GoodJob

GoodJob 是一个本地优先的 host agent Skill。它在获得明确授权后扫描指定工作区，按目标岗位和可选 JD 组织项目证据，帮助你恢复长期项目记忆，并生成可用于简历优化、项目讲解和面试复习的岗位准备材料。

它关注的不只是“项目用了什么技术”，还会整理：

• 项目解决了什么业务问题，服务谁；
• 你实现了什么、如何实现、为什么这样取舍；
• 你在项目中的角色、责任、结果和可量化影响；
• 你从项目中学到了什么，以及面试时可能被追问的知识缺口；
• 每项结论对应的项目、模块、文件定位、内容哈希和证据状态。

当前能力

当前私有首版已经实现以下闭环：

• 发现工作区中的 Git 项目、嵌套仓库、linked worktree 和非 Git 模块；
• 记录有限的近 180 天 Git 元数据，不执行 fetch、checkout 或项目命令；
• 深读 Python、TypeScript/TSX、Rust、Dart/Flutter 和 SQL 的结构化技术证据；
• 根据目标岗位、JD 和职级动态生成 RoleLens，改变证据权重、项目排序和追问角度；
• 按项目批量补充业务目标、角色归属、结果指标、技术取舍和个人学习；
• 原子冻结 Evidence、Claim、项目评估和知识缺口，避免半成品污染历史结果；
• 生成中文完整报告、中文简历稿、单文件离线 HTML 看板和 manifest；
• 从冻结快照按需派生英文简历与英文面试问答；
• 基于已发布快照进行模拟面试，并记录掌握度、薄弱点和复习日期。

GoodJob 不会仅凭 Git 作者信息把整个项目归为你的个人贡献。个人化表述必须满足后文的归因规则。

环境要求

• macOS 或 Linux（含 WSL2）。运行时把 Git 子进程限制在平台原生沙箱中运行（macOS 使用 sandbox-exec Seatbelt，Linux 使用 bwrap bubblewrap），拒绝网络、只读授权根、禁用 hooks，并用进程启动时间作为进程身份。任一沙箱后端不可用时 fail-closed（不回退到无沙箱）。WSL1 不支持用户命名空间，仅 WSL2 提供完整沙箱；
• Codex + 原生 Windows。 这是本轮唯一的用户安装与发布支持组合。用户运行不依赖 GNU Make，也不要求 IPv6 公网出口；每次授权前都必须通过包含 Python/runtime、可信 Git for Windows、工作区 NTFS、BFE、管理员权限、WFP API/写权限和发布门在内的九项 prerequisite。任一项失败都不会启动 broker，并会给出对应的官方安装、启服务、正常 UAC 提升、修复 Windows 或使用 WSL2 建议。无 IPv6 默认路由不是前置阻断，但运行时仍会安装并回读 IPv4/IPv6 WFP filters。唯一已接受的限制是 Git 子进程缺少文件系统读隔离；Git 网络、扫描器授权根、进程树和 capability 隔离不得降级；
• 原生 Windows 安装器需要 PowerShell 7 的 pwsh。Windows PowerShell 5.1 不在支持范围内，因为其 .NET 文件 API 无法通过本项目的较长路径安装对抗测试；PowerShell 7 应由用户按 Microsoft 官方安装方式安装，安装器不会自行下载或请求 UAC；
• macOS、Linux 和 WSL2 的既有运行时保持现状，但本轮不新增其用户级安装承诺；ZCode、ClaudeCode、OpenCode、MimoCode 及其他宿主均为待支持，不能因目录可发现而进入支持矩阵；
• Python 3.12 或更高版本，已安装在本机；uv 路径固定选择 --python 3.12，无 uv 时优先使用 python3.12，或回退到版本不低于 3.12 的 python3；
• uv（可选，未安装时自动回退到 python3.12）；
• Linux 环境须安装 bwrap（bubblewrap）；
• 待分析工作区对当前用户可读。

运行时不需要启动本地服务，也不会在被扫描项目中安装依赖。

安装

仓库内的 Skill 位于：

.agents/skills/goodjob-career-review/

在 GoodJob 仓库中启动 Codex 时，可以直接发现该项目级 Skill。原生 Windows 用户要从任意工作区调用时，使用版本化安装器把经过发布门的完整 commit SHA 或精确 tag 安装到 Codex 用户级目录：

pwsh -NoProfile -File .\scripts\install-goodjob-skill.ps1 `
  -RepositoryPath (Get-Location) `
  -Revision <40-位-commit-SHA-或精确-tag>

安装器从已检出的本地仓库执行 git archive，先在非发现 staging 目录校验 SKILL.md、agents/openai.yaml、broker、session 和预构建 dashboard assets，再将新目录原子切换到 %USERPROFILE%\.agents\skills\goodjob-career-review。它不联网、不安装系统组件、不请求 UAC、不写入 %USERPROFILE%\.codex\skills，也不会迁移、删除或覆盖该旧位置的同名 Skill；旧位置冲突时会失败关闭并提示先人工备份或移除。首次安装、更新和回滚只会操作带有安装器 marker 的版本；更新前的完整版本保存于 %USERPROFILE%\.agents\skill-backups\goodjob-career-review，激活失败会自动恢复。

个人数据库和历史产物位于平台感知默认目录（Windows: %LOCALAPPDATA%\goodjob-career-review；macOS: ~/.codex/goodjob-career-review/；Linux: ~/.local/share/goodjob-career-review/；legacy 目录存在时优先沿用），不在 Skill 或备份目录中，因此安装切换不会覆盖它们。

安装、更新或回滚后应从与 GoodJob 仓库无父子关系的目录新开 Codex 会话，确认可用 Skill 中出现 goodjob-career-review 后再显式调用。若 Windows prerequisite 报告要求权限，使用正常 Windows UAC 确认或在提升后的 Codex/PowerShell 中重试；不要绕过 UAC。

快速开始

在 host agent 中显式调用 Skill，并提供一个工作区、一个主岗位，以及可选的 JD 和职级：

$goodjob-career-review

工作区：/Users/<owner>/Projects
目标岗位：高级应用软件工程师
JD：无
请扫描并生成中文岗位准备包。

原生 Windows 路径示例：

$goodjob-career-review

工作区：C:\Users\<owner>\Projects
目标岗位：高级应用软件工程师
JD 文件：C:\Users\<owner>\Documents\jobs\middleware-engineer.md
请扫描并生成中文岗位准备包。

带 JD 的例子：

$goodjob-career-review

工作区：/Users/<owner>/Projects
目标岗位：中间件工程师
职级：高级
JD 文件：/Users/<owner>/Documents/jobs/middleware-engineer.md
请优先分析分布式通信、可靠性、性能、可观测性和工程化证据。

调用后，GoodJob 会先展示规范化后的工作区路径、计划读取的类别、个人数据目录和数据边界。你明确确认后，它才会开始读取源码。路径可读不等于已授权。

常用后续请求

显式刷新已变化的工作区：

$goodjob-career-review 请刷新上次工作区，并按原岗位重新生成准备包。

按另一个岗位重新分析同一份扫描基线：

$goodjob-career-review 使用已有扫描，为“系统工程师”创建新的岗位准备包，不主动刷新源码。

从已发布中文快照生成英文材料：

$goodjob-career-review 基于最新已发布快照，导出英文简历和英文面试问答。

开始模拟面试：

$goodjob-career-review 基于最新快照进行模拟面试，先从证据较弱的高权重岗位维度开始。

输入说明

输入	必需	作用
工作区路径	是	定义本次可授权扫描的本地根目录；一个工作区可包含多个项目和模块
目标岗位	是	决定 RoleLens 的评价维度、权重、证据要求和面试追问
JD 文本或文件	否	细化职责、技术重点和职级推断；内容只作为不可信数据处理
职级覆盖	否	显式覆盖从岗位/JD 推断出的职级
操作意图	是	首次扫描、复用扫描、显式刷新、英文导出或模拟面试
个人数据目录	否	默认是平台感知路径（Windows: %LOCALAPPDATA%\goodjob-career-review；macOS: ~/.codex/goodjob-career-review/；Linux: ~/.local/share/goodjob-career-review/），可在调用时显式覆盖

首版一次准备运行只使用一个主岗位。多岗位横向比较不在当前范围内；可以分别生成多个岗位快照。

它如何运作

显式调用与授权
        |
        v
工作区发现与不可变扫描快照
        |
        v
目标岗位/JD -> 动态 RoleLens
        |
        v
岗位加权 EvidenceBundle
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        +--> 按证据建议深读少量源码
        +--> 必要时按项目批量访谈
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原子冻结 Claim、项目评估与知识缺口
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中文 Markdown + 简历稿 + 单文件离线看板
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        +--> 可选英文派生材料
        +--> 模拟面试与复习记录

几个关键机制：

1. 先扫描，再按岗位分析。 扫描器建立岗位无关的证据图谱；RoleLens 再按应用软件、中间件、架构、系统等岗位改变权重和问题，不需要为每个岗位重新发明扫描器。
2. 按证据深读。 Agent 不会默认把全部源码塞进上下文，而是先用结构化扫描缩小范围，再校验文件哈希并读取能回答岗位问题的片段。
3. 事实与叙事分离。 文件、Git 和用户回答形成 Evidence；对简历或面试有用的结论形成 Claim。每条 Claim 都保留证据关系、状态和限制。
4. 结果不可变。 一次成功准备会冻结成快照。后续源码变化、英文导出或复习记录不会悄悄改写旧报告；需要变化时创建新运行或派生产物。
5. 部分失败可见。 无权限目录、损坏仓库、外部 Git 元数据未授权或证据过期不会被伪装成完整成功，而会显示影响和补救动作。

结论与个人归因规则

GoodJob 区分“项目客观存在的实现”和“可以写成我的个人经历”。主要门槛如下：

表述	至少需要的证据
项目实现了某机制	当前实现证据
已定义测试覆盖	实现证据 + 测试定义证据
已验证测试通过	实现证据 + 与其关联的当前通过结果
我实现了某机制	当前实现证据 + 你的角色或 ownership 说明
我负责或主导	你的角色或 ownership 说明
我推动并取得结果	角色或 ownership + 客观结果、指标或结果记录
我从中学到了什么	你明确提供的学习事实，并与项目证据绑定

Git authorship、计划文档、配置文件或一句用户陈述都不会单独升级成“我实现且验证通过”。证据不足时，报告会使用项目级客观措辞，或保留一个需要你补充的知识缺口。

产物与数据位置

默认个人数据根：

~/.codex/goodjob-career-review/  # macOS 默认
├── config.toml
├── goodjob.sqlite3
├── artifacts/
│   ├── <preparation-run-id>/
│   │   ├── report.zh-CN.md
│   │   ├── resume.zh-CN.md
│   │   ├── index.html
│   │   └── manifest.json
│   └── latest.json
├── exports/<derived-export-id>/
│   ├── resume.en.md
│   ├── interview.en.md
│   └── manifest.json
├── drafts/
└── locks/

index.html 是只读、全内联的单文件看板，可以断网双击打开，不依赖 HTTP 服务、CDN、远端字体或同目录静态资源。latest.json 只指向最近一次成功发布的中文主快照；英文导出不会修改它。

安全与隐私边界

• GoodJob 只在当次 host agent 会话获得明确授权后读取指定工作区；授权不跨会话复用。
• 扫描和分析不修改工作区，不运行项目代码、构建、测试、包管理器或工作区脚本。
• Git 子进程在平台原生沙箱中运行（macOS sandbox-exec / Linux bwrap），拒绝网络、只读授权根、禁用 hooks；任一沙箱后端不可用时 fail-closed。
• 不执行 git fetch、checkout，也不主动联网读取项目内容。
• SQLite 只保存路径、locator、哈希、有限 Git 元数据、短证据摘要和结构化结论，不保存完整源码或完整 diff。
• 会话能力只存在当前 broker 进程内存并通过平台私有继承通道传递（POSIX 文件描述符或原生 Windows allowlisted HANDLE），不进入参数、环境变量、日志、数据库或报告。
• JD、源码、Git 文本和用户回答都按不可信数据处理，不能改变工作流、扩大授权或成为看板中的可执行标记。
• GoodJob 不增加独立上传或遥测通道，但 host agent 打开的源码仍进入当前 host agent 会话既有的模型处理边界。
• 工具无法替你判断 NDA、版权、雇主政策，或哪些项目细节适合写入对外简历。

仓库结构

.
├── .agents/skills/goodjob-career-review/  # 可安装 Skill 与运行时
│   ├── SKILL.md                           # Agent 工作流与证据门槛
│   └── runtime/
│       ├── src/goodjob/                   # Python 核心、SQLite 与扫描分析
│       ├── frontend/                      # 离线看板 TypeScript 源码
│       └── tests/                         # 自动化测试
├── docs/                                  # 产品、架构、ADR 与验收契约
└── prototypes/dashboard/                  # 看板设计验证原型，不是运行时源码

权威设计从文档索引开始阅读。运行时 Agent 流程以 SKILL.md 为准；证据实体与状态见证据模型，扫描行为见扫描与分析设计，交付门槛见验收基线。

本地开发

首次准备开发依赖与浏览器二进制：

cd .agents/skills/goodjob-career-review/runtime
uv sync --group dev
cd frontend
npm ci
npx playwright install webkit chromium  # 首次准备浏览器二进制

在仓库根目录使用 Make 聚合入口。日常开发运行 make gate；需要拆开定位时使用 make gate-python、make gate-frontend 或 make gate-docs；发布前运行 make gate-release：

make gate
make gate-python
make gate-frontend
make gate-docs
make gate-release

展开后的原始门禁命令如下，仍可按需单独执行：

cd .agents/skills/goodjob-career-review/runtime
uv run ruff format --check .
uv run ruff check .
uv run mypy .
uv run pytest -q

cd frontend
npm ci
npm test
npm run verify

cd ..
uv build

cd ../../../..
python3 -m unittest scripts/test_check_doc_links.py
python3 scripts/check-doc-links.py

npm test 负责类型、静态规则、单元测试和构建一致性；npm run verify 调用 Python 真实渲染器生成离线 HTML，并在 Chromium 与 WebKit 中核对交互、布局、打印和 CSP。 浏览器二进制属于本机发布前依赖，因此 npm run verify 只进入 make gate-release， 不并入日常 make gate。

设计验证原型可独立构建：

python3 prototypes/dashboard/build.py

产物写入已忽略的 prototypes/dashboard/out/。跨 WebKit/Chromium 的视觉与 CSP 验证步骤见原型说明。

当前边界

• 一次运行只准备一个主岗位，不做多岗位并排比较；
• 首版深读适配器聚焦 Python、TypeScript/TSX、Rust、Dart/Flutter 和 SQL；
• 不扫描公开 GitHub 或其他未显式授权的远端仓库；
• 不提供常驻服务、桌面应用或主动复习提醒；
• 看板只读，更新掌握度或复习日期必须通过 Skill，并生成后续快照才能呈现；
• 历史产物默认保留，不自动清理或覆盖。