`skills`、`taglines` 或编号）和一个项目（按索引或匹配子字符串）以更改或删除单个子弹/项目/技能/标语而不触及其余部分。每次更改仍然版本化 packet，并且 `edit_packet_item` 运行新的文本的签证泄漏扫描。`remove_packet_item` 回应它删除的内容。 由于每次更改都是一个版本，**没有任何内容真正丢失** — `restore_packet_version` 列出历史并恢复任何以前的版本（恢复本身是可逆的）。 **2. 文件驱动（cv.md / profile.yml 是源）。** 编辑 `cv.md` / `config/profile.yml`，然后 **reseed** 以从它们重建 packet： ```bash npx @mohith_das/jobops reseed # 安全：拒绝如果 packet 有聊天编辑不在 cv.md 中 npx @mohith_das/jobops reseed --force # 从 cv.md 重建 packet（丢弃聊天编辑） ``` **将两者恢复同步。** 当您在聊天中编辑并希望 `cv.md` 赶上时，运行 `sync_packet_to_cv` — 它将 packet 写回 `cv.md` + `profile.yml`，以便源文件反映您的聊天编辑（稍后 `reseed` 将复制它们而不是覆盖它们）。因此，两个方向是对称的：**reseed**（cv.md → packet）和 **sync-back**（packet → cv.md），两者都是显式的，都不是自动的。 `reseed` 写入一个新的活动版本（以前的降级，历史记录保留）。`doctor` 在 packet 被聊天编辑（预期 — 不是通知）与 `cv.md` 更改下的文件驱动 packet 时报告。 --- ## 它做什么 两个系统合并为一个MCP服务器： - **评估 + 材料方面** — [santifer/career-ops](https://github.com/santifer/career-ops) 的端口：6块A-F（+ G合法性）报告，原型检测，ATS友好HTML→PDF简历+求职信生成，故事库，谈判剧本。 - **管道方面** — 个人Postgres + n8n管道（“JSA”）的端口：Greenhouse / Ashby / Lever / Workday轮询器+封闭板Playwright爬虫，内容哈希去重，批量LLM评分器，暖介绍/创始人DM草稿，签证信号来自DOL OFLC H1B数据。 所有内容都存在于单个Node进程中，带有单个SQLite文件。无需外部Postgres，无需n8n，无需云服务。如果您想使用API/批量路径，请自带LLM密钥（默认情况下为Gemini免费层，可选DeepSeek）。聊天模式工具无需密钥即可工作。 > **与santifer的career-ops无关联或背书。** 该项目是独立的，它移植并适配了公开发布的MIT许可模板和评分标准形状到MCP传输表面。参见 [Attribution](#attribution) 部分。 --- ## 工具（58 — 一个MCP `tools/list` 调用） | 分组 | 工具 | |---|---| | **评估** | `evaluate_job`、`batch_evaluate`、`get_top_jobs`、`evaluate_training`、`evaluate_project` | | **材料** | `generate_materials`、`render_pdf`（PDF / `.tex` / `.docx`）、`get_report` | | **跟踪器** | `get_tracker`、`update_status`、`mark_ready_to_apply`、`delete_jobs`（软删除 → 垃圾箱）、`restore_jobs`、`list_trashed`、`purge_jobs`（永久，备份优先） | | **来源** | `scan_portals`（Greenhouse + Ashby + Lever + Workday + Amazon + Google + generic Playwright） | | **外联** | `find_warm_intros`、`find_founders`、`draft_outreach`、`draft_followup`、`draft_reply`、`get_outreach_queue`、`update_outreach`、`get_followups_due` | | **联系人** | `add_contacts`（从聊天中插入）、`export_contacts`（CSV+JSON备份）、`import_contacts`（合并，非破坏性）、`delete_contacts`（软删除，可恢复） | | **面试 / Offer** | `extract_stories`、`get_story_bank`、`negotiation_brief` | | **研究** | `deep_research`、`enrich_company`、`daily_digest` | | **个人资料 + 操作** | `get_career_packet`、`update_career_packet`（整个文档）、`edit_packet_item` / `remove_packet_item`（单个子弹/项目/技能/标语）、`restore_packet_version`（历史记录 + 恢复）、`reseed_career_packet`（默认安全）、`sync_packet_to_cv`、`update_profile`（询问）、`cost_estimate`、`doctor`（只读健康检查） | | **联合** | `compile_career_packet`、`get_career_packet_json`（公共安全）、`sync_to_livingcv`、`generate_embeddings`、`get_embeddings`、`broadcast_signal`、`get_federation_status`、`update_jobops` | | **申请（仅预览 - 永远不会提交）** | `apply_prefill` | | **签证（可选，可以隐藏）** | `visa_signal`、`import_h1b`、`import_linkedin` | | **调度器（可选cron，默认关闭）** | `scheduler_status`、`scheduler_enable`、`scheduler_disable` | 六个MCP **资源** 携带可编辑的行为 — 评分标准、报告格式、定制规则、外联语气、谈判剧本、职业包 — 所有这些都从 `modes/*.md` 加载并在编辑时重新加载。无需触摸代码即可调整评分或语气。 > **提示：** 随时询问聊天运行 **`doctor`** — 它是一个只读的健康报告（与 `npx @mohith_das/jobops doctor` CLI命令相同），涵盖packet ↔ cv.md同步状态、LLM提供者/密钥、采样+身份验证姿势、活动模板、模式、签证评分和公共基URL。 在不离开聊天的情况下，检查服务器是否正确连接。 --- ## 垃圾和恢复（工作） 工作遵循与联系人和职业包相同的非破坏性、可恢复、删除前回声的哲学。 **软删除是默认值；硬删除始终是显式、确认和备份优先的。** - **`delete_jobs`** 将1..N个工作移到 **垃圾箱**（按 `job_ids` 和/或按 `statuses` — 例如，将所有处于 `skip`/`discard`/`sourced`状态的工作放入垃圾箱）。被放入垃圾箱的工作将从跟踪器、`get_top_jobs`和批量评分中删除，但 **保留并可恢复**。它会准确回声哪些工作（标题+公司）被放入垃圾箱。这是可恢复的 — *不是* 硬删除。 - **`list_trashed`** 显示当前垃圾箱中的内容（标题、公司、评分、之前的状态、放入垃圾箱的时间），以便您在永久删除或恢复之前查看。 - **`restore_jobs`** 将被放入垃圾箱的工作恢复到其之前的状态。 - **`purge_jobs`** 是唯一的硬删除：它永久删除 **被放入垃圾箱** 的工作（永远不会是活跃的工作）。传递 `job_ids`，或 `purge_all: true`（需要 `confirm: true`）。在删除前，会在项目根目录中写入受影响行的 **时间戳备份**；它会准确回声哪些内容被永久删除。 **在跟踪器UI**（ `/` ）中，**状态**单元格是一个内联下拉菜单（原位编辑），每行都有一个紧凑的 **垃圾箱** 按钮（软删除；该行离开，摘要卡更新）。一个专用的 **[/trash](/trash)** 页面列出了被放入垃圾箱的工作，您可以在此处 **恢复** 项目、**永久删除** 项目（带有确认对话框），或 **清空垃圾箱**（一个明确警告的不可逆硬删除 — 无论如何都会写入备份）。 --- ## 过滤、搜索和分页（跟踪器） 在1000+个工作时，跟踪器不会将所有行发送到浏览器 — 它会 **服务器端分页**（SQL `WHERE`/`LIMIT`/`OFFSET` + `COUNT`，从不内存）。 `/` 仪表板有： - **过滤器（可组合）：** 多选 **状态**、**最小/最大评分**、**公司**（包含，带有当前公司的datalist）、**角色** 和 **级别**，以及一个 **显示已放入垃圾箱** 的切换按钮。 - **搜索：** **标题或公司** 的延迟、不区分大小写的子字符串搜索。 - **分页：** 每页大小选择器（25/50/100，默认为50），第一/上一/下一/最后一页跳转，以及“N匹配 · 显示X-Y”的指示器。 - **排序：** 点击 **评分 / 公司 / 发现** 表头（默认为评分↓）。 - **可分享的URL：** 每个过滤器/排序/页面都在查询字符串中（`/?status=applied&min_score=70&q=engineer&sort=score&page=2`）— 可收藏且刷新后仍然有效。 - **摘要卡保持真实总数** — 整个活动管道，独立于当前过滤器/页面。内联状态编辑和放入垃圾箱在过滤/分页视图中仍然有效（行更新/离开，计数刷新不会丢失位置）。 **相同的查询为 `get_tracker` MCP工具提供支持**，因此聊天可以询问切片 — 例如。 *"显示我评分超过70且标题中包含'engineer'的已申请工作。"* `get_tracker` 接受 `statuses[]`、`min_score`/`max_score`、`company`、`role_category`、`seniority`、`q`、`sort`、`dir`、`limit`、`offset` 和 `show_trashed`，并返回 `items` + `total_matching` + 全管道 `counts_by_status`。 --- ## 无LLM密钥的评分 — 如果您的客户端支持MCP采样 如果您的 **连接的客户端** 支持 **MCP采样**，则可以仅使用客户端的模型运行 `batch_evaluate`、`evaluate_job` 模式=“api”）的评分工具 — 相同的评分标准，相同的严格JSON合同，**无需单独的Gemini/DeepSeek密钥** — **但前提是连接的客户端在其初始化握手期间声明`sampling`功能**。 > ⚠️ **大多数客户端不支持（直到现在）— 包括Claude Desktop。** Claude Desktop仅声明其UI扩展，从不声明`sampling`。传输（stdio vs HTTP）**本身不足以** — 这是每个客户端的**功能**。因此，在Claude Desktop和类似客户端上，批量/ API评分 **会回落到您自带的密钥**（`JOBOPS_LLM_PROVIDER` + 密钥），这是预期且正确的。检查 [modelcontextprotocol.io/clients](https://modelcontextprotocol.io/clients)上的当前支持。 - **如果（并且仅当）采样功能支持的客户端连接时，它会自动启用** — 无需配置。网关检查客户端声明的`sampling`功能 **和** 传输可以承载服务器→客户端请求（stdio；无状态HTTP传输不能，所以它甚至不尝试）。当采样不可用时，评分使用您自带的密钥；如果您未设置密钥，`evaluate_job mode="chat"`（默认）仍然有效 — 您的聊天直接评分它。回落是干净的（不会卡住）。 - **Claude Desktop用户的结论：** 为 `batch_evaluate` / `evaluate_job mode="api"` 设置 `JOBOPS_LLM_PROVIDER` + 匹配的密钥。（普通 `mode="chat"` 不需要密钥。） - **成本。** 当使用采样时，它在客户端的模型上运行，因此成本由 **客户端承担**；`cost_estimate` 记录那些标记为客户端承担的调用（$0 服务器成本）。 - 运行 `doctor` 工具查看 **实时** 状态 — 它报告您的当前客户端是否声明了采样，或者您正在使用自带密钥路径。 - 设置 `JOBOPS_SAMPLING=false` 以强制使用自带密钥路径，即使采样可用。 ## 无缝个人资料设置（MCP询问） `update_profile` 使用 **MCP询问** （表单模式），因此您的客户端可以收集身份字段 + 按原型标语 — 通过结构化表单 — 无需手动编辑YAML。接受后，它写入 `config/profile.yml` 并在一步中为职业包重新初始化。 敏感输入（您的LinkedIn导出路径、凭证）使用 **URL模式询问**（2025-11-25）：服务器为您提供一次性本地URL，您可以直接在那里输入值，因此它 **永远不会通过MCP客户端 / 聊天记录传递**。`import_linkedin` 在您省略 `path` 且您的客户端支持时使用此功能。 两个功能都是功能和传输门控（就像采样一样，询问是服务器→客户端请求，需要stdio连接）。不支持询问的客户端 — 以及所有HTTP客户端 — 回落到基于文件 + 参数路径（`update_profile fields=…`，编辑 `config/profile.yml`，传递 `import_linkedin path=…`），它们与以前一样工作。 --- ## 设计为您的定制版本 默认值假设您的位置、国籍、角色或行业。每个 **行为塑造部分都是一个markdown文件，您可以重写**。 **`init` 将它们复制到 `<project-root>/modes/`，所以它们是您的编辑副本** — 加载程序读取您的项目根目录副本，然后回落到捆绑的默认值，因此您永远不会触摸包安装。重新 `init` 不会覆盖已编辑的副本（它会警告并保留您的编辑）； `doctor` 报告哪些文件是用户重写 vs 捆绑。 | 您可以更改… | 通过编辑… | |---|---| | 评分维度 + 权重 | `modes/rubric.md` | | 6块报告形状 | `modes/report_format.md` | | 简历/求职信定制规则 | `modes/tailoring_rules.md` | | 外联语气 + 字符上限 | `modes/outreach_tone.md` | | 谈判脚本 + 框架 | `modes/negotiation_playbook.md` | | 您的项目库 | `modes/career_packet.md` （或通过 `update_career_packet` ） | 每种原型标语 | `config/profile.yml` → `taglines:` （自动填充职业包第2节） | | 跟踪的公司 + 过滤器 | `portals.yml` | | 身份 + 角色目标 | `config/profile.yml` | ### 非美国用户 / 非赞助案例 签证评分是 **完全可选的**。设置： ```bash export JOBOPS_VISA_SCORING=false ``` 当关闭时： - `score_total = round(0.6 · resume_fit + 0.4 · taste_fit)` （服务器端权威） - `visa_signal`、`import_h1b`、`import_linkedin` 工具从 `tools/list` 中隐藏 - `score_visa_fit` 从 `get_top_jobs` 项中删除以及评估报告HTML徽章 - 评分资源获得“签证评分已禁用”覆盖前缀，聊天会读取 其他功能不受影响。如果您是美国公民、非美国用户或任何人都在评估没有赞助的角色 — 关闭它；其余部分正常工作。 ### 非美国市场 `portals.yml` 配备了Greenhouse / Ashby / Lever / Workday / Amazon / Google / generic Playwright示例。添加您所在市场的相关板块。`modes/rubric.md` + `modes/negotiation_playbook.md` + `config/profile.yml` 都是您可以本地化的（语言，薪酬范围，地理优先事项）。 --- ## 环境变量 | 变量名 | 默认值 | 用途 | |---|---|---| | `JOBOPS_PORT` | `7891` | HTTP端口（MCP + 文件服务器 + 跟踪器仪表盘） | | `JOBOPS_HOST` | `127.0.0.1` | 绑定主机 | | `JOBOPS_PROJECT_ROOT` | 当前工作目录 | `cv.md` / `config/profile.yml` / `portals.yml` 存放位置 | | `JOBOPS_DATA_DIR` | `<安装目录>/data` | SQLite + WAL 位置 | | `JOBOPS_OUTPUT_DIR` | `<安装目录>/output` | 渲染后的制品（PDF、报告HTML） | | `JOBOPS_VISA_SCORING` | `true` | 设置为 `false` 以完全删除签证表面（参见上文） | | `JOBOPS_TEMPLATE_DIR` | 空 | 用户拥有的额外简历/求职信主题目录 - 覆盖同名捆绑主题。参见 [自定义主题](#自定义主题) + [`TEMPLATES.md`](./TEMPLATES.md)。 | | `JOBOPS_DEFAULT_TEMPLATE` | `default` | `render_pdf` 没有显式 `template` 参数时使用的主题。 | | `JOBOPS_PUBLIC_BASE_URL` | 空 | 工件链接中发出的公共URL。默认：`http://127.0.0.1:<端口>`。在远程主机上运行时设置（Tailscale、LAN等）- 参见 [在远程主机上运行](#在远程主机上运行--tailscale)。 | | `JOBOPS_AUTH_TOKEN` | 空 | `/mcp`、`/files/*` 和仪表盘的 bearer token。**必填** 以绑定到localhost以外的任何地址 - 没有它，非localhost绑定拒绝启动（默认拒绝）。参见 [安全模型](#安全模型)。 | | `JOBOPS_SAMPLING` | `true` | 为 `api`/批量评分使用MCP采样 **当连接的客户端宣传时** （大多数客户端不宣传 - 然后使用自带密钥）。设置为 `false` 以始终使用自带密钥。 | | `JOBOPS_LLM_PROVIDER` | `gemini` | `api`/批量评分的自带密钥路径 - 客户端不支持采样时使用（常见情况）：`gemini`、`deepseek`、`none` | | `JOBOPS_LLM_MODEL` | 空 | 提供者特定的模型ID | | `GEMINI_API_KEY` / `DEEPSEEK_API_KEY` | 空 | 提供者凭证 - 除非客户端支持MCP采样（大多数不支持；`mode="chat"` 从不需要密钥） | | `JOBOPS_SCHEDULER_ENABLED` | `false` | 是否启用选择加入的cron运行 | | `JOBOPS_LIVINGCV_URL` | 空 | LivingCV基准URL（无默认值 - 设置为已部署的LivingCV，例如 `https://jobs.example.com`） | | `JOBOPS_LIVINGCV_TOKEN` | 空 | LivingCV **主中继** bearer密钥（管理员 → 设置 → MCP → `mcp.master_key`） | | `JOBOPS_HIREBRIDGE_URL` | `https://api.hirebridge.io` | HireBridge中央路由器基准URL，用于信号广播 | | `JOBOPS_HIREBRIDGE_TOKEN` | 空 | HireBridge的bearer token（由 `connect_to_hirebridge` 设置） | | `JOBOPS_HIREBRIDGE_EMAIL` | 空 | 与HireBridge连接关联的电子邮件 | | `JOBOPS_EMBEDDING_PROVIDER` | `local` | 嵌入提供者：`local`（全MiniLM-L6-v2 via `@xenova/transformers`）、`openai`、`voyage`、`none` | | `JOBOPS_EMBEDDING_MODEL` | `all-MiniLM-L6-v2` | 嵌入提供者的模型名称 | | `OPENAI_API_KEY` / `VOYAGE_API_KEY` | 空 | OpenAI / Voyage嵌入提供者的凭证 | `.env.example` 中有一个可用的启动器。 --- ## 运行一个服务器，使用所有客户端 推荐的多客户端拓扑结构：**一个长期运行的HTTP服务器 = 一个真实数据源。** 启动它一次，将所有接口指向它： ```bash npx @mohith_das/jobops start # HTTP模式 - 支持多个并发MCP客户端 npx @mohith_das/jobops connect # 打印每个客户端的配置信息 ``` 所有客户端都连接到同一个 `http://127.0.0.1:7891/mcp`（或Tailscale主机：端口 - 参见 [在远程主机上运行](#在远程主机上运行--tailscale)）。在**任何**客户端中进行物料、跟踪器移动、联系人、数据包编辑后，所有其他客户端都能立即看到这些变化，因为只有一个进程和一个SQLite数据库在它们后面。 | 客户端 | 配置（均由 `connect` 打印） | |---|---| | **Claude 代码** | `claude mcp add --transport http jobops <url>` 或 `.mcp.json`（`"type": "http"`） | | **Claude 桌面版** | `mcp-remote` 桥接在 `claude_desktop_config.json`（stdio→HTTP），或付费计划的自定义连接器 | | **opencode** | `opencode.json` → `"mcp": { … "type": "remote", "url": … }` | | **codex** | `~/.codex/config.toml` → `[mcp_servers.jobops]` 包含 `url` + `bearer_token_env_var` | | **gemini-cli** | `~/.gemini/settings.json` → `"httpUrl"` + `"headers"` | | **LibreChat** | `librechat.yaml` → `type: streamable-http`（参见下面的Docker） | | **Web UI / 浏览器** | 仪表盘在 `/` 与同一个服务器、同一个数据库 | > **已知问题（mcp-remote × Node ≥ 26）：** `mcp-remote`（≤ 0.1.38）在Node 26+上失败，出现 `StreamableHTTPError: Unexpected content type: null` - 其捆绑的undici `EnvHttpProxyAgent`全局调度器剥夺了Node内置`fetch`的响应头。服务器的响应是规范正确的；桥接器在客户端修改了它们。直到修复，在Node ≤ 24上运行桥接器：用绝对路径替换`"command": "npx"`，并将参数指向Node 24安装的`mcp-remote`（`npm i -g mcp-remote` 在该Node下）。 并发安全性设计上是安全的：每个HTTP请求都获得一个隔离的MCP协议实例，读取操作并发运行（SQLite WAL），**所有写入操作通过一个写入锁** 在单个服务器进程中序列化 - 多客户端负载下无损坏，无需每个客户端启动，无端口冲突。 通过以下命令验证所有内容是否都连接到同一个实例： ```bash npx @mohith_das/jobops status # 运行时、数据源DB路径 + 指纹、启动后看到的客户端（根据需要添加 --url / --token） ``` `doctor` 工具从任何聊天客户端报告相同的服务器身份块。 **身份验证：** 服务器一旦可从localhost以外访问（Tailscale / LAN / 始终在线的盒子），您**必须**设置 `JOBOPS_AUTH_TOKEN` - 它为每个连接的端点提供PII（简历、联系人、H1B数据），并且如果没有它，远程绑定拒绝启动（参见 [安全模型](#安全模型)）。然后，令牌进入每个客户端的配置中；`connect`在设置环境变量时自动嵌入它。 --- ## 将其连接到Claude Desktop（stdio传输） **单客户端替代方案。** 这在Claude Desktop内部启动了一个**私有**服务器，而不是连接到共享服务器 - 当Claude Desktop是您的唯一客户端时可以正常使用。对于上面的共享拓扑结构，请使用 `connect`打印的 `mcp-remote` 桥接器。（下一个stdio实例需要自己的 `JOBOPS_PORT`，否则HTTP文件服务器内部会失败，出现 `EADDRINUSE`。） Claude Desktop的本地MCP仅支持 **stdio**，不支持HTTP。使用 `--stdio` 标志： ```jsonc { "mcpServers": { "jobops": { "command": "npx", "args": ["-y", "jobops", "start", "--stdio"], "env": { "JOBOPS_PORT": "7891", "JOBOPS_PROJECT_ROOT": "/绝对路径/到/您的/求职/目录" } } } } ``` （放入 `~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json` 在macOS上，`%APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json` 在Windows上。重启Claude Desktop。） 在 `--stdio` 模式下，MCP传输通过stdin/stdout（Claude Desktop通过 `npx` 启动）；HTTP文件服务器仍然绑定到后台的 `JOBOPS_PORT`，因此服务器返回的 `http://127.0.0.1:7891/files/*` 链接在您的浏览器中继续解析。 对于接受流式HTTP URL的通用MCP客户端：跳过 `--stdio` 标志，运行 `npx @mohith_das/jobops start` 在终端中，并将您的客户端指向 `http://127.0.0.1:7891/mcp`。 `npx @mohith_das/jobops connect` 打印两个块以粘贴。 ### LibreChat `npx @mohith_das/jobops connect` 还会打印一个 `librechat.yaml` 块。有两种形状： - **LibreChat 作为主机进程：** `type: streamable-http`, `url: http://127.0.0.1:7891/mcp`. - **LibreChat 在Docker中：** 换成 `http://host.docker.internal:7891/mcp` 并在 `mcpSettings.allowedAddresses` 下允许该地址（LibreChat 默认阻止私有/内部地址作为SSRF保护）。在Linux上，还要在 `docker-compose.yml` 中的LibreChat服务中添加 `extra_hosts: ["host.docker.internal:host-gateway"]`。 （参考： [librechat.ai/docs/.../mcp_servers](https://www.librechat.ai/docs/configuration/librechat_yaml/object_structure/mcp_servers), [features/mcp](https://www.librechat.ai/docs/features/mcp).） --- ## 有效的 `evaluate_job` 有效载荷 ### 步骤 1 — 粘贴工作描述或URL ```jsonc { "method": "tools/call", "params": { "name": "evaluate_job", "arguments": { "input": "https://jobs.ashbyhq.com/example/123", "mode": "chat", "title": "Builder PM", "company": "Frontier AI Tools Co" } } ``` 返回评分标准、报告格式、活动职业包和一个 `job_id`。聊天客户端使用这些来评分 + 起草 6 个块。 ### 步骤 2 — 完成 ```jsonc { "method": "tools/call", "params": { "name": "evaluate_job", "arguments": { "job_id": "<从步骤 1>", "mode": "chat", "report": { "archetype_detected": "Agentic / LLMOps hybrid", "block_role_summary": "…", "block_cv_match": "…", "block_level": "…", "block_comp": "…", "block_personalize": "…", "block_interview": "…", "block_legitimacy": "…", "keywords": ["builder pm", "agentic workflows", "…"] }, "scores": { "resume_fit": 86, "taste_fit": 92, "visa_fit": 88, "score_total": 88, "reasoning": "Strong match on agentic workflows + PRDs + SQL/Python.", "concerns": "Evals experience is adjacent rather than LLM-eval-specific.", "role_category": "pm", "seniority": "senior" } } } ``` 服务器持久化，渲染HTML到 `/files/reports/<id>.html`，返回URL。 --- ## 在远程主机 / Tailscale上运行 默认情况下，服务器返回的每个工件链接都以 `http://127.0.0.1:<端口>` 开头。这在服务器和聊天在同一台机器上运行时效果很好。如果您在云实例、homelab盒子或您通过Tailscale / LAN /隧道到达的任何其他位置运行服务器，则 `127.0.0.1` 链接解析为您的 **聊天机器** - 而不是服务器 - 链接不起作用。 设置 `JOBOPS_PUBLIC_BASE_URL` 为聊天机实际用于访问服务器的URL： ```bash # Tailscale 魔术DNS export JOBOPS_PUBLIC_BASE_URL="https://jobs.example.ts.net" # Tailscale 100.x IP export JOBOPS_PUBLIC_BASE_URL="http://100.64.0.5:7891" # LAN IP export JOBOPS_PUBLIC_BASE_URL="http://192.168.1.20:7891" # 反向代理 export JOBOPS_PUBLIC_BASE_URL="https://jobs.example.com" ``` 每个工件链接（简历PDF，.tex，.docx，评估报告，apply_prefill截图，跟踪器URL）现在都使用该基准。服务器仍然绑定到 `JOBOPS_HOST`（默认为 `127.0.0.1`）；要接受来自其他设备的连接，还要设置 `JOBOPS_HOST=0.0.0.0` - **这现在需要 `JOBOPS_AUTH_TOKEN`**（参见 [安全模型](#安全模型)）。`npx @mohith_das/jobops doctor` 打印有效的公共基准URL和身份验证姿势。 格式不正确的数值（例如 `not-a-url`）会在启动时被拒绝，并带有stderr上的警告；服务器继续使用默认的127.0.0.1基准。尾部斜杠被剥离。 --- ## 安全模型 该服务器处理 **PII**：您的简历PDF、求职信、评估报告、LinkedIn连接和H1B派生雇主数据。身份验证姿势完全由 **绑定位置** 和 **是否设置令牌** 决定： | 绑定（`JOBOPS_HOST`） | `JOBOPS_AUTH_TOKEN` | 结果 | |---|---|---| | `127.0.0.1`（默认） | 未设置 | **开放** - 无缝本地使用。PII停留在环回。 | | `127.0.0.1` | 已设置 | **需要令牌** - 甚至本地强制身份验证（选择加入）。 | | `0.0.0.0` / LAN / Tailscale | **未设置** | **拒绝启动**（默认拒绝）。 | | `0.0.0.0` / LAN / Tailscale | 已设置 | **需要令牌** - 每个PII路由都需要身份验证令牌。 | 当需要令牌时，每个PII承载路由 - MCP端点（`/mcp`）、文件服务器（`/files/*`）和跟踪器仪表盘（ `/`）- 要求 `Authorization: Bearer <token>` 头部。没有它的请求会收到带有 `WWW-Authenticate` 头的 `401`。这与MCP 2025-06-18模型一致，将服务器视为 **OAuth资源服务器**，在可行的情况下适用于自托管的单用户工具：一个操作员配置的静态令牌，没有完整的授权服务器没有发送器流程：一个静态令牌由操作员提供，没有完整的授权服务器流程。 ```bash # 通过Tailscale/LAN公开 - 先生成一个强令牌 export JOBOPS_HOST=0.0.0.0 export JOBOPS_AUTH_TOKEN="$(openssl rand -hex 32)" export JOBOPS_PUBLIC_BASE_URL="https://jobs.example.ts.net" npx @mohith_das/jobops start ``` **保护内容：** `/mcp`、`/files/*`、**不保护内容：** `/healthz`（存活检查，无PII）和发现元数据。**硬性规定：** PII绝不能在网络上未经身份验证提供 - 默认拒绝启动保护措施正是为了防止缺少令牌而导致的数据暴露。仍然首选私有网络（Tailscale / VPN /身份验证反向代理）而不是公共互联网。 --- ## 可下载、可编辑的源格式 `render_pdf` 生成三个格式中的任意子集： | 格式 | 存放位置 | 用途 | |--------|-----------------|---------------------------------------------------------------| | `pdf` | `/files/pdfs/` | 可交付成果。浅色/白色背景，ATS清理。 | | `tex` | `/files/tex/` | 可编辑的LaTeX源代码。编译时使用普通的`pdflatex`。 | | `docx` | `/files/docx/` | Word / Google Docs 编辑。真正的标题 + 项目符号，ATS安全。 | 默认为 `formats: ["pdf"]` 以兼容旧版。请求任意子集： ```jsonc { "method": "tools/call", "params": { "name": "render_pdf", "arguments": { "job_id": "<from evaluate_job>", "kind": "both", "formats": ["pdf", "tex", "docx"], "cover_body": "我正在联系您关于 ..." } } } ``` 所有 URL 都持久化到 `rendered_files` JSON 列的应用程序行中，以便 `get_tracker`、`apply_prefill` 和 `daily_digest` 可以稍后找到它们。重新渲染一个格式会合并到现有的映射中 - 永远不会覆盖其他格式。 所有格式在一个调用中共享一个单一的内容快照，该快照在调用开始时获取：`cv.md` + `profile.yml`，活动职业包（聊天编辑计算 - 无需同步回馈），以及作业的持久化定制材料（`generate_materials` 输出，当前 `materials_v）。` 编辑和编译 `.tex` 会重现相同的文档，重写后一个包或新的材料版本会产生更新的文档。签证泄漏轨道在写入文件之前会对所有输出格式运行。 ### 自定义主题 `render_pdf` 接受一个 `template` 参数 - 选择一个命名主题来渲染。 主题是 `templates/themes/<name>/` 下的目录，包含任意： ``` resume.tex cover.tex resume.html cover.html ``` 开箱即用，您将获得 `default`。 要创作自己的： ```bash mkdir -p ~/job-themes/compact # 在那里编写 resume.tex / cover.tex / resume.html / cover.html。 # 每个主题文件都是一个带有 {{PLACEHOLDER}} 插槽的普通模板 - 参见 # TEMPLATES.md 获取完整的占位符合同。 export JOBOPS_TEMPLATE_DIR=~/job-themes npx @mohith_das/jobops templates # 列出捆绑和用户主题 # 然后在您的MCP聊天中： # render_pdf job_id=... kind=both formats=["pdf","tex"] template="compact" cover_body="..." ``` 加载程序首先检查 `$JOBOPS_TEMPLATE_DIR` **，然后检查捆绑主题。** | 环境变量 | 默认值 | 用途 | |---------|---------|--------------| | `JOBOPS_TEMPLATE_DIR` | 空 | 额外目录，包含您的自定义主题（每个主题一个子目录）。 | | `JOBOPS_DEFAULT_TEMPLATE` | `default` | 当 `render_pdf` 没有显式 `template` 参数时使用的主题。 | 自定义主题如果省略占位符，则会优雅地降级（该部分被删除，渲染器不会崩溃）。在 `.tex` 主题中，注释掉占位符（`% {{SUMMARY_SECTION}}`）会删除该部分，就像 LaTeX 注释一样。格式错误的主题（缺少 `\documentclass`，缺少 `\begin{document}` 等）会返回一个明确的错误，指出主题 + 文件 - pdflatex 的整个回溯信息都不会到达用户。 签证泄漏扫描和 ATS 硬性规则适用于您选择的主题。 参见 [`TEMPLATES.md`](./TEMPLATES.md) 获取完整的占位符引用 + 示例自定义主题。 > `.docx` 是以编程方式生成的，不使用主题。 Word 文件遵循 ATS 友好的固定 Calibri / 标题样式布局；如果您需要视觉变化，请在 Word 中编辑输出。 --- ## 高级/外联功能（可选） ### 导入您的LinkedIn网络 → 暖启动查找器 下载您的LinkedIn数据导出（设置 → 数据隐私 → 获取您的数据副本 → 连接），然后： ```bash TODO ``` # 通过您的MCP聊天： import_linkedin path="/绝对路径/到/Connections.csv" 现在，`find_warm_intros(company="…")` 返回您实际认识的人，他们在那里工作（过滤掉非招聘人员，按工程/领导权重排序）。 **从聊天中添加联系人（无需CSV）** 发现有人在搜索过程中很有用，或者想捕获几个人而不进行批量导出？使用 **`add_contacts`** - 它接受一个数组，包含1到N个联系人，一次调用并将它们插入同一个存储中，以便它们立即出现在 `find_warm_intros` / `find_founders` 中： ```text add_contacts contacts=[ { "full_name": "Dana Lee", "company": "Anthropic, Inc.", "title": "Staff Engineer", "linkedin_url": "https://linkedin.com/in/dana-lee" }, { "full_name": "Sam Park", "company": "Vercel", "title": "Head of Talent" } ] ``` 仅 `full_name` 是必需的。它与现有人员匹配（通过 `linkedin_url`，否则 `full_name` + 公司），因此 **没有重复记录**；更新时合并（省略的字段保留）；解析公司名称时使用与CSV路径 **相同的模糊归一化** ；除非您传递它们，否则从职称推断 `is_recruiter` / `is_engineering` / `is_leadership`。 部分联系人存储后，每个联系人结果报告缺少的内容（`no linkedin_url`，公司不匹配等），以便聊天可以要求您填写空白。 （Claude在调用之前将您的自由文本/粘贴的联系信息解析为这些字段。） **备份，可移植性和安全删除** - 所有非破坏性的，共用一个哲学（有时间戳的备份，在进行任何风险操作之前；删除是可逆转的）： - **`export_contacts`** 将 **每个** 联系人和字段（标志，笔记，电子邮件，解析的公司，ID，存档状态）写入时间戳的 `contacts_export_*.csv` **和** `.json` 到项目根目录。您的备份/移植路径。 - **`import_contacts path="…"`** 读取一个 `.json`/`.csv` （例如，先前的导出）并 **插入/合并** - 绝不删除并替换：空白/缺失的字段绝不会覆盖更丰富的现有数据，现有行匹配（无重复记录），新行插入。重新导入导出是 **幂等** 的 - 相同的数据库，零损失。在导入之前写入备份。 - **`delete_contacts`** 软删除1到N个人（按 `linkedin_url`，`full_name`+公司或 `id`）。存档的联系人从 `find_warm_intros` / `find_founders` 中消失，但 **仍然可恢复** 在行中；写入备份；并且结果 **精确回显哪些行匹配** （名称+公司+网址），以便捕获错误的模糊匹配。 > **保证：** 导出 → （编辑发生）→ 重新导入永远不会破坏导出文件中不存在的数据。导入文件是附加/更新的，而不是覆盖整个文件的。 公司名称 **模糊** 匹配，以便合法名称变体相互对应：`import_linkedin`，`import_h1b`，JD摄入，`visa_signal`和`find_warm_intros`都通过剥离通用合法后缀（Inc，LLC，PBC，Ltd，Corp，Co，GmbH等），小写和修剪标点符号来规范名称。因此，LinkedIn连接中的“Anthropic”，H1B文件中的“ANTHROPIC PBC”和JD爬取的“Anthropic，Inc.”都解析为 **相同的公司行** - 这使得暖导入和签证信号连接实际上起作用。已解析的变体记录在`company_aliases`表中。 ### 导入DOL OFLC H1B数据→签证友好度信号 从 <https://www.dol.gov/agencies/eta/foreign-labor/performance> 下载季度LCA披露CSV，然后： ```bash # 通过您的MCP聊天： import_h1b path="/绝对路径/到/LCA_Disclosure_Data_FY2025_Q1.csv" ``` 然后，`visa_signal(company="…")` 返回一个友好的频段（`strong | mixed | weak | none`），根据申报数量+最近度计算。 **仅限内部** - 永远不会在任何简历，封面信或外联中显示（参见签证硬规则）。 如果您禁用了签证评分（`JOBOPS_VISA_SCORING=false`），这些工具不会出现在`tools/list`中。 ### 调度器（可选cron） 默认情况下关闭。 要在计划上运行扫描+批量费率： ```bash # 在您的MCP聊天中： scheduler_enable jobs=["scan_portals_4h", "batch_evaluate_30m", "daily_digest_morning"] ``` 作业节奏是固定的（4h / 30m /每小时，8AM消化窗口）。使用`scheduler_disable`关闭它。仅在服务器进程运行时有效。 --- ## 联邦 - 私有边缘智能节点 JobOps作为联邦人才发现网络中的**私有边缘智能节点**运行。您的本地数据（cv.md，profile.yml，故事库）编译成规范的`career-packet.json`，同步到LivingCV（您的个人中继），嵌入本地，并作为签名的快照信号广播到HireBridge（中央路由器）进行机会匹配。 **在您明确操作之前，** 没有数据会离开您的机器 - 默认情况下，嵌入在本地生成。 ### 数据流 ``` cv.md + profile.yml + story_bank ↓ compile_career_packet career-packet.json（JSON Resume superset + Lightcast IDs +证据） ↓ sync_to_livingcv（MCP SSE → sync_career_packet {packet}） LivingCV（规范存储 - 自己的/career-packet.json路由） ↓ generate_embeddings 本地向量（按数据包哈希缓存； __packet__优先） ↓ broadcast_signal（POST /ingest/snapshot，ed25519签名） HireBridge路由器（签名快照 - `embedding[0]`是唯一索引的） ``` ### 联邦合同v1（与hirebridge + LivingCV共享） jobops实现了 **Canonical Federation Contract v1** - 相同的信封，身份验证流程和签名方案，其他两个存储库使用。 关键不变性： - `candidate_id` = `sha256(lowercase(trim(email)))`的前32个十六进制字符。 - 每个快照都使用 **ed25519** 签名，而不是HMAC。 jobops在首次连接时生成密钥对，并在`federation_state`中持久化； `public_key`在HireBridge的`/auth/device`处注册。 - 整个数据包嵌入 **必须** 是`embedding[0]` - HireBridge仅索引元素0（`hirebridge/internal/store/repo/snapshots.go:45-57`）。 - LivingCV同步是 **MCP-over-SSE** ，而不是裸JSON-RPC。 bearer token是LivingCV的`mcp.master_key`（Admin → Settings → MCP）。 工具名称是`sync_career_packet`，参数为`{packet: <LcvPacket>}`。 ### CLI命令 ```bash # 编译规范的career-packet.json jobops compile-packet # 将技能映射到Lightcast IDs（通过LLM） jobops compile-packet --skip-lightcast # 跳过Lightcast映射（更快） # 将career-packet.json同步到您的LivingCV实例 jobops sync # 推送到LivingCV jobops sync --force # 即使内容未更改也推送 # 通过神奇链接与HireBridge进行身份验证 jobops connect_to_hirebridge # 提示输入电子邮件 jobops connect_to_hirebridge --email you@example.com # 向HireBridge广播信号快照 jobops broadcast # 检查jobops更新 jobops update ``` ### MCP工具 | 工具 | 描述 | |------|-------------| | `compile_career_packet` | 编译cv.md + profile.yml + story_bank成`career-packet.json`（JSON Resume superset with Lightcast Open Skills IDs）。 持久化到DB + 编写`output/career-packet.json`。 | | `get_career_packet_json` | 获取主动编译的职业数据包（只读，**public-safe**）。 | | `sync_to_livingcv` | 通过 **MCP SSE** 将编译的职业数据包推送到LivingCV（工具`sync_career_packet {packet}`）。 需要`JOBOPS_LIVINGCV_URL` + `JOBOPS_LIVINGCV_TOKEN`。 | | `generate_embeddings` | 使用配置的提供程序（本地，OpenAI或Voyage）生成职业数据包部分的向量嵌入。 按数据包哈希缓存。 `__packet__`部分是规范的整个数据包向量，在`embedding[0]`处广播。 | | `get_embeddings` | 获取缓存的嵌入元数据（部分，模型，维度）而无需向量数据。 只读。 | | `broadcast_signal` | 编译并广播签名的快照到`POST /ingest/snapshot`。 信封为`{candidate_id, payload, embedding, signature}`；签名是 **ed25519** 的有效载荷字节（不是HMAC）。 | | `get_federation_status` | 获取联邦状态：LivingCV同步时间，HireBridge连接状态，缓存的嵌入计数，广播历史。 只读。 | | `update_jobops` | 检查npm注册表是否有更新。 如果有新版本可用，则报告更新命令。 | ### HireBridge设备身份验证+神奇链接流程 ``` 1. jobops connect_to_hirebridge 2. 输入您的电子邮件 3. jobops → POST /auth/device JSON {node_type:"jobops", endpoint_url, public_key} ← {device_code, user_code, verification_uri, …} 4. jobops → POST /auth/request form-encoded email=<you>&uc=<user_code> → HireBridge将神奇链接发送到您的邮箱 5. 点击电子邮件中的神奇链接（或打开verification_uri_complete） 6. jobops → POST /auth/token form-encoded grant_type=urn:ietf:params:oauth:grant-type:device_code&device_code=… ← 200 {access_token, node_id, email} 7. 在.env和federation_state中保存令牌+ node_id ``` 按照 [RFC 8628](https://datatracker.ietf.org/doc/html/rfc8628)，待处理状态返回 **HTTP 400**，带有JSON `{error: …}`正文。 jobops中的轮询循环 **每次** 读取正文（包括400错误）并切换到`authorization_pending`，`slow_down`，`expired_token`和`access_denied`。 在第一个投票请求时抛出非2xx会导致非常严重的v0.16.x错误； v1客户端是正确的。 bearer令牌是一个长期令牌，存储在`.env`（`JOBOPS_HIREBRIDGE_TOKEN`）中。 jobops **永远不会** 在职业数据包中存储令牌，也不会在快照中发送它 - 快照使用ed25519针对本地存储的私钥签名（服务器使用注册的`public_key`进行验证）。 ### 嵌入提供商 | 提供商 | 环境变量 | 模型 | 维度 | 备注 | |----------|---------|-------|-----|-------| | **本地** （默认） | `JOBOPS_EMBEDDING_PROVIDER=local` | `all-MiniLM-L6-v2` | 384 | 完全在设备上运行，通过`@xenova/transformers`。 模型在首次使用时自动下载（~90MB）。 没有数据离开您的机器。 | | **openai** | `JOBOPS_EMBEDDING_PROVIDER=openai` | `text-embedding-3-small` | 1536 | 需要`OPENAI_API_KEY`。 | | **voyage** | `JOBOPS_EMBEDDING_PROVIDER=voyage` | `voyage-3-lite` | 384 | 需要`VOYAGE_API_KEY`。 | | **none** | `JOBOPS_EMBEDDING_PROVIDER=none` | - | - | 禁用嵌入生成。 没有嵌入，广播将无法工作。 | ### 完整的工作流程示例 ```text # 在聊天中（或CLI中）： compile_career_packet # 步骤1：构建career-packet.json generate_embeddings # 步骤2：本地嵌入 sync_to_livingcv # 步骤3：推送到LivingCV connect_to_hirebridge # 步骤4：与HireBridge身份验证（一次性） broadcast_signal # 步骤5：广播签名信号 get_federation_status # 检查同步/广播状态 ``` ### 信号快照形状（合约v1） ```json { "candidate_id": "8a3f... （32-hex，sha256(lowercase(email))[:16]字节）", "payload": { "candidate": { "email": "...", "livingcv_url": "..." }, "career_packet": { /* 公共安全编译的数据包 - 与get_career_packet_json返回的相同 */ }, "capabilities": [{ "competency": "leadership", "evidence_count": 3, "story_ids": ["..."] }], "packet_hash": "sha256...", "packet_version": 3, "broadcast_at": "2026-07-10T..." }, "embedding": [ [/* __packet__ 向量 - 维度与HB_EMBED_DIM匹配，默认为384 */], [...每个部分的向量] ], "signature": "ed25519 英尺超过JSON.stringify(payload) 字节" } ``` 签名是 **ed25519** ，由本地密钥对签名，在 `/auth/device` 时注册。 HireBridge从确切的负载字节重新计算它，并与存储的 `public_key` 进行验证。 抛出HMAC会像无密钥一样被静默接受 - 这是v0.16.x故障模式，v1合约修复了它。 `embedding[0]` 是规范的整个数据包向量（本地缓存中的`__packet__`部分）。 HireBridge的存储库仅索引元素0（参见`hirebridge/internal/store/repo/snapshots.go:45-57`）；后续向量可能跟随，但在存储时被忽略。 ### LivingCV同步前提条件 LivingCV堆栈必须具有这些Admin → Settings → MCP标志启用，否则`sync_to_livingcv`返回401/403： - `mcp.enabled = 1` - `mcp.jobops_sync_enabled = 1` `JOBOPS_LIVINGCV_TOKEN`是 **master-relay key** （LivingCV Admin → Settings → MCP中的`mcp.master_key`）- 它带有jobops-sync范围。 > **公共安全表面：`get_career_packet_json`被标记为`publicSafe`，这意味着它在`/mcp/public`端点中可用，供外部招聘方AI代理使用。 它返回结构化的数据包（JSON Resume superset）- 与同步到LivingCV和嵌入广播的相同数据包。除了您的`profile.yml`标识字段中的PII外，不会暴露任何PII。 --- ## 硬规则 1. **永远不会在任何简历，封面信或外联中显示签证/工作权限**。 签证数据仅用于内部评分。 2. **永远不会发明`career_packet`中没有的声明**。 材料生成器在持久化之前根据数据包验证LLM输出。 3. **在所有地方都需要人为干预**。 任何工具都不会自动提交申请或自动发送DM。 `apply_prefill`仅预览 - 它打开表单，填写值，截图，然后停止。 您手动提交。 4. **API路径上的严格JSON解析**，并记录`PARSE_ERROR`回落 - 从不静默归零。 5. **跟踪器/申请/外联写入是串行的**，在单个写入锁之后。 --- ## 布局 ``` jobops/ ├── modes/ # MCP资源（编辑我以调整大脑） ├── templates/ # CV HTML/LaTeX模板 + 封面信模板 ├── fonts/ # Space Grotesk, DM Sans（woff2子集） ├── cv.example.md → cv.md 之后初始化 ├── config/profile.example.yml → config/profile.yml 1.0.0后初始化 ├── .env.example → .env 之后初始化（LivingCV，HireBridge，嵌入配置） ├── src/ # TypeScript源代码（不发布） │ ├── cli.ts # init / start / doctor / connect / compile-packet / sync / connect_to_hirebridge / broadcast / update │ ├── server.ts # HTTP + MCP启动 │ ├── core/ # llm，providers，jobs，reports，render，scan_engine，… │ │ ├── career_packet_json.ts # federation: 编译career-packet.json │ │ ├── lightcast.ts # federation: LLM辅助Lightcast技能映射 │ │ ├── embeddings.ts # federation: 本地/API嵌入提供程序 │ │ ├── livingcv_client.ts # federation: JSON-RPC同步到LivingCV │ │ ├── hirebridge_client.ts # federation: 设备身份验证+信号广播 │ │ ├── signal_broadcast.ts # federation: 快照编译器+广播 │ │ ├── updater.ts # federation: npm注册表版本检查器 │ │ └── env_loader.ts # .env文件加载器（优先级：shell > .env > legacy） │ ├── http/ # express应用+仪表板 │ ├── mcp/ # 定义+注册+工具/ │ │ └── tools/ │ │ ├── career_packet_json.ts # federation 工具 │ │ ├── embeddings.ts # federation 工具 │ │ ├── sync_to_livingcv.ts # federation 工具 │ │ ├── signal_broadcast.ts # federation 工具 │ │ └── update_jobops.ts # federation 工具 │ └── migrations/*.sql # SQLite迁移（007添加了federation表） └── data/, output/ # gitignored运行时状态 ``` 提交并推送git push && git push origin vX.Y.Z ``` 此次标签推送触发 `publish，其执行步骤如下： 1. 检出已标记的提交。 2. 使用 npm 注册表设置 Node 20。 3. 验证标签（`v.Z`）与 `package.json` 中的 `version` 匹配 — 快速失败以防拼写错误。 4. 执行 `npm ci` 和 `npm run build`。 5. 执行 `npm publish --access public --provenance` — provenance 附加一个 sigstore 声明，在 npmjs.com 上可见，显示了 tarball 的生成过程。 在仓库的 **Actions** 选项卡中查看进度。成功后，新版本将出现在 [npmjs.com/package/jobops](https://www.npmjs.com/package/jobops)。 ## 贡献 / 反馈 欢迎提出问题和拉取请求。目前尚无贡献者指南 — 如果您计划进行重大更改，请先提出问题。 --- MIT — 见 [LICENSE](./LICENSE)。