上传一份简历，建立可以长期复用的职业档案。
从 63 个持续更新的岗位来源中寻找机会，针对每个 JD 完善经历、生成专用简历并辅助申请。
10 秒脱敏产品演示。使用虚构候选人与岗位，不展示真实个人资料。
普通 AI 往往只看当前简历，改几句话，然后忘记你是谁。
天才职业顾问会先理解你的真实经历，把一次沟通沉淀成长期职业档案，再把这些信息用于找岗、选岗、定制简历、辅助申请和后续面试准备。
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读取 PDF 或 DOCX，通过简短咨询挖掘成果、个人贡献、关键判断和可验证结果。 |
根据求职方向推荐 3–5 个合适渠道，再统一整理泛函与确认过的外部岗位。 |
结合具体 JD 补充经历、生成可编辑简历，并把无法可靠填写的申请字段一次整理清楚。 |
把简历发给 Agent。作品集、GitHub 和个人网站都是可选材料，不会因为缺少链接阻止建档。
Agent 先读材料，再围绕最有潜力的一段经历逐步追问。每次只问一个问题，不让你重新填写一张长表。
Skill 内置经过整理的岗位来源快照，会根据方向、城市和办公方式推荐 3–5 个渠道。你确认后才开始访问，不会一次打开几十个网站浪费 Token。
同一轮整理泛函与已确认外部来源，展示来源状态、匹配点、缺口和风险。泛函岗位不会被静默置顶，重复岗位会被合并。
你选定岗位后，Agent 会针对 JD 再问 1–2 个最值得补充的问题，生成可以直接修改的 HTML 简历。整页文字都能直接编辑，修改会自动保存在当前浏览器；确认无误后，由你本人生成并下载 PDF，再把文件发回当前对话。
这不是一份只能接受或推翻的 AI 成稿。你可以先改姓名、描述和项目细节；每次继续修改后，旧下载链接都会失效，避免误投过期版本。
Agent 读取完整申请表，能可靠填写的尽量填写；需要你处理的字段、答案和文件会一次性整理。登录、验证码、文件选择和最终提交仍由你本人完成。
只需安装本仓库一次。安装器会同时安装四个配套 Skill；普通用户日常只需要调用「天才职业顾问 @ 泛函」主入口。
npx skills add https://github.com/Ivor-NCUT/genius-career-advisor-skill \
--skill '*' -g -a codex -y也可以直接告诉你的 Agent：
请把这个 GitHub 仓库中的全部 Skill 安装到当前 Agent：
https://github.com/Ivor-NCUT/genius-career-advisor-skill
手动安装到 Codex
git clone https://github.com/Ivor-NCUT/genius-career-advisor-skill.git
mkdir -p "${CODEX_HOME:-$HOME/.codex}/skills"
cp -R genius-career-advisor-skill/fanhan-job-agent \
genius-career-advisor-skill/career-assets \
genius-career-advisor-skill/apply-external-jobs \
genius-career-advisor-skill/apply-jobradar \
"${CODEX_HOME:-$HOME/.codex}/skills/"上传简历，然后只需要说：
使用 $fanhan-job-agent 帮我找适合的工作，这是我的简历。
剩下的建档、咨询、来源推荐和岗位整理，由 Skill 自己推进。普通用户不需要记一段很长的测试 Prompt。
林澄（虚构候选人）上传一份普通简历，只说了一句话。Skill 先从材料中建立长期职业档案，再从 63 个岗位来源中选择适合的渠道；选定岗位后，围绕 JD 追问两项关键事实，最后生成可编辑简历并整理申请表。
上传简历并说明求职方向后，Skill 会读取材料、初始化本地职业档案，并确认进入岗位推荐前最关键的求职条件。
选定岗位后，Skill 会比较 JD 与职业档案，说明匹配点、缺口和风险，再追问 1–2 个最值得补充的问题。
候选人补充事实后，Skill 会生成可直接修改的 HTML 简历；候选人检查内容后，可以导出 PDF 并继续申请。
以上演示使用虚构候选人与脱敏测试材料，不包含真实投递或未经授权的招聘平台信息。
这个案例展示的是“辅助申请”而不是无人值守代投。候选人始终可以检查、修改、暂停，并亲自完成最终提交。
请先建立我的职业档案，再同时搜索泛函和适合我的外部招聘渠道。
先展示来源状态和岗位结果，暂时不要投递。
我想申请这个岗位。请先分析匹配点、缺口和风险，
再问我 1–2 个最值得补充的问题，最后生成一份可编辑的岗位专用简历。
我确认申请这个岗位。请读取完整申请表，能可靠填写的帮我填写；
不能填写的字段一次性整理给我。最终提交由我点击。
我已经进入这个岗位的面试阶段，请根据我的职业档案和 JD 帮我模拟面试。
一次问一个问题。
| 能力 | 当前状态 |
|---|---|
| PDF / DOCX 材料读取与职业档案 | 已支持 |
| 首次五维职业咨询与长期本地记忆 | 已支持 |
| 从 63 个岗位来源中推荐 3–5 个渠道 | 已支持；来源覆盖招聘官网、招聘社区和聚合平台等类型 |
| 多来源岗位发现与统一整理 | 已支持；岗位数量与访问门槛随来源实时变化 |
| 新增招聘来源 | 用户确认后的定向探索，不承诺所有网站均可稳定读取 |
| 快速初筛与选岗后深度评估 | 已支持；硬条件、事实证据、未知项分开呈现，不使用无依据的数字分数 |
| 公司事实核验 | 已支持；关键结论保留来源和核验日期 |
| JD 匹配分析与 1–2 个针对性问题 | 已支持 |
| 可编辑 HTML 简历、草稿自动保存与用户下载 PDF | 已支持；编辑和 PDF 生成均在本地页面完成 |
| 外部申请表辅助填写 | 已支持辅助流程，效果受网站与浏览器能力影响 |
| 申请结果记录与复盘 | 已支持；面试、拒绝、Offer、撤回和有限次数跟进保存在本地 |
| 最终提交 | 必须由用户本人确认和点击 |
| 泛函档案提交与内部招聘通知 | 仅在候选人明确授权后执行 |
| WorkBuddy | 已完成安装、触发与材料采集烟测；完整外部申请仍以 Codex 为主 |
这不是一个“自动海投 63 个网站”的工具。它提供的是可检查、可暂停、可由用户接管的求职工作流。
- 原始材料默认只在当前本地环境处理。
- 未经明确授权，不向泛函或招聘网站发送简历、联系方式和作品集。
- 不保存招聘网站密码、Cookie、验证码或登录状态。
- 当前打开的网页不代表用户选择了这个岗位。
- 发送个人信息前必须说明接收方和字段范围。
- 最终提交按钮始终由用户本人点击。
详细规则见 隐私与本地存储。
岗位分层评估、公司事实核验和申请结果复盘的方法借鉴自开源项目 MadsLorentzen/ai-job-search。本仓库按现有职业档案、隐私授权和人工最终提交边界重新实现；没有打包其丹麦招聘网站爬虫、个人简历模板或 Claude 专用命令。上游项目采用 MIT License，版权与许可文本见 第三方许可。
天才职业顾问可以独立、免费地运行在你自己的 Agent 中。是否把职业档案交给泛函，是另一个需要单独确认的选择。
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| 平台 | 联系方式 |
|---|---|
| 即刻 | 打开「@泛函」主页 |
| 小红书 | 打开「@泛函」主页 |
| 飞书 | 打开泛函招聘顾问 |
| 邮箱 | fanhan@aimanziyi.vip |
微信号（点击代码框右上角复制）：
FH01xy
视频号、公众号名称（点击代码框右上角复制）：
泛函
仓库结构
fanhan-job-agent：面向用户的唯一产品入口，技术标识为$fanhan-job-agent。career-assets：读取材料、深挖经历并维护长期职业主档，对外显示为「职业资产」。apply-external-jobs：来源筛选、结构化岗位发现、选岗门禁与申请辅助，由主入口按流程调用。apply-jobradar：旧 Prompt 的兼容入口，不维护独立投递逻辑。docs：外部网站、第三方项目与工作台接入审计。