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、產生客製投遞包（履歷・求職信・面試準備・公司情報）、模擬面試。產生投遞包是背景工作（離開頁面或重新整理都不中斷，還能多個職缺平行跑）；看完多 agent 即時編排，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），也能自備金鑰接任何 OpenAI 相容模型。
English · 下載（Windows） · 快速開始 · 系統架構 · 隱私
應用程式介面為繁體中文，貼合台灣求職生態（104 / Cake / Yourator / LinkedIn）。資料以本機保存為主；執行 AI 功能時，履歷與 prompt 會交給你選擇的 CLI 或 BYOK 後端處理。詳見 隱私與資料處理。
功能概覽
- 自動找職缺：上傳履歷後由 AI 推導關鍵字，搜尋 104 / Yourator / LinkedIn / Cake。
- 職缺評分排序：分批串流職缺、評估適配度，並可直接進入投遞包流程。
- 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
⬇ 下載 Jobsmith for Windows（64 位元） — 單一 .exe，免裝 Python / Node.js。
- 從 最新 release 下載
Jobsmith.exe。 - 雙擊開啟，會跳出原生視窗（第一次啟動會解壓約 10–30 秒）。
- 在右上角控制台選你的 AI 引擎：
- 本機 CLI——PATH 上已登入的 Claude Code（
claude）或 Codex CLI（codex），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…）。
- 本機 CLI——PATH 上已登入的 Claude Code（
需求： Windows 10/11（64 位元；WebView2 為 Windows 11 內建）。歷史、設定、
.env都存在 exe 旁邊；Jobsmith 不營運 hosted backend，AI 請求只會送到你選擇的後端。
快速開始（從原始碼）
環境需求： Python 3.11+、Node.js 18+，以及 PATH 上已登入的 Claude Code（
claude）或 Codex CLI（codex）（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 App | desktop.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 8000） |
開 http://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 .exe：pip install pyinstaller && pyinstaller jobsmith.spec --noconfirm → dist/Jobsmith.exe。
目錄
功能
- 自動找職缺：貼上或上傳履歷 → AI 推導關鍵字 → 並行搜尋 104 / Yourator / LinkedIn / Cake → 分批串流依適配度排序（邊評邊顯示）。可在搜尋前先選縣市（104 於來源端篩、其餘來源於結果端篩）、依適配色帶（高／中以上／全部）篩選、調整每來源頁數，並把指定公司的開缺列在獨立區塊。
- 搜尋紀錄：每次搜尋自動存整包，可回看、重新產生投遞包、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：對任一職缺按「產生投遞包」，多代理流程（解析 JD → 匹配評分 → 公司情報 → 客製履歷 → 求職信 → 面試準備 → 品管反思）在背景執行——離開頁面或重新整理都不中斷，多個職缺還能平行跑。畫面乾淨一頁式：左側即時多代理編排、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
從右上角控制台選你的 AI 引擎——本機 CLI 訂閱（免 API key）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_cli |
Claude 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_cli |
Codex 訂閱 | 免 API key。模型可自選；預設沿用你的 Codex 設定。 |
openai |
BYOK——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；BYOK 會呼叫你設定的 OpenAI-compatible endpoint。Jobsmith 不提供 hosted backend，也不把資料送到專案作者的伺服器。BYOK 金鑰只寫進你本機的 .env。另有 API key 後端（anthropic）供自架或 CI 使用。
隱私與資料
Jobsmith 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。你可以在 設定 → 清除個人資料 清掉履歷記憶、搜尋紀錄與投遞包；AI 後端設定會保留，避免重填 API key。
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 · 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。 - 自動找職缺以 Server-Sent Events 邊搜、邊評、邊串流回瀏覽器。
- 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、深思（Critic/Supervisor）用 opus（可於各後端覆寫）。
成效評測
Supervisor 反思迴圈（Critic → 重寫未過文件 → 再評）到底有沒有提升品質？用 5 組職缺／履歷的 golden set，分別在反思關（不重寫）與開兩種設定下跑，比較 Critic 分數：
| 反思 | Critic 通過率 | 平均品質分數 |
|---|---|---|
| 關 | 60%（3/5） | 85.6 |
| 開 | 100%（5/5） | 87.5 |
反思讓 Critic 通過率提升 +40 個百分點（60% → 100%）、平均品質 +1.9（85.6 → 87.5）。關閉反思時的兩個失敗案例，都是求職信出現未經查證的公司事實或履歷未支持的經歷宣稱——正是 Critic → 重寫迴圈會抓出來的問題。（單次 harness 執行；LLM 呼叫非確定性，實際數字每次略有不同。）
python -m app.evals.harness # 對每個 golden 案例跑整張 graph，寫入 app/evals/results.json
彙整用的 summarize() 是純函式、有獨立單元測試，因此聚合邏輯不受（非確定性的）LLM 呼叫影響、可單獨驗證。
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 |
| LLM | Claude Code CLI / Codex CLI（本機）· 任何 OpenAI 相容端點（BYOK） |
| 桌面 | pywebview（原生視窗）· PyInstaller（單檔 .exe） |
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 + 縣市對應
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 # 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）
- BYOK——任何 OpenAI 相容後端
- 背景、可平行、重新整理不中斷的投遞包產生
- macOS / 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 pytest、npm run lint 與 npm 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。