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# AI Native 求职全案
**一套写给 agent 读的求职方法论。不是投递脚本，是每个决策点上的判断纪律。**
它帮你在四个时刻少走弯路：**投之前**判断这个岗位值不值得投，**面试前**看清这家公司站不站得住，**面试后**把每一场变成修正方向的证据，**拿到 offer 后**排出先后并知道哪个假设变了排序会翻。
> 你需要的唯一东西：**一个能读写本地文件的 agent**（Claude Code / Codex / Cursor 之类）。
> 不需要会写代码、不需要装任何东西、不需要先读完整套方法论、不需要用某个特定的 agent 产品。
> 本仓库里的 **offer 指「录用通知」**（公司发给你的那份），不是招聘启事。
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## 本地交付与用户策略
**易用性与完成度优先。** Agent 负责创建用户本地工作区、维护 `policies/` 下的可配置策略、为具体岗位建立 `applications/` 申请索引，并交付成品和 `reviews/` 审阅卡。用户无需先建空目录或自己改模块规则。已确认的求职条件继续只放在 `positioning.md`，初始化不覆盖已有文件；后续按授权更新策略与衍生产物，保留原始材料和历史审阅。详见 本地交付约定。
## 30 秒开始
1. 在下面的表里找到最像你现在处境的那一行
2. 打开那一行的链接，里面有一份 `SKILL.md`，**整份贴给你的 agent**
3. 说一句你手上有什么。比如：
 [code] 
 [code] 
 [code] 
**缺东西不是错误。** 没有一个模块会因为你少给了一份文件就停下来报错。它会告诉你缺什么、能不能降级跑、降级之后哪部分结论会变弱。每份 `SKILL.md` 顶部的「开跑前」一节写了它要什么、最少给到什么程度就能开始。
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## 你现在卡在哪一步？
| 你会说的那句话 | 用哪一块 | 跑完你会拿到什么 |
|---|---|---|
| "我什么都还没准备好，也不知道从哪开始" | `00-workspace` | 一个 agent 能直接干活的工作区骨架。不需要先想清楚方向，骨架会带着你把想法慢慢填进去；建一次，之后不用每次重讲"我是谁" |
| "我要 AI 帮我改简历，但绝不能让它编造或美化我的经历" | `01-resume` | 保持事实的定制简历、主动改进建议、单页 PDF 核验、独立审查记录 |
| "投之前我想先知道这个岗位值不值得投" | `jd-triage` | 结构化的岗位表和四级定级，理由能追到你自己写的哪一条条件 |
| "我想让投递定时无人值守地跑，但它必须仍然在做判断" | `02-apply` | 判断闸门式投递闭环：缺判断条件就拒绝发送（只读探索和补条件仍可以做），节奏引擎，命中风控信号后自动停手直到你手动解除，每日 review 卡 |
| "明天要面试，这家公司到底靠不靠谱、我该问什么" | `interview-strategic-assessment` | 四框架疑点表、一页纸问题清单（每条标注对方大概率能不能答）、红旗绿旗判据 |
| "刚面完，感觉答得不好但说不清哪不好" | `04-interview` | 当天复盘卡：被问了什么、哪里答不好、红旗绿旗三态回填，跑题聊嗨的那部分也留下来 |
| "手上有两个 offer（还有留在原地），到底去哪个" | `05-offer` | 横向对照表、排序、翻转点（哪个假设变了排序会翻）。不给你一个假装精确的综合分 |
| "只有一个 offer，不知道该不该接" / "没在找工作，但现在这份越待越不对劲" | `05-offer` | 同一个模块的单列用法：它过不过得了你自己写下的线，什么变了你就该开始看外面。出的是过 / 不过，不是名次 |
| "投了一批没什么回音，是不是该换个方向" | `06-positioning` | 周期报告：归因到表述、阈值还是方向，样本不够时明确告诉你"本轮不改"；也可以在还没有投递台账时就按你的画像主动找机会 |
> `modules/03-company-analysis/` 这一层没有 `SKILL.md`，它下面是两个独立子模块：`jd-triage/` 投之前用，`interview-strategic-assessment/` 面试之前用。要打开的是子模块目录。
**先跑 `00-workspace` 吗？** 逻辑上它是所有模块的上游，其他模块读写的文件都是它建出来的。但没有任何模块强制你先跑完它。第一次用可以跳过，直接把一份 JD 或刚面完的事贴给对应模块；用到第二、第三次，你会自己回来建工作区。
**八个模块怎么接在一起**（每条箭头都是一个文件，模块之间只靠文件交接，任一上游缺失都能降级跑）：
 [code] 
实线是主链路，虚线是反馈边：每一场面试都会回到方向模块，再回到定位文件。这是这套东西和"投得更多"类工具最大的区别。
**最快见效的一个**：手上正好有两个 offer 的人，直接用 `05-offer`，不需要接受这里的任何其他东西。不想让 agent 替你算、只想自己想清楚？看 `05-offer/透镜库.md`：八个角度，每个在纸上十分钟做完，不出结论也不排序。
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## 它和已有的求职开源项目有什么不一样
这条赛道已经有几个数万 star 的全链路项目（career-ops、ai-job-search、Resume-Matcher）。它们把流程跑起来这件事已经做得很好，这里不重新发明。这个仓库只做**跑之前和跑之后的判断**：
| | 已有全链路项目 | 这里 |
|---|---|---|
| 简历 | 给 LLM 素材，按规则生成 | 事实池是唯一真相，事实可追溯，表达可主动优化 |
| 岗位 | 匹配度打分 | 匹配度之外，硬性排除条件不可被匹配度换 |
| 面试 | 帮你准备怎么答 | 先判断这家公司站不站得住，问题是评估的副产品 |
| offer | 条款整理 / 加权总分 | 排序 + 翻转点，不出综合分 |
| 投递 | 生成材料辅助人工提交，或无人值守无判断执行 | 判断闸门式投递：缺判断条件拒绝发送，命中风控信号后自动停手 |
| 输出 | 一个分数 | 一个能追到具体条件的结论，以及它建立在哪些假设上 |
逐项对照与调研出处：`docs/ecosystem.md`
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## 不做什么
写在这里是为了防止以后被"用户有需求"撑爆边界。
- ⛔ **不专门指导/建议绕过平台的技术防护措施**。这管的是"仓库建议什么"，不管"你自己用什么执行引擎"，完整说明见 `modules/02-apply/README.md`
- ⛔ **不教在简历里植入影响 AI 初筛的内容**。那是操纵，不是判断力
- ⛔ **不采集他人个人信息**（HR、其他候选人），**不做全站数据抓取**
- ⛔ **不提供无上限的投递配置**。无差别大量投递不是这套方法论要解决的问题，恰恰是它要避免的失败模式
- **不做执行层**。底层投递引擎建议直接用现成的开源实现，见 `docs/ecosystem.m