AI Job Copilot 2.0

AI Job Copilot 是一个可本地运行的 AI 求职工作台：集中管理目标岗位与简历知识库，使用 RAG 检索候选人证据，通过受控 Agent Workflow 生成可解释的岗位匹配分析，并保留浏览器扩展采集 JD 的入口。

定位：本地 Demo / 工程作品，不自动投递、不代替用户判断，匹配分数不等于录用概率。

Demo 预览

Dashboard	Jobs

Job Detail	Resume Knowledge Base

核心能力

• 岗位管理、候选人画像与分析结果持久化
• PDF / DOCX 简历解析、文本分块与 pgvector 向量检索
• RAG 证据回溯：分析结果关联真实简历片段
• 受控 Career Copilot Agent Workflow 与步骤状态持久化
• LLM 证据提取 + 后端确定性评分
• Manifest V3 浏览器扩展采集招聘页面 JD
• Docker Compose 全栈部署与幂等 Demo Seed

普通用户启动方式

前置条件：Windows、Docker Desktop，以及可访问 Docker Hub 的网络环境。

首次使用时，在项目根目录运行一次：

powershell.exe -NoProfile -ExecutionPolicy Bypass -File scripts/create_desktop_shortcut.ps1

脚本会在当前 Windows 用户桌面创建：

AI Job Copilot Demo

以后只需双击这个桌面快捷方式。快捷方式会调用项目内的 start_demo.bat，不依赖当前 CMD 或 PowerShell 目录。如果 Docker Desktop 尚未运行，启动窗口会提示先启动 Docker Desktop；服务验证成功后会自动打开 http://localhost:3000。

也可以直接双击项目根目录中的：

start_demo.bat

启动器会按顺序完成：

1. 检查 Docker daemon。
2. 构建并启动 PostgreSQL、Backend、Frontend。
3. 等待 PostgreSQL / Backend healthy。
4. 显式执行 Alembic migration 到 head。
5. 仅在 Demo 用户表为空时导入 Seed 数据。
6. 验证 Backend 与 Frontend 后打开浏览器。

访问地址：

• Frontend：http://localhost:3000
• Backend：http://localhost:8000
• Health：http://localhost:8000/health

停止 Demo：

stop_demo.bat

停止会删除容器与 Compose network，但保留 aijobcopilot_postgres_data 数据卷。不要使用 docker compose down -v，除非确实要删除本地 Demo 数据。

开发者启动方式

开发者可以直接使用 Compose：

docker compose up -d
docker compose exec backend python -m alembic -c alembic.ini upgrade head
docker compose exec backend python backend/scripts/seed_demo.py
docker compose ps

Seed 是幂等的，但已有 Demo 数据时无需重复执行。Compose 本身不会自动运行 migration；一键 Demo 启动器是明确的本地初始化入口。完整说明见 DOCKER.md。

架构

flowchart LR
    Browser["Browser / Extension"] --> Frontend["Next.js Frontend<br/>:3000"]
    Browser --> Backend["FastAPI Backend<br/>:8000"]
    Frontend --> Backend
    Backend --> DB[("PostgreSQL 16<br/>pgvector")]
    Backend --> RAG["RAG Retrieval"]
    Backend --> Agent["Career Copilot Agent"]
    RAG --> DB
    Agent --> RAG
    Agent --> Scoring["Deterministic Scoring"]
    Agent --> LLM["LLM / Embedding Provider"]

Loading

详细的组件边界、数据流和 Docker 拓扑见 docs/architecture.md。

技术栈

层	技术
Frontend	Next.js 16、React 19、TypeScript、Tailwind CSS
Backend	FastAPI、SQLAlchemy、Pydantic、Uvicorn
Database	PostgreSQL 16、pgvector、Alembic
AI	OpenAI-compatible LLM / Embedding、RAG、受控 Agent Workflow
Browser	Manifest V3 Extension、Native Messaging（Windows / Edge）
Deployment	Docker、Docker Compose、named volume、healthcheck

Demo 路线

推荐 3 分钟演示顺序：

1. Dashboard：展示岗位、分析、平均匹配度和流程概览。
2. Jobs：打开一个真实 Demo 岗位。
3. Job Detail：展示确定性评分、证据与 Agent 执行步骤。
4. Resume：展示简历文档、分块和语义检索。
5. Architecture：解释 Next.js → FastAPI → PostgreSQL/pgvector → RAG/Agent 数据流。

逐步话术与故障兜底见 docs/demo-script.md，截图规范见 docs/screenshot-guide.md。

配置与安全

• 不提交 .env、.env.docker、真实密码或 API Key。
• Backend 容器可从本地、Git 忽略的 .env.docker 读取 LLM / Embedding 配置。
• DATABASE_URL 由 Compose 注入并指向内部 postgres 服务。
• 浏览器默认通过 NEXT_PUBLIC_API_BASE_URL=http://localhost:8000 访问 API；Next.js SSR 通过 Compose 服务名访问 Backend。
• Extension、Native Host、评分、RAG 和 Agent 逻辑与容器部署相互隔离。

验证

docker compose config
docker compose build
docker compose up -d
docker compose ps
curl.exe http://localhost:8000/health
curl.exe -I http://localhost:3000
docker compose exec backend python -m alembic -c alembic.ini current
docker compose down

当前 Alembic 唯一 head 为 20260730_0011。最新 Web 功能审计、闭环范围与验收记录见 docs/web-feature-audit-2026-07-30.md。

项目边界

• 当前没有正式账号、鉴权、云同步或多人协作。
• 外部 LLM / Embedding 调用依赖本地配置、网络与供应商可用性。
• 浏览器扩展采用通用启发式提取，不承诺适配所有招聘网站。
• 不提供自动投递、自动聊天或绕过招聘网站限制。
• 当前部署目标是可复现的本地 Demo，不是公网生产环境。