【开源自荐】面向实习、校招和个人求职流程的 AI 求职工作台

软件名称

录阶 LuJie CareerKit

应用平台

  • Web在线使用
  • 本地运行支持 Windows / macOS / Linux

推荐类型

【开发者自荐】

是否收费

免费,开源,Apache License 2.0

一句简介

面向实习、校招和个人求职流程的 AI 求职工作台,把简历编辑、岗位匹配优化、投递进度跟进、模拟面试和面试复盘放到一起。

应用简介

最开始做这个工具,是因为自己在找实习和准备秋招的时候,发现整个流程很容易散掉:
简历有好几个版本,岗位描述单独存在文档里,投递进度靠 Excel 记,面试问题和复盘又散在备忘录里。投得多了之后,经常会忘记哪家公司投过、用的是哪版简历、现在进展到哪一步。

所以做了这个项目,希望把求职过程里比较分散的东西放到一个单用户工作台里。

目前主要包括这些功能:

简历编辑器:
可以模块化填写个人信息、教育背景、实习经历、项目经历、技能等内容,右侧实时预览简历效果。支持切换模板和主题,也可以导出 PDF、PNG 或可编辑 DOCX。

岗位描述匹配优化:
粘贴目标岗位描述 后,AI 会根据岗位要求调整简历里的表达和重点,生成更贴近目标岗位的版本。这个功能的目标不是编造经历,而是围绕已有经历重新组织重点。

投递进度跟进:
可以记录公司、岗位、渠道、当前阶段、截止日期、跟进日期、备注、岗位描述内容和绑定的简历版本。阶段包括已投递、笔试/测评、面试中、Offer、拒绝、归档等。

面试助手:
可以基于简历和目标岗位要求生成模拟面试题,适合面试前做一些针对性准备。

AI 复盘:
模拟练习后,可以保存回答并生成反馈,用来检查表达结构、项目讲法和可继续优化的地方。

本地优先:
本地运行时,简历、岗位、投递、面试和设置默认保存在本机 SQLite 数据库里。AI Key 在应用内设置页配置,并在保存前加密。

目前项目还比较早期,欢迎大家提建议。

截图预览

控制中心

简历编辑器

JD 匹配优化

面试助手

投递岗位跟进

官方网站

在线体验:

GitHub:

3 个赞

JD 是什么意思?Job Description?

对于这种不是特别常见的缩写,建议在第一次出现时,给出全称和中文翻译,便于理解。可以参考学术期刊、学位论文的相关要求。

1 个赞

是的,感谢提醒,已对应修改描述

界面看着挺唬人的,正好要找工作,我来试试看。 :laughing:

1 个赞

感谢支持,要是能点个star就最好了 :grinning_face:

项目已更新V0.1.4版本

项目已更新v0.1.5版本

  • 加入中英文双语界面,支持在应用内切换语言。
  • 完成主工作台、控制中心、简历库、设置、JD 匹配优化、面试助手、投递跟进和简历编辑器核心控件的双语文案。
  • 切换语言时不自动改写用户简历、JD、投递记录和本地数据。
  • 修复多语言改造过程中发现的测试与构建配置问题。

版本更新

v0.1.6

  • 修复控制中心的到期跟进计算:已投递且未设置下次跟进时,按投递后 7 天作为建议跟进日。
  • 优先处理列表会为已到期事项显示“已到期”,并补充对应的浅色背景提示。
  • 更新 Docker 固定版本说明,可使用 ghcr.io/chozzc/lujie-careerkit:v0.1.6。
  • 优化 README 的常见问题顺序与 Star 趋势展示。

版本更新

v0.1.8

  • 画布支持左键和中键拖动,滚轮可继续缩放。
  • 精简投递跟进:移除求职优先级,控制中心按近期待办日期展示。
  • 更新内置示例投递的日期和备注;AI 功能开关默认开启,仍需先配置可用的模型服务和 API Key。
  • 清理重复的语言设置,统一由顶栏切换。

试用了一下,修复使用过程中遇到的一些问题

之前一直是用 notion

感谢贡献,已合并分支

版本更新

v0.2.0

面试准备闭环

  • 新增可保存的专属面试准备资料:根据完整 JD 与所选简历生成资料概览、能力画像、证据与差距、核心知识、经历深挖、针对性问题和准备计划。
  • 增加能力雷达图、资料目录与分区展示;生成后的资料可按简历回看,并可直接继续生成模拟面试题和复盘报告。
  • 公司和岗位名称改由 AI 从完整 JD 中识别,保留岗位方向、实习 / 校招属性和括号内限定词;移除依赖 JD 首行格式的正则命名。

简历与 JD 工作流

  • 强化 JD 输入提示,建议同时提供公司名称、完整岗位名称、岗位职责、任职要求、加分项与业务方向。
  • 修复简历导入与优化中的数据完整性问题:工作、实习和项目经历分别还原,个人总结与自我评价分别保存,已删除模块不会在后续操作中被重新补回。
  • AI 请求会过滤联系方式、Logo、编辑器设置和内部基准快照,减少无关内容与隐私数据进入模型上下文。

数据与稳定性

  • 为旧版 SQLite 数据库自动补充面试准备资料表和缺失字段,不覆盖已有简历、投递、面试与设置数据。
  • 修复无效简历快照的回退处理、优化版本去重及相关工作流的数据一致性问题。
  • 统一控制中心路由与项目仓库入口。

版本更新

v0.2.5

将求职流程沉淀为 Agent Skills

  • 将录阶中已经打磨的简历优化、面试准备、模拟面试和求职申请写作流程整理为四个 Agent Skill。
  • Skill 位于 .agents/skills,Codex 可在仓库内直接发现,Claude Code 等其他编码智能体也可读取并复用相同流程。

v0.2.4

面试准备资料导出

  • 已生成的面试准备资料新增“导出资料”入口,可导出为 Word 和 PDF 格式。

逐条审阅并选择保留 AI 简历修改

  • AI 简历优化新增逐条审阅流程,修改按简历模块分组,并同时展示简历原文与可直接编辑的 AI 建议。
  • 每项修改都可以单独选择采纳、不采纳或继续编辑;右侧预览会跟随当前选择,最终只把采纳的内容保存为新的通用优化版本,原简历保持不变。
  • 简历库会区分通用优化版本与 JD 匹配优化版本;GPA、日期、缺失事实等不应由 AI 推测的信息会提示用户返回编辑器核实或补充。

v0.2.3

AI 简历诊断

  • 简历编辑器入口由“AI 优化简历”调整为“AI分析简历”:AI 会先读取脱敏后的当前编辑内容,展示诊断概览、已有优势和具体问题,诊断阶段不会修改或覆盖原简历。
  • 诊断使用 STAR 作为辅助检查方法,重点判断行动、方法和结果是否清楚,不输出机械总分或虚假的 STAR 完成率;最多返回 12 个可定位到模块和原文证据的问题。
  • 问题按“优先处理”“建议处理”“可选改进”折叠分组,默认选择较重要的问题,用户可以展开查看原因与建议,并自由取消或重新选择。

用户可控优化

  • 用户可选择提升表达清晰度、强化成果、精简内容或改善 ATS 可读性,并通过可选的“其他补充”纠正诊断理解、限定处理范围或补充语气要求。
  • AI 只处理用户勾选的问题,不擅自扩大优化范围;不得编造经历、技能、数字或结果,也不会把“简历未呈现”直接判断为候选人不具备。
  • 确认后生成独立优化版本并保留原简历;请求期间会锁定诊断选项,分析和优化接口均校验输入、脱敏快照与结构化输出。

他是对接了 boss 猎聘 51job 拉勾网这些招聘平台了吗

暂时还没有,后面会出找岗位的功能

版本更新

v0.3.0(实验功能持续开发中)

求职资料库与岗位档案

  • 新增“按岗位 / 按分类”两种浏览方式,支持公司分组、搜索、排序和示例岗位标识,集中整理原始 JD、岗位定制简历、面试准备、模拟问答与 AI 复盘。
  • 每个岗位都有独立档案页,以目录结构组织资料,并提供岗位概览、准备路径、成果列表和资料构成统计。
  • 原始 JD、面试准备和模拟回答可以修改并保存;岗位名称和成果标题可以手动修正,长标题会在目录中安全省略显示。

实验性应用内求职 Agent

  • 新增可拖动打开的应用内求职 Agent,复用设置页已经配置并测试成功的 OpenAI-compatible 模型,并将多轮对话保存在本机。
  • Agent 可以根据自然语言检索已有岗位和投递记录,并读取过滤邮箱、电话等联系信息后的简历概览。
  • Agent 可以草拟新增或更新投递卡片的操作;真正写入前必须由用户明确确认,避免自然语言误解直接改动业务数据。
  • 当前仍是实验功能:尚不能直接修改简历、执行完整 JD 优化、生成面试资料、删除资料库内容或自动完成整个求职流程。

首次引导与示例数据更新

  • 增加首次使用引导:控制中心 → 连接 AI → 认识实验 Agent → 简历编辑 → JD 匹配 → 面试助手 → 求职资料库 → 投递岗位跟进。
  • 内置六个结构化示例岗位,并提供一条完整的百度示例链路:基础简历、岗位定制简历、专业面试准备、八道完整模拟回答、逐题评价与 AI 复盘。
  • 设置页新增“一键清空示例数据”,只删除内置示例岗位、示例简历及其生成资料,保留用户自己创建的数据和 AI 设置;“重置并恢复示例数据”仍用于完整重置本地业务数据。

已新增校招信息库功能,地址录阶 | LuJie CareerKit