jobsmith

作者 kevin333353已验证

針對台灣求職市場的開源多代理 AI 求職 co-pilot:自動找職缺、履歷健檢、一鍵產生客製投遞包(履歷・求職信・面試準備・公司情報)與模擬面試。本機 Claude Code/Codex CLI 免 API key,也可自備金鑰接 OpenAI 相容模型。

145
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16
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Python
语言
2026/8/23
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本 Skill 为第三方开源软件,独立托管于 GitHub。SkillTip 仅为信息目录,不控制或维护底层仓库。所显示的安全检查为自动化且范围有限,安装前请自行审查源码。

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安装

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# Add to your Claude Code skills
git clone https://github.com/kevin333353/jobsmith

快速入门

使用 jobsmith 等 Skills 的指南。

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已验证

上次扫描:—

{
  "status": "PASSED",
  "issues": []
}

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Jobsmith logo

Jobsmith

針對台灣求職市場的開源多代理(multi-agent)AI 求職 co-pilot。

找職缺、履歷健檢、按需產生客製投遞文件(履歷・求職信・面試準備・公司情報)、模擬面試。產出是背景工作(離開頁面或重新整理都不中斷,還能多個職缺平行跑);看完本次實際執行的步驟,再到「我的投遞包」逐一核可。

預設用你本機的 Claude Code / Codex CLI 訂閱當 AI 引擎(免自行申請 API key),也能改用 Ollama / llama.cpp 本機模型,或自備金鑰接任何 OpenAI 相容模型。

如果這個工具對你找工作或研究 AI Agent 有幫助,歡迎按 Star 支持開源。

English · 手機 Web(免 AI、免安裝) · 下載桌面版(Windows / macOS unsigned) · 快速開始 · 系統架構 · 隱私

License Python LangGraph React TypeScript Platform Platform

應用程式介面為繁體中文,貼合台灣求職生態(104 / Cake / Yourator / LinkedIn)。預設的「免 AI 找職缺」不需要 AI 帳號或 API key;資料以本機保存為主。只有明確選用 AI 功能時,履歷與 prompt 才會交給你選擇的 CLI、本機模型或 BYOK 後端處理。詳見 隱私與資料處理

另提供手機可用的公開 Web 測試模式:免帳號、強制 0 AI、不保存伺服器端履歷/搜尋紀錄,只開放上傳履歷找職缺與瀏覽器端篩選。立即開啟 Jobsmith Web,部署與限制請見 公開 Web 測試版部署


Web(免 AI、免安裝)

📱 立即開啟 Jobsmith Web

不用安裝 App、不用 AI 帳號,也不需要 API key。公開 Web 測試版支援:

  • 手機上傳 PDF、DOCX 或 TXT 履歷,先確認並自由修改目標職稱。
  • 以 0 AI 本機規則搜尋 104、Cake、Yourator、LinkedIn 等來源,顯示可解釋配對與市場技能雷達。
  • 在目前結果中依關鍵字、地點、來源、遠端型態、適配度、年資與薪資即時篩選,不必重新搜尋。
  • 多人同時使用時自動排隊;相同搜尋範圍會短期共用公開職缺來源快取,減少等待與第三方網站負載。

公開站不建立帳號,也不把履歷、Profile、個人配對結果或搜尋紀錄寫入伺服器資料庫;短期共用快取只包含搜尋關鍵字/範圍與公開職缺資料。完整履歷會送到 Jobsmith Web 伺服器做該次解析,因此仍建議先移除電話、Email 與地址等不必要欄位。站方可選擇啟用不含履歷/搜尋內容的伺服器端匿名流量與轉換事件;桌面版不啟用。詳細資料流向請見隱私說明,站方設定方式見匿名使用分析

目前使用免費測試主機,閒置後第一次開啟可能需要約一分鐘喚醒,尖峰時會顯示排隊順位。需要 AI 投遞包、履歷健檢、面試模擬或長期本機紀錄時,請使用下方桌面版。


功能概覽

  • 免 AI 找職缺:上傳履歷後在本機辨識職稱、技能與年資;搜尋前可確認或改寫最多三個目標職稱,即使不在內建詞庫也會照原文搜尋。免 AI 帳號、免 API key、0 token。
  • 手機 Web 入口:公開模式只提供履歷辨識、找職缺、即時結果篩選與前往原職缺;桌面私有資料與 AI API 全部封鎖。
  • 可解釋職缺配對:以職稱、技能、年資規則排序,分開標示適配度與職缺資料完整度,並列出符合點、待確認缺口及市場技能雷達。
  • 跨職類但不假裝全知:內建常見科技、商務、行政、零售、餐旅、物流、製造、營建、醫護、教育、法律與服務業職稱;辨識不準時由使用者直接修正,不把未知職業硬套成工程師。
  • 投遞工作包:產出客製履歷、求職信、面試準備與公司研究。
  • 履歷健檢:檢查 ATS 與內容完整度,標示深度健檢或備援健檢,並保留本機歷史紀錄。

下載

Windows

⬇ 下載 Jobsmith for Windows(64 位元) — 單一 .exe,免裝 Python / Node.js。

  1. 最新 release 下載 Jobsmith.exe
  2. 雙擊開啟,會跳出原生視窗(第一次啟動會解壓約 10–30 秒)。
  3. 右上角控制台選你的 AI 引擎:
    • 本機 CLI——PATH 上已登入的 Claude Codeclaude)或 Codex CLIcodex),或
    • 本機模型——已啟動的 Ollama(預設 http://127.0.0.1:11434/v1)或 llama.cpp server(預設 http://127.0.0.1:8080/v1),或
    • BYOK——填 base_url + api_key + model 接任何 OpenAI 相容端點(OpenAI、DeepSeek、Gemini、Groq、OpenRouter、Ollama、LM Studio、vLLM…)。

需求: Windows 10/11(64 位元;WebView2 為 Windows 11 內建)。桌面版歷史、設定、.env 都存在 exe 旁邊;AI 請求只會送到你選擇的後端。功能受限的公開 Web 測試版另見隱私說明

macOS

macOS 目前是 unsigned .dmg,尚未做 Apple Developer ID 簽章與 notarization。第一次開啟可能被 Gatekeeper 擋下,請打開 DMG 後將 Jobsmith.app 拖到 Applications,再右鍵 Jobsmith.app →「打開」,或到系統設定允許。

macOS 版資料與 .env 會存在 ~/Library/Application Support/Jobsmith

開發者可到 GitHub Actions → Build unsigned macOS DMG 手動重打 macOS 發佈檔;workflow 提供 publish_release=true 選項,可把 DMG 覆蓋到指定 release tag。

快速開始(從原始碼)

環境需求: Python 3.11+、Node.js 20.19+ / 22.13+ / 24+,以及 PATH 上已登入的 Claude Codeclaude)或 Codex CLIcodex)、本機 Ollama/llama.cpp server,或一組 BYOK 金鑰。

git clone https://github.com/kevin333353/jobsmith.git
cd jobsmith

setup.bat            # Windows  — 一鍵安裝(venv + 相依 + 前端建置)
# ./setup.sh         # macOS / Linux / Git Bash

desktop.bat          # 以原生桌面視窗啟動(推薦)
# run.bat            # 或網頁版 → http://localhost:8000
模式指令說明
桌面 Appdesktop.bat(或 python desktop.py原生視窗;第一次會有後端選擇。
網頁版run.bat(或 python -m uvicorn app.server:app --port 8000http://localhost:8000
CLI(單一 JD)python -m app.cli data/demo_jobs/ai_engineer.txt無介面、單一 JD 跑一次。

自己打包 Windows .exepip install pyinstaller && pyinstaller jobsmith.spec --noconfirmdist/Jobsmith.exe。 macOS unsigned .app 請在 macOS 上先建置前端,再執行:python -m PyInstaller jobsmith-macos.spec --noconfirm --cleandist/Jobsmith.app

目錄

功能

  • 自動找職缺:預設選用「免 AI」——貼上或上傳履歷 → 在真正搜尋前確認/修改目標職稱 → 本機規則辨識技能與年資 → 產生中英文職稱搜尋詞 → 並行搜尋 104 / Yourator / LinkedIn / Cake → 分批串流可解釋的適配排序。其他搜尋條件預設收合且全部可略過;需要時再展開縣市、完全遠端/部分遠端,或第二層的年資、薪資、指定公司與搜尋深度。遠端條件預設只接受網站明確標示,也可自行開啟 JD 文字推測。結果出現後,可直接在目前資料池依關鍵字、地點、來源、工作型態、適配度、年資與薪資即時縮小結果,不必重新搜尋或呼叫 AI。
  • 市場技能雷達:從目前高度適配的職缺彙整常見技能,分開顯示履歷已具備與待補強項目;這是確定性統計,不呼叫 LLM,也不會把來源未標示的技能當成缺口。
  • 搜尋紀錄:每次搜尋自動存整包,可回看、套用與目前結果相同的本地篩選、重新產生投遞包或刪除——不怕好職缺重找就不見。
  • 履歷健檢:依台灣 ATS 慣例評分,給具體修改建議與改寫前後範例。
  • 投遞包工作台:預設「快速投遞」只做客製履歷,也可選「完整申請」「面試準備」或自行勾選文件;公司情報與 AI 品管皆為選配。搜尋結果會沿用已完成的職缺分析,AI 品管只提供一次修改建議、不自動重寫。整個流程在背景執行——離開或重新整理都不中斷,多個職缺還能平行跑;左側只顯示本次會執行的步驟,右側分頁瀏覽成品。
  • 我的投遞包:每份產生的投遞包都會進這裡,並標示狀態(進行中 → 待審 → 已核可)。可核可、刪除、重新開到工作台、用它開模擬面試,並匯出 Word(.docx)(PDF 透過瀏覽器列印)。
  • 模擬面試:依 JD 與你的履歷出題,逐題即時回饋與評分。可從任一份投遞包或貼 JD 開始;每個職缺各自一個對話分頁,可同時跑多場、互不覆蓋。
  • 個人化:跨 session 記住最近履歷(免重傳)與偏好(目標職稱/語氣/想強調技能),並套用到產出。

LLM 後端

「免 AI 找職缺」不需要設定本節任何後端。要使用 AI 精準搜尋、履歷健檢、投遞文件或模擬面試時,再從右上角控制台選 AI 引擎——本機 CLI 訂閱(免 API key)、本機模型(Ollama / llama.cpp)或 BYOK(任何 OpenAI 相容端點)。選了即生效;「測試」只是選用的連線檢查、非門檻。本機 CLI 可重新掃描、並可自選模型

後端認證方式說明
claude_cliClaude Code 訂閱預設。 免 API key;會移除 ANTHROPIC_* 環境變數。模型可自選(預設自動分層)。
codex_cliCodex 訂閱免 API key。模型可自選;預設沿用你的 Codex 設定。
ollama本機模型預設支援 Ollama;也可切到 llama.cpp server 或自訂本機 OpenAI-compatible endpoint。可重新偵測本機模型並以下拉選擇;品質與速度取決於本機硬體與模型。
openaiBYOK——任何 OpenAI 相容端點base_url + api_key + model。可接 OpenAI、DeepSeek、Gemini、Groq、OpenRouter、Ollama、LM Studio、vLLM…

CLI 後端會透過你機器上已登入的 CLI 呼叫對應 provider;本機模型與 BYOK 都走 OpenAI-compatible endpoint。完整 AI 功能只存在 local-first 桌面/自架模式,BYOK 與本機模型設定只寫進你本機的 .env;公開 Web 測試版不接受 AI key。另有 API key 後端(anthropic)供自架或 CI 使用。

隱私與資料

桌面版會在本機保存履歷記憶、偏好、搜尋紀錄、投遞包、.env 與錯誤紀錄。公開 Web 測試版不建立帳號或伺服器端履歷資料,但上傳內容會在該次請求中由伺服器解析,結果則留在該裝置瀏覽器。你可以在桌面版 設定 → 清除個人資料 清除本機資料;Web 版則清除該網站的瀏覽器資料。

執行 AI 功能時,履歷、職缺描述與 prompt 會送到你選擇的 AI 後端。請先閱讀 隱私與資料處理

系統架構

React SPA (Vite)  ──HTTP · SSE · 輪詢──►  FastAPI
                                          │
                  ┌───────────────────────┼───────────────────────┐
                  ▼                       ▼                      ▼
        LangGraph StateGraph         職缺來源              App SQLite
        (每個背景產生一個、各自         104 / Yourator /     (投遞包+狀態
         記憶體 checkpointer、可平行)   LinkedIn / Cake       進行中→待審→已核可、
                  │                                          記憶、搜尋)
                  ▼
          可切換的 LLM 後端
          claude_cli · codex_cli · ollama (local) · openai (BYOK)
  • 背景產生:每次「產生投遞包」都開一個獨立的 LangGraph StateGraph +私有記憶體 checkpointer,丟到小型執行緒池跑——所以可平行、且不受瀏覽器斷線(重新整理/切頁)影響;前端輪詢 /api/run/events 看即時進度,跑完寫進應用層資料庫。關掉分頁也不會中斷。
  • 漸進式產出:Web 預設只執行解析、匹配與客製履歷;使用者勾選後才加入求職信、面試準備、公司情報或一次性 AI 品管。適配路由是本機門檻判斷,不另花一次 LLM 呼叫;正常 Profile 也不會在每個 agent 重複傳完整履歷原文。
  • 自動找職缺Server-Sent Events 邊搜、邊比對、邊串流回瀏覽器;免 AI 模式不初始化 LLM 後端,指定公司搜尋也只查求職網站、不執行 AI WebSearch。
  • 應用層 SQLite 存放投遞包(含生命週期狀態:進行中 → 待審 → 已核可)、使用者記憶與搜尋紀錄;在「我的投遞包」核可。(獨立的 CLI 仍保留可續跑、檔案型的人工核可關卡:interrupt() / Command(resume=…)。)
  • CLI 後端下模型自動分層:解析用 haiku、匹配/生成用 sonnet、選配 AI 品管用 opus(可於各後端覆寫)。

品質評測

專案保留 5 組職缺/履歷 golden set,可對完整文件跑一次性 AI 品管,量測通過率與平均分。免 AI 探索另有 40 組不含真實個資的合成職類履歷,涵蓋行政、零售、餐旅、物流、製造、營建、醫護、教育、法律、媒體與服務業,驗證「辨識職稱 → 搜尋詞 → 排序」不會只對工程師履歷成立。產品流程不會因評分未達標而自動重寫;使用者可先看具體建議,再決定是否修改,避免不可預期的等待時間與 token 消耗。

python -m app.evals.harness     # 對每個 golden 案例產出一次並品管,寫入 app/evals/results.json

歷史 A/B 結果的彙整函式仍有獨立單元測試;新的 harness 則直接輸出本次通過率與平均分。

技術棧

層級技術
後端Python、FastAPI、LangGraph、LangChain、Pydantic v2、SQLite、BeautifulSoup
前端React 19、TypeScript、Vite、Tailwind CSS、lucide-react
LLMClaude Code CLI / Codex CLI(本機)· Ollama / llama.cpp 本機模型 · 任何 OpenAI 相容端點(BYOK)
桌面pywebview(原生視窗)· PyInstaller(單檔 .exe / unsigned .app,macOS 以 .dmg 發佈)

專案結構

app/
  agents/     # 履歷健檢、職缺搜尋、公司情報、文件對話、面試模擬…
  sources/    # 104 / Yourator / LinkedIn / Cake 搜尋 + registry + 縣市/遠端型態正規化
  store/      # 應用層 SQLite:歷史、記憶、搜尋紀錄
  intake/     # 履歷/JD 解析與抓取
  export/     # Word(.docx)匯出
  graph.py    # LangGraph StateGraph(代理 + 人工核可)
  server.py   # FastAPI + SSE 端點
  llm.py      # 可切換 LLM 後端
frontend/     # Vite + React + TS + Tailwind 前端
tests/        # pytest 測試
desktop.py    # 原生視窗啟動器      jobsmith.spec / jobsmith-macos.spec  # PyInstaller 打包

測試

pytest                         # 單元/整合測試(預設略過 live API 測試)
pytest -m live                 # 含真打 API 的測試
cd frontend && npm run lint    # 前端 lint
cd frontend && npm run build   # 型別檢查 + 正式建置

Roadmap

  • 單檔 Windows 桌面 App(PyInstaller)
  • unsigned macOS .dmg GitHub Actions build
  • BYOK——任何 OpenAI 相容後端
  • Ollama / llama.cpp 本機模型後端
  • 背景、可平行、重新整理不中斷的投遞包產生
  • macOS 簽章與 notarization
  • Linux 版本
  • 更多職缺來源

貢獻

歡迎 issue 與 pull request。較大的變更請先開 issue 討論方向。提交前請跑 pytestnpm run lintnpm run build。發佈 Windows .exe 前請照 Release Checklist 做一次乾淨環境 smoke test。

免責聲明

本專案僅供個人、教育與研究用途,以低頻方式查詢 104 / Yourator / LinkedIn / Cake 的公開職缺,協助個別求職者。使用者需自行遵守各網站的服務條款與 robots.txt請勿用於大量爬取或商業性資料蒐集。軟體按「現狀」提供,不附任何擔保。AI 生成內容(履歷、求職信、公司情報)可能有誤,使用前請務必自行檢視。

授權

採用 Apache License 2.0

常见问题

What is jobsmith?

jobsmith is an open-source ai agents skill for AI coding assistants such as Claude Code, Codex CLI, and ChatGPT, built by kevin333353. 針對台灣求職市場的開源多代理 AI 求職 co-pilot:自動找職缺、履歷健檢、一鍵產生客製投遞包(履歷・求職信・面試準備・公司情報)與模擬面試。本機 Claude Code/Codex CLI 免 API key,也可自備金鑰接 OpenAI 相容模型。. It has 145 GitHub stars.

Is jobsmith safe to use?

Yes. jobsmith passed SkillsLLM's automated security scan — a dependency vulnerability audit plus prompt-injection heuristics — with no high-severity issues. You can read the full report in the Security Report section on this page.

How do I install jobsmith?

Clone the repository with "git clone https://github.com/kevin333353/jobsmith" and add it to your Claude Code skills directory (see the Installation section above).

What programming language is jobsmith written in?

jobsmith is primarily written in Python. It is open-source under kevin333353 on GitHub, so you can review or fork the full source.

Are there alternatives to jobsmith?

Yes. SkillsLLM lists many other AI Agents skills you can browse and compare side by side. Open the AI Agents category from the badge at the top of this page, or use the Related Skills and comparison links further down to weigh jobsmith against similar tools.

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