简历通 ResumeForge
本地优先的 AI 简历工作台：不注册、不登录，数据只存在你自己电脑上的一个文件里。
▶ 在线体验（免安装） · 📖 使用文档 · 🏠 官网
当前版本：0.18.0 · Release 页面 · 完整使用指南 · 架构设计
💬 来群里聊：QQ 922830167
装不上、跑不起来、想让 AI 更懂你的岗位，都可以在群里问；群文件里也备了安装包，GitHub 下载慢时可以直接从群里取。看群二维码 ↓
不会用 GitHub？把链接交给 AI 就行。
打不开 Release 页面、不知道点哪个文件，都可以把仓库地址 https://github.com/magicapple123/ResumeForge 发给任意 AI 助手（ChatGPT / DeepSeek / 豆包…），说一句「我想用这个软件，请一步步教我怎么装」；已经下载好的压缩包也一样——直接把它交给 AI，让它带你解压、找到该双击的那个文件。看快速开始 ↓
在线体验是一个只读演示版：界面是真的、数据是虚构的、AI 输出是预录回放。想真的生成、真的导出、真的投递，按下面的快速开始在本机跑起来——Windows 第一次双击
start.cmd、macOS 第一次双击start.command，都会自动装好环境；也可以到官网直接下载对应平台的压缩包，不用经过 GitHub。
简历通能干什么
一条完整的链路，从看岗位到拿到 offer，每一步都有对应功能，每一步的产出都能回头修正上一步：
它解决的是一类很具体的问题：求职期间的资料是散的。JD 躺在浏览器收藏夹里，简历文件有七八个版本叫 简历-最终版2.docx，投递进度记在备忘录，面试问到的问题面试完就忘了，改了三遍简历也不记得哪一版投给了哪家公司。
更要紧的是另一个问题：AI 会替你把简历写得很漂亮，也会替你编。 简历工具最危险的行为不是排版难看，而是把你没做过的事写进去——面试官追问两句就露馅。所以 ResumeForge 把「事实」从「表述」里拆出来单独管：生成结果里的学校 / 公司 / 项目名会与资料库逐条比对，不一致时给防虚构警告；正文还留着【待补】标记时导出会被拦下并指出具体位置。
为什么值得用
市面上的简历工具大多要你先交出账号和数据，再决定要不要收你钱。简历通反过来：
| 简历通 ResumeForge | 常见的在线简历工具 | |
|---|---|---|
| 要不要注册登录 | 不要。装完即用，没有账号体系 | 先注册、先登录、先绑定手机 |
| 简历和资料存在哪 | 你自己电脑上的一个 SQLite 文件，可随时拷走 | 对方的服务器，导出要走会员 |
| 要不要钱 | 永久开源免费（MIT），没有会员、没有付费墙、没有导出次数限制 | 免费版限制模板 / 导出 / AI 次数 |
| AI 怎么用 | 按每个岗位的 JD 单独筛选事实、单独生成一版 | 通用模板 + 套话，一份改多处用 |
| 会不会替你编 | 有「事实台账」挡着：只有你确认过的事实才参与生成 | 无 |
| 投递要不要管 | 内置自动投递台 + 求职进度 + 提醒 + 内推 + 统计 | 基本不管，投完靠自己记 |
| 断网能不能用 | 解析、检查、预览、全部导出都离线可用；不配模型也能用大部分功能 | 必须联网 |
| 能不能自己改 | 源码开放，可自建、可改、可二次开发 | 闭源 |
还有几件同样重要、但不太好放进表格的事：
- 不访问招聘网站，除非你亲手点了那个按钮。 默认全部在本机完成；「投递台」是唯一会主动访问外部站点的链路，必须由你显式配置 + 显式点击开始，不做无人值守运行。
- 不保存招聘网站密码、Cookie、令牌或验证码。 扫码登录在你自己打开的浏览器窗口里完成，应用不读取也不落盘登录态。
- 匹配度结论不带百分比，投递准入也不看分数。 结论只有五类：
已匹配 / 表达缺口 / 证据不足 / 真实缺口 / 待确认，每一类都能直接指导你改简历；结论区之后另有 0–100 的「匹配度参考分」（本地规则估算），仅作展示辅助、不参与投递准入，并始终带免责说明。 - 还在维护。 有 CI、有 4,000+ 个用例、有数据库迁移链与升级方案——见更新而不丢失数据。
界面速览
截图全部来自真实运行的应用，数据是内置的虚构示例（「张示例 / 示例科技有限公司 / example.com」），不含任何真实用户资料。
侧栏保留高频主流程九个入口，其余八个（我的资料、收藏夹、资料箱、知识库、工作台、求职统计、事实台账、回收站）收进页头「我的空间」下拉——两级导航跟着真实使用顺序走：
首页：快捷入口按「找岗位 / 做简历 / 投递跟进 / 面试准备 / 我的数据 / 系统」组织，近期提醒卡片按紧急度分色：
AI 是按岗位生成的，不是套模板：挑一个岗位，定档位、篇幅与模板。生成时会从你的资料与经历总结里按 JD 筛选排序，原始资料不会被修改：
生成完它会自动做两件事。一是版式诊断：下面这张图里正文占了 105%、超出所选页数，它直接给出收紧顺序与一键「自动一页」。二是防虚构校验：把结果与你的资料库逐条比对，「400 人、7.2%、6.1%、1.1 个」这些资料里没有的量化结果被点名要求人工核对——模型编出来的东西不会悄悄留在简历里：
AI 定制简历的 A4 成品（服务端用系统中文字体渲染，PDF 可直接下载，也可以走浏览器打印）：
一个框搜遍全站：岗位、简历、内推、提醒、面经、事实台账、资料箱与助手技能一起搜，不用先想「这东西在哪个模块」：
岗位广场：手动录入、粘贴原文、贴截图、传 pdf/docx 都能识别成可编辑草稿；技能标签保存时自动提取：
岗位详情的匹配度分析：逐条对照 JD 给出五类结论，每条都附 JD 原文与你自己的证据；找不到依据时如实写「资料中未提供」。五类结论本身不带百分比；结论区之后另有 0–100 的「匹配度参考分」（本地规则估算、带免责、不参与投递准入）：
助手会先查你的库再回答——台账里的主张、面经、面试深挖记录都查得到，而且未经你同意不改任何数据（下面这轮回答里它明确说「你说一声我再动，未经你同意我不改简历」）：
 简历中心：多份简历、来源区分、收藏、备注、版式与篇幅控制 |
 自动投递台：采集 → 匹配 → 显式确认 → 自动投递，四步流程写在页面顶部 |
 求职进度：一家公司一个岗位一条记录，粘邮件 / 截图识别进展，先预览再写入 |
 求职统计：转化与卡点、时间与节奏、渠道与去向、简历与健康度 |
 事实台账：事实、表述、承担程度与个人边界分开管 |
 模拟面试：逐轮追问，结束后给维度评分与改进建议 |
 求职助手：能查库、能引用资料、只在明确要求时写数据 |
 设置：16 个模型预设、数据集与软件更新 |
导出与脱敏：PDF / Word / Markdown / 纯文本 / JSON / HTML 任选，可加水印；一键脱敏遮住姓名、电话、邮箱、公司与学校后再导出：
投递台操作动图——勾选岗位 → 点「开始投递」→ 确认本批次范围。在你点下去之前，它不会打开任何招聘网站：
网申填表：用应用里的专用浏览器打开公司官网的网申页，整页读取后智能逐项填表。它只往文本框写值——下拉、单选、日期控件不代做，认不出的会如实列出来让你自己点（「只填不交」，提交永远在你手里）。填充完成会显示成功率（成功填写数 / 页面可读框总数），也能导出不含简历值的脱敏诊断，方便反馈认不出的字段：
更多界面（点击展开：简历预览、资料箱、知识库、工作台、回收站）
 简历预览：A4 版式可缩放拖动，版面诊断给单页占用率与建议顺序 |
 资料箱：证书、作品、链接与笔记，可带附件，点卡片看详情 |
 知识库：面经总结、简历技巧与求职策略，正文支持 Markdown 预览 |
 工作台：助手技能与简历模板，可导入参考简历识别、预览微调，也可导入 HTML |
 回收站：十五类内容删除后先进回收站，可多选批量恢复或彻底删除 |
 使用指南：首次启动自动弹出，之后随时可查 |
细节裁切：
 行内操作收进「更多操作」，一屏能多看几行 |
 搜索一次命中八个模块 |
 台账一条：原始事实、简历表述、承担程度与个人边界 |
 粘邮件 / 截图识别进展，先预览「会发生什么」再确认写入 |
✨ 功能特性
全部功能一览（55 项，点击展开）
| 模块 | 说明 |
|---|---|
| 📋 岗位管理 | 粘贴招聘信息自动解析成草稿；一次粘贴多份会拆分并逐条确认；技能标签与来源自动标注 |
| 🗂 备选岗位 | 还没核对的招聘信息先存这里，之后一键导入正式岗位（助手也能代导） |
| 📥 拖拽导入 | 岗位识别、附件、照片、模板 HTML、数据集备份等都能从资源管理器直接拖进来 |
| 🎤 模拟面试 | 设定岗位、难度与面试官风格后逐轮作答，会点评追问；结束给维度评分与改进建议 |
| 🎯 个性化题库 | 按岗位生成基础 / 项目深挖 / 反问 HR 三类题，可单题出参考答案；真实面试题可反推改简历 |
| 🧰 工作台 | 「助手技能」与「简历模板」两页，可从内置复制改、导入 HTML，或上传多张参考简历图片 / PDF / DOCX 先识别，再预览微调颜色、字体、分栏、标签图片等视觉配置后保存 |
| 👤 个人资料库 | 基本信息、四类经历、技能与获奖；每个分区默认展开，点标题可单独收起；教育经历含四六级分数（网申表单按分数自动筛，只填"已通过"过不了）。简历资料不再提供经历参考文件入口 |
| 📝 网申资料 | 「我的资料」中与简历资料横向切换的统一网申补充板块：证件、家庭、学籍、健康与到岗信息等；教育、实习和工作、项目、学术成果、证书、作品和社交账号等可新增多条。网申填表合并读取简历基础信息与网申补充信息；生成简历不读网申资料。附件说明只存文字，文件须手动上传 |
| 🖼 简历照片 | 最多存 8 张，点缩略图切换用哪张；留在本机，不发送给模型 |
| 🧾 事实台账 | 每条说法记下事实、表述、承担程度与边界；只有「已确认」的参与生成，未确认的显式避开 |
| 🔎 面试深挖 | 按台账逐条压力测试，标准在你看到问题之前就定下；用「已验证 / 部分验证 / 未验证 / 存在矛盾」代替分数 |
| 📦 资料箱 | 证书、作品、链接与笔记集中管理，可带附件，点卡片看详情；助手可读取引用 |
| 📁 文件副本库 | 资料箱「文件副本」页签集中查看所有存入文件的副本（图片 / PDF 可直接预览，其它类型可一键调用系统程序打开）；副本统一存本机应用数据目录并随数据集切换 / 迁移自动重建；助手可查询副本清单 |
| 🖱 批量设置状态 | 岗位广场条目上右键「批量选择」进入多选后，可用批量工具栏对勾选岗位批量设置状态或批量删除 |
| 🤖 AI 定制简历 | 按 JD 筛选事实流式生成；可选美化强度、篇幅（1–3 页 A4）、字号与模板（内置 8 种）；板块顺序可调（预览里调，PDF / Word / Markdown 导出同步生效） |
| ✍️ 自行编写简历 | 从个人资料预填后自由修改，编辑时旁边保留岗位职责与要求供对照 |
| ✍️ 简历写作增强 | STAR 量化改写、话术生成器、多风格润色、中英互译、版本差异对比（本地计算）；预览里点中任意一栏还能用一句话让 AI 只改这一栏，单条要点也可切成重写整段（结果先给你看，确认才写入） |
| ⚡ AI 修改简历 | 简历预览底部「AI 修改 / 重新生成」：填修改要求则只改提出的部分（其余逐字保留），留空则整体重新生成（事实不变、表达重写）；岗位优化建议可逐条采纳并直接更新当前简历 |
| 🧭 生成说明 | 预览里折叠展示「为什么是这样一份简历」：岗位信号、候选组成与省略原因；「没写进这份简历」的资料内容以中性清单分组列出（与"疑似虚构"警告分开），每组可一键 AI 补上这段；生成会读取资料里的 GitHub 主页与个人主页写入简历 |
| 🛡 质量与合规检查 | 查重 / 敏感词 / 夸大风险 / 深挖风险 / 合规 / ATS 本地检测，与事实台账联动 |
| 📚 简历历史 | 生成与手写的简历都自动留存，可收藏、按来源筛选、加备注、重新导出 |
| 🔗 岗位关联 | 一个岗位可关联多份简历，岗位与简历之间双向可跳转 |
| ⭐ 收藏夹 | 分页集中查看收藏的岗位与简历，可跳详情或取消收藏 |
| 💡 岗位需求解读 | 依据招聘原文生成结构化需求总结、原文证据与通用准备建议 |
| 🎯 岗位匹配度分析 | 逐条对照 JD 给五类结论与投递建议，附原文与证据；五类结论不带百分比，投递准入只看结论 |
| 🤖 批量岗位适配度分析 | 在岗位广场选择多个岗位，AI 结合个人资料逐一分析并按适配度参考分排序；可选择立即运行或后台运行，结果自动保存，可在「分析记录」中回看 |
| 📊 匹配度参考分 | 0–100 参考分与 5 个分项，仅作展示辅助、不参与投递准入，带免责说明 |
| 🎯 求职进度 | 一家公司一条记录走完「已投递 → 筛选中 → 测评 → 面试 → Offer」；粘邮件 / 截图识别进展，先预览再写入 |
| 🗓 日历提醒 | 投递、面试、内推等日程可设提醒，按紧急度分色（逾期 / 24 小时 / 3 天），支持列表与月历 |
| 🤝 内推管理 | 记录内推人、内推码与备注图片，按状态跟进并统计内推转化率 |
| 📈 求职数据看板 | 四个主题：转化与卡点、时间与节奏、渠道与去向、简历与健康度；每张图各自成块、各有标题与口径；趋势可选近 1 / 3 / 6 月 |
| 🧠 面经知识库 | 沉淀真实面试经验（公司 / 岗位 / 题目 / 复盘），可检索、点卡片看全文 |
| 📖 知识库 | 面经总结、简历技巧、求职策略等成文内容，带分类标签与 Markdown 预览；助手可检索增改 |
| 🚀 自动投递台 | 按关键词 / 城市自动采集（站点筛选条件整条搬进来，后台跑）；确认过的岗位排队后驱动本机浏览器投递，只接纳来源在招聘网站内的岗位 |
| 🧠 填表时学到的 | 填表时碰到简历通里没有的字段，两个入口都能记：批量模式填完弹一条汇总提示（默认全勾、默认「通用」，可取消其中几条）；「点哪个填哪个」模式里每个框旁边都有「记住这条」，当场就能记——认得出但资料里没值的框也能记（就地补上，不用跳去别的页面）。记住后下次遇到同一字段自动预填。每条可选档位：通用（换哪家公司都成立）/ 场景（与投递渠道有关）/ 本次（只记下来、下次不自动填，内推码这类一次性的值用它）。来源和档位在「网申资料」里随时可改可删——AI 认出来的值单独标「AI 认的」，因为它比规则更可能认错字段。清单外的自定义字段（如「导师姓名」「实验室」）也可参与网申填表：普通模式只接受唯一精确对应，开启放宽模式后可按标签/上下文匹配并标记低置信度；有歧义或安全否决时不猜，填后请核对。落点只有「网申资料」：简历资料字段永不会被学走（程序里没有能改简历资料的那段代码）；密码、验证码、他人信息走拦截，学不到。只存本机，生成简历时不读 |
| 📝 网申填表 | 用独立专用浏览器填写官网网申表单，输入网址可直接打开新标签页并管理网址记录，不覆盖已有网页；各页面可单独开关「点哪个填哪个」。整页读取后逐条核对再填充，或点输入框时在框旁确认建议；规则认不出的框可交给 AI 识别，只发页面文字与字段名，不发资料值。浏览器型号与投递台共用配置，但使用独立窗口；填充记录含真实值、只存本机。只填不交，密码与验证码永不自动填；只往文本类控件里写值——下拉、单选、复选、日期控件不代选，如实列成「需要你自己点选」；可另开放宽模式尝试文本标签/上下文匹配并代点下拉与弹层选项（见下一行）。填充完成展示成功率（成功填写数 / 页面可读框总数），可导出不含简历值的脱敏诊断信息，方便反馈认不出的字段 |
| 🟢 放宽模式 | 「网申填表」的可选例外，默认关闭：显式开启后，会尝试用字段标签/上下文匹配未识别的文本框（含自定义字段），并代点下拉与弹层选项（严格选项匹配 + 回读验证）；放宽文本匹配中只靠弱上下文的低置信度候选默认不勾、需要你确认，重复经历仅在记录数与页面顺序可配对时补齐。同意 / 声明类勾选仍需逐条确认；日期选择器与文件上传不代做。求职助手没有开关它的工具，要开请到页面或设置里开。放宽匹配可能选错，填完请核对；弹层多值须全部命中才动手 |
| 🪪 网申专用资料 | 原「网申专用资料」中的国家和地区、证件、出生日期、政治面貌、籍贯、家庭信息等已并入统一「网申资料」；旧值仍可读取，只用于填表，不进简历导出 |
| 💬 AI 求职助手 | 流式问答，可关联岗位 / 简历 / 资料与联网搜索；能查提醒、内推、面经、统计等，只在明确要求时写数据；回答前会拿到本地时间与星期（深夜提醒早点休息）；工具集覆盖投递失败诊断、格式模板清单、面经与内推录入；任意页面都可从「投投」悬浮球打开；侧栏与浮窗聊天记录分开保存，浮窗只展示联网和思考强度控制 |
| 🧩 助手技能 | 新建、导入、编辑技能（提示词 + 知识文件），启用后约束助手作答风格 |
| 🗒 会话管理 | 会话可重命名 / 置顶 / 收藏 / 分组 / 归档，可导出 Markdown 或存进资料箱 |
| 📌 投投剪贴板 | 双击投投悬浮球打开：把要反复粘贴的资料存成片段，一键复制；只存本机浏览器，不上传（单击悬浮球仍是打开助手） |
| ✅ 批量选择与批量删除 | 简历中心、助手历史对话、历史面试、深挖历史、日历提醒、历史题库、网申填充记录等列表支持批量选择：「批量选择」→ 勾选 → 「删除所选」统一确认后删除（均进回收站可恢复） |
| 🌐 通用简历 | 生成或手写不针对任何岗位的跨行业简历，各方向经历都保留，可多份 |
| 🖼 截图与文档识别 | 岗位与资料识别支持截图与 pdf / docx（Ctrl+V 贴图，最多 4 个、合计 ≤ 5 MB），文字在本机提取 |
| 📄 多格式导出 | PDF 可直接下载（服务端渲染）；Word / Markdown / txt / JSON / HTML 无损导出；支持水印与一键脱敏 |
| 💾 保存位置 | 设置 → 「数据」页签「保存位置」卡片：默认只存到浏览器默认下载目录，点选文件夹后导出简历会同时落盘一份到指定文件夹 |
| 🔓 助手放宽模式 | 设置 → 「AI 模型」页签「助手放宽模式」卡片：默认关；开启并提前告知后求职助手可读取完整资料（含姓名电话等敏感字段、网申填写值、历史对话），API 密钥等凭据任何模式下都不发送 |
| 📦 离线分享包 | 打包成脱敏 HTML / PDF + 只读快照 + 评论回传文件，可选「只读 / 可评论」 |
| 🏠 首页 | 快捷入口按使用顺序组织成 7 个去处；近期提醒卡片内嵌紧凑月历 |
| 🖱 界面细节 | 行操作收进「更多操作」；列表与卡片点一下就看详情（Enter 同样可开）；日期改为日历点选；侧栏里用不到的模块可在 设置 → 应用 → 「界面与导航」里关掉（只收入口，不删数据；首页、设置等始终保留） |
| 🔍 全局搜索 | 一个框同时搜岗位、简历、内推、提醒、面经、台账、资料箱与助手技能 |
| 🛡 防虚构校验 | 生成结果里的学校 / 公司 / 项目名自动与资料库比对，不一致时给出警告 |
| 🔄 检查与更新 | 设置页可检查新版本、新建 / 导出 / 导入数据集；数据集备份可勾选包含大模型 API Key（Windows 上以 DPAPI 加密形态随包）；Windows 双击 start.cmd / stop.cmd / update.cmd，macOS 双击 start.command / stop.command / update.command，都是零依赖一键启动，uninstall.cmd 可清理本机环境 |
| ♻️ 回收站 | 十五类内容删除后先进回收站，可批量恢复或彻底删除；只有二次确认才真正销毁 |
| 🔑 你的 Key 你做主 | 内置 16 个服务预设（DeepSeek / Claude / 豆包 / OpenAI / Ollama …），可取可用模型、调高级参数，并可切换接口协议 |
🛡 下载后被杀软或系统提示「有风险」怎么办
先说结论：这个包里没有任何可执行文件。解压后是源码、启动脚本（.cmd / .command / .ps1）和文档——没有 .exe、.msi、.dll，所以静态查杀命中的可能性很低，Windows 的「未知发布者 / SmartScreen」提示也只针对 .exe / .msi，zip 本身不弹。
真正可能触发提示的是首次启动时的行为：它会联网下载 Python 与 Node.js 的便携版（放在项目自己的 runtime/ 里，不装进系统）。"下载并执行运行时"是所有杀毒软件的启发式引擎都会多看一眼的模式。它之所以这么做，是为了让你不需要预装任何环境：不装 Python、不装 Node、macOS 上也不用 Homebrew。
- 下载来源都是官方地址（python.org / nodejs.org），走 HTTPS，并且校验官方提供的 SHA256 摘要后才解压使用。整个过程在终端里可见，不做隐藏执行。
- 已经装好 Python 与 Node 的话，启动器会直接用现成的，不会重复下载。
- 想核对文件是否被动过：每次发布都随包提供一个
.sha256校验文件（与压缩包同名，例如ResumeForge-0.12.0-windows.zip.sha256）。Windows 上Get-FileHash .\ResumeForge-0.12.0-windows.zip -Algorithm SHA256，macOS / Linux 上shasum -a 256 ResumeForge-0.12.0-windows.zip，与文件里的值对一下即可。 - 不建议为了装它而关闭杀毒软件或加白名单。先核对上面的摘要；若校验一致却仍被拦截，把拦截的具体文件名与日志发到 Issues 或群里，那是需要修的问题，不是让你去关防护的理由。
🚀 快速开始
git clone https://github.com/magicapple123/ResumeForge.git cd ResumeForge
环境要求：Windows 10/11 或 macOS 13+；Python 3.11 – 3.13、Node.js ≥ 20.19.0。后两项没装也行——一键启动器会自动准备（Windows 用 winget 或经过校验的便携包，macOS 下载便携版解压进 runtime/tools/，不需要 Homebrew，也不会要管理员密码）。
Python 3.14 暂不支持：锁定的后端依赖还没有对应的 cp314 轮子，装的时候会退化成源码编译并失败。
一键启动（推荐）
| 你的系统 | 双击这个文件启动 | 双击这个文件关闭 |
|---|---|---|
| Windows 10 / 11 | start.cmd |
stop.cmd |
| macOS | start.command |
stop.command |
首次运行会自动创建虚拟环境、装齐依赖并打开浏览器。发布包自带构建好的前端页面（frontend/dist），由后端同源提供，因此打开的是后端地址，运行期不再需要 Node：
http://127.0.0.1:8005
之后每次双击开始/停止即可，不需要分别启动前后端；也可以点页头右上角的退出，把前后端进程一起停掉。
macOS 用户看这里：第一次打开需要多一步
macOS 会拦下所有"从网上下载、又没有经过 Apple 签名"的程序，这个项目也在其中。所以第一次双击 start.command 时，可能提示 「无法打开，因为 Apple 无法检查它是否包含恶意软件」——这不是代码有问题，是系统的下载隔离机制。
处置办法（任选一种，只需做一次）：
- 在 Finder 里右键点
start.command→ 选「打开」，再在弹窗里点一次「打开」； - 或者在「终端」里进入项目目录，执行一次：
xattr -dr com.apple.quarantine .如果双击完全没反应（某些解压工具会丢掉可执行位），在「终端」里进入项目目录后执行下面这行，效果与双击完全相同：
bash start.command
首次运行会自动下载便携版 Python 3.12 与 Node.js 24 到 runtime/tools/（合计约 70 MB），所以第一次启动比之后慢。它们都放在项目目录里：不写 /usr/local、不动你已有的 Homebrew / nvm，删掉项目目录就等于卸载干净。
想换端口或不开浏览器：bash scripts/macos/start.sh --backend-port 8010 --frontend-port 5180 --no-browser，--help 有全部选项。更新用 update.command（只替换程序文件，data/ 与 .env 不动）。
首次启动最常见的问题是依赖装不上，基本都是网络原因（默认走官方 PyPI / npm，国内经常超时）。启动器会在失败时用中文写明原因和下一步，照它说的做即可；最快的一条是换国内镜像重装后端依赖：
backend\.venv\Scripts\python.exe -m pip install -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple -r backend\requirements.txt前端同理，在
frontend目录执行npm install --registry=https://registry.npmmirror.com。启动失败时窗口不会自动关，可以从容读完提示再截图反馈。
想把应用从这台电脑上清掉，双击 uninstall.cmd：它删除启动器生成的东西（.venv、node_modules、dist、runtime/ 与各类缓存），保留 backend\data 与 backend\.env，并且不会删源码和文档。macOS 上不需要卸载脚本：这个项目从不往项目目录之外写任何东西，直接删掉整个文件夹就是干净卸载（想保留数据就先导出数据集）。
配置大模型（可选）
打开左侧 设置 → 编辑设置，选一个内置预设（自动填好接口地址与模型名）或「自定义模型（OpenAI 兼容）」，填 API Key 后点「测试连接」即可。内置 16 个预设，覆盖 DeepSeek、Claude（Anthropic 原生协议）、豆包、Kimi、通义、智谱、MiniMax、硅基流动、OpenRouter、OpenAI、Gemini、Grok、Groq、Mistral、Ollama、LM Studio。
不配模型也能用：岗位解析、资料解析、匹配度五类结论、写作增强里的版本对比、质量与合规检查、全部导出格式都是本地规则，离线可用。只有需要「生成」的动作（AI 定制简历、岗位解读、模拟面试、求职助手、面试深挖）才需要模型；用 Ollama / LM Studio 这类本地模型时，连生成也不出本机。
手动启动（开发与排错）
展开：后端 / 前端的分步命令与测试命令
cd backend # 创建虚拟环境并安装运行依赖 py -3 -m venv .venv $env:PYTHONUTF8 = "1" .venv\Scripts\python.exe -m pip install -r requirements.txt # 启动服务（默认 http://127.0.0.1:8000，接口文档见 /docs） .venv\Scripts\python.exe -m uvicorn app.main:app --reload --port 8000
macOS / Linux 用 .venv/bin/python 替换上面的 Windows 路径；Git Bash 用 export PYTHONUTF8=1。
cd frontend
npm ci
npm run dev # http://localhost:5173，已配置 /api 代理到 8000 端口运行测试：
cd backend .venv\Scripts\python.exe -m ruff check . .venv\Scripts\python.exe -m pytest --cov=app --cov-config=../pyproject.toml cd ../frontend npm test && npm run lint && npm run typecheck && npm run build
浏览器冒烟（Playwright，frontend/tests/smoke/）需要应用先跑起来，用例不对抗启动链——两种形态任选其一：
# 形态一：发布形态（后端同源，默认 smoke 口 8123） npm run build cd .. powershell -File scripts\Start-ResumeForge.ps1 -NoBrowser -BackendPort 8123 cd frontend # 形态二：开发形态（Vite 5173 + 后端 8000） cd backend .venv\Scripts\python.exe -m uvicorn app.main:app --port 8000 cd ../frontend npm run dev
然后跑冒烟（发布形态零配置；开发形态把两个地址分别指给前端页面与 API）：
cd frontend npm run smoke # 发布形态（默认 http://127.0.0.1:8123） $env:SMOKE_FRONTEND_URL = "http://127.0.0.1:5173"; $env:SMOKE_BACKEND_URL = "http://127.0.0.1:8000" npm run smoke # 开发形态
当前规模：后端与前端合计 4,000+ 个测试用例（后端覆盖率门槛 80%），确切数字以每次 CI 的汇总行为准。GitHub Actions 在 Linux、Windows 与 macOS 上重复执行关键检查——macOS 那几个作业是刻意加的，因为维护者手上没有 Mac，那是唯一能真正跑一遍 macOS 启动链的地方。
更完整的字段说明、隐私边界、升级与回滚、AI 故障排查，见官网使用文档。
🏗 架构与数据边界
前后端分离，前端统一通过同源 /api 访问后端（开发由 Vite 代理，生产需要由 Web 服务器托管 frontend/dist，把 /api 反向代理到 FastAPI，并把非静态文件的前端路由回退到 index.html）：
几条贯穿全项目的设计取舍，读代码前先知道可以少走弯路：
- 一个逻辑只有一份实现：投递准入只有
models/apply.py::admission_of，行操作菜单只有components/common/RowActions，卡片详情只有RecordDetail，助手的能力地图由services/feature_catalog.py运行时渲染。 - 并发守卫下沉到 SQL：批次状态用条件
UPDATE ... WHERE status = ?原子推进，不用「先读后判再写」。 - 外部输入一律不可信：岗位描述、粘贴文本与上传文件都按不可信输入处理，不做系统指令执行。
- 不用
create_all掩盖迁移问题：数据库由 Alembic revision 管理，新增表 / 列必须写迁移与降级脚本。
完整设计（含决策记录、扩展点与数据模型）见 docs/architecture.md，另有项目导航图用于从功能倒查代码位置。
🔐 数据、隐私与边界
这个工具会碰到你的身份证号、手机号、公司名和简历原文，所以边界写在最前面：
- 默认全部留在本机。 业务数据存在
backend/data/resume_forge.db这一个 SQLite 文件里（附件、照片与历史兼容字段也在库内），不经过任何第三方服务；导出、渲染、PDF 生成都在本机完成。 - 只有你主动配置并触发的动作才会发出请求。 发送对象是「你自己填地址和密钥」的模型服务商，内容仅限完成该次生成所需的最小资料；照片不会发送给模型。
- 不保存招聘网站密码、Cookie、令牌或验证码。 自动投递走 CDP 连接你自己登录的浏览器（独立用户目录），扫码登录由你在浏览器窗口里完成。
- 不硬编码密钥。 仓库、
.env.example与代码里没有任何真实密钥；.env、数据库、照片、简历与导出文件都被.gitignore忽略。Windows 上 API Key 用系统 DPAPI 加密后落库（密文绑定当前用户与机器）。 - 分享给别人时可一键脱敏。 离线分享包只包含脱敏 HTML/PDF + 只读快照，不含真实敏感信息。
- 默认只监听回环地址。 这是一个单用户本地工具，不要把它暴露到局域网或公网——它没有账号体系，暴露即等于把数据库交给别人。
发现疑似安全问题时请遵循 SECURITY.md，不要在公开 Issue 中披露可利用细节。
🔄 更新而不丢失数据
岗位、资料、简历、助手历史与模型配置默认保存在 backend/data/resume_forge.db，可选的服务端环境变量在 backend/.env，两者都被 Git 忽略，git pull 不会覆盖。
- 最省事的备份：设置 → 数据集 → 导出当前数据集。照片、助手附件与历史兼容字段都在这个库里，所以导出的 zip 就是完整的一份；换电脑时在新装的应用里「导入备份为新数据集」还原即可（备份默认不含 API Key，可在导出前勾选包含；Windows 上密文绑定本机，换机恢复可能仍需重填）。
- 一键更新：Windows 双击
update.cmd，macOS 双击update.command（或bash scripts/macos/update.sh）。两者都只替换程序文件，data/、.env、runtime/一律不动；Windows 侧还有-DryRun只预览、-SkipDependencies只拉代码不装依赖。 - 更新不会动数据库：Alembic 迁移在下次启动时自动执行，迁移前会在
backend/data/backups/写一份备份。应用内设置 → 应用 → 软件更新可直接检查、下载并显示进度；Windows 下载完成后可确认重启安装，程序会原地覆盖并自动重启，data/、.env与runtime/不动。macOS 目前走上面的update.command（同样是"下载新包 → 只覆盖程序文件"）。更新包按当前平台挑选并核对发布方给的.sha256；成没成以"现在跑的是哪个版本"为准——没起来会说出失败原因与日志位置（runtime/update.log），不会一律弹"已更新"。
不要使用 git clean -fdx，也不要删除整个项目目录后直接覆盖。完整的升级、压缩包更新与回滚步骤见 docs/upgrading.md。
❓ FAQ
必须联网才能用吗？ 不需要。除「投递台」的采集 / 投递链路与你主动触发的 AI 生成外，其余功能全部离线可用；用 Ollama / LM Studio 这类本地模型时，连 AI 生成也不出本机。
支持哪些岗位？只有 IT 岗吗？ 面向所有岗位。示例数据刻意用的是市场运营，技能词表覆盖跨行业专业能力、办公与业务工具、证书资质等分类。
AI 会不会把我的简历写飞？ 三道闸：事实台账里只有「已确认」的条目会作为事实参与生成；未确认的说法会被显式避开；生成结果里的学校 / 公司 / 项目名会与资料库比对，不一致时给出警告。正文还留着【待补】标记时导出会被直接拦下并指出位置。
匹配度怎么算？为什么说它只是参考？ 因为分数会让人误以为它能决定投递结果。五类结论说明的是「为什么」，可以直接指导改简历；0–100 的「匹配度参考分」只是展示辅助，不参与投递准入，并且带免责说明。
多个岗位、多份简历会不会乱？ 一个岗位可以关联多份简历，一份简历也能看到它的目标岗位；简历中心可按来源（AI 生成 / 用户编写）与「有无岗位」筛选，收藏夹集中放重点，回收站兜住误删。
为什么只能本机用？ 因为它没有账号体系与权限模型，业务数据（含身份证号、手机号这类个人信息）也没有加密存储。要多人共用需要先补上认证、TLS 与审计，这不是当前版本的目标。
💬 交流与反馈
- QQ 群
922830167—— 交流使用体验、提需求、报问题，欢迎来聊。 群文件里也放了安装包：GitHub 下载慢（或下载总是中断）的时候可以直接从群里取。
- Bug 与需求：用 Issue 模板 提交，附上版本号、系统与复现步骤。
- 安全问题：请走私密渠道（见 SECURITY.md），不要在公开 Issue 里披露可利用细节。
📖 文档
普通用户直接看官网的使用文档界面（排版友好、可搜索）；开发者看仓库里的源码文档：
| 文档 | 内容 |
|---|---|
| 使用指南 | 每个功能的字段说明、操作步骤与隐私边界（最完整的一份） |
| 项目导航图 | 从功能倒查代码位置的地图，想改某功能先看这份 |
| 面试讲解指南 | 怎么把项目讲清楚、讲出深度（亮点与高频追问） |
| 架构设计 | 分层、数据模型、决策记录、扩展点 |
| 升级与回滚 | 版本升级、压缩包更新、数据备份与回滚 |
| AI 故障排查 | 模型连接、超时、输出异常与常见报错 |
| 提示词调优 | 各生成链路用的提示词与调整方法 |
| 变更记录 | 每个版本改了什么 |
| 贡献指南 | 开发环境、提交规范、测试要求 |
🤝 参与贡献
欢迎 Issue 与 Pull Request。开始之前请读 CONTRIBUTING.md 与 AGENTS.md（后者是仓库的长期维护规则，包含「一处逻辑只留一份实现」「新增迁移要同步更新测试」这类会直接影响你 PR 能否通过的约定）。
- 修 bug 请先补一个能复现的测试，再改实现；
- 用户可见的行为变化请同步更新 README、
docs/user-guide.md、应用内使用指南与CHANGELOG.md； - 新增数据表或列必须写 Alembic 迁移与降级脚本，并补「表集合前后不变」的断言；
- 提交信息遵循 Conventional Commits（
feat:/fix:/docs:…）。
这个项目采用 Contributor Covenant 行为准则。
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