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把「简历 + 模糊岗位」变成一份基于真实面经内容的个性化备考包。你(agent)负责推理判断;scripts/ 下的 Python 脚本负责确定性的脏活。两者通过 corpus_cache/ 里的 JSON 文件交互。

输入

• 简历:PDF、图片或文本文件路径。
• 模糊岗位:一个方向,例如"AI 应用开发"(不是具体的 JD)。

工具(用包内 venv 运行:.venv/bin/python)

• scripts/resume_extract.py → extract_resume(path) -> ResumeExtraction{text, needs_vision, asset_path}
• scripts/connectors/github.py → GithubConnector(repo_raw_urls).search(queries) -> SearchResult
• scripts/connectors/nowcoder.py → NowCoderConnector(post_urls).search(queries) -> SearchResult
• scripts/connectors/xiaohongshu.py → XiaohongshuConnector(export_path=..., driver=..., enable_image_ocr=...).search(queries) -> SearchResult(二选一:export_path 读预生成的 JSON;driver 自动跑 MediaCrawler;enable_image_ocr=True 为 deep 模式,图片会下载/OCR 后作为主正文;False 为 fast 模式,只读标题、正文 caption、标签和时间戳)
• scripts/scrape/mediacrawler_driver.py → MediaCrawlerDriver(home=None).scrape_xhs(keywords, login_type="qrcode"|"cookie") -> Path,驱动模式——shell out 调本机已装的 MediaCrawler(默认从 $MEDIACRAWLER_HOME 或 ~/.mediacrawler/ 找)。推荐 cookie 登录:在 MediaCrawler config/base_config.py 里设置 LOGIN_TYPE = "cookie" 和 COOKIES = "web_session=<value>"。
• scripts/scrape/normalize_xhs.py → normalize(notes) -> list[dict](CLI:python -m scripts.scrape.normalize_xhs <in.json> -o <out.json>),把 MediaCrawler 原生输出归一化为 XiaohongshuConnector 的输入。仅手动模式用得到;driver 模式连接器内部自动调用。
• scripts/ocr/extract.py → extract_text_from_image(path, engine=None, min_confidence=0.6) -> OcrResult{text, confidence, needs_vision}
• scripts/ocr/xhs_images.py → 下载小红书 image_list,默认探测 RapidOCR,把分页 OCR 合并进 RawPost.content_text/raw_text;低质量时设 needs_vision_fallback=True
• scripts/corpus/extraction.py → extract_candidates(raw_posts) -> list[ExtractionCandidate] + materialize_questions(candidates, decisions) -> ExtractionMaterializationResult(候选原文切分 + 受约束决策落题)
• scripts/corpus/store.py → save_raw_posts / load_raw_posts / save_questions / load_questions / save_extraction_candidates / load_extraction_candidates / save_extraction_decisions / load_extraction_decisions
• scripts/corpus/runner.py → run_pipeline(raw_posts_path, decisions_path, output_dir, today=None) -> PipelineRunResult(离线、可复放地生成输入副本、候选、落题、排序题、拒绝项、诊断和 SHA-256 manifest)
• scripts/corpus/recency.py → classify_recency(...) + filter_recent(posts, window_days=730, today=None, keep_undated=True) -> list[RawPost]
• scripts/corpus/dedupe_rank.py → dedupe_and_rank(questions) -> list[Question](先按独立来源数,再按出现次数和时效排序;question_rank_score() 可查看评分明细)
• scripts/corpus/quality.py → prepare_questions(raw_posts, questions, ...) -> QuestionPreparationResult(证据校验、时效过滤、去重排序的统一入口;新运行默认拒绝无证据题目)
• 数据模型在 scripts/models.py;结构说明见 assets/schema.md。

工作流

0. 准备(仅当启用小红书源)。 两种模式二选一,见 docs/setup/mediacrawler.md:

   • driver 模式(推荐):用户一次性装 MediaCrawler 并登录。优先用 cookie 模式:从正常浏览器复制 web_session,写入 MediaCrawler config.COOKIES,然后用 XiaohongshuConnector(driver=MediaCrawlerDriver(), login_type="cookie") 自动跑采集。二维码模式仍可用,但更容易触发风控。
   • 手动模式:用户每次自己跑 MediaCrawler + normalize_xhs.py,把 corpus_cache/xhs_export.json 喂给 XiaohongshuConnector(export_path=...)。
   • 读取深度必须说明:小红书很多面经受文字区限制,完整题目在图片里。fast 模式只读标题/正文/标签,适合验证召回;正式备考包优先用 deep 模式(enable_image_ocr=True)读取图片 OCR。若因速度或依赖问题使用 fast,必须在输出中明确写“未读取图片 OCR,可能漏掉图片里的完整题目”。 文本/牛客/GitHub 源不需要这一步。

1. 简历理解。 调用 extract_resume。若 needs_vision 为真,就用你自己的视觉能力直接读这张图片/PDF。产出结构化摘要:技能、项目(每个项目用到的技术)、关键术语。

2. 种子查询生成。 用你自己的领域知识,从「岗位方向 + 简历」推导出种子查询。这是领域无关的:无论什么领域(市场、量化、后端、设计……)你本来就知道相关的岗位别名和底层技能/话题,当场生成即可。不要依赖任何预设词表。 种子来自两处:(a) 岗位方向隐含的相关岗位别名;(b) 从简历里抽出的具体技能/项目/关键词。优先用底层技能/话题词,而不是岗位名——它们更稳定、召回更好。

3. 迭代检索。 源的优先级:牛客 + 小红书(主力,带时间戳)> GitHub(补充,常过时)。

   3a. URL 发现(每轮先做)。 用你的搜索能力(WebSearch 或等价工具)对当前的种子查询跑一遍,收集候选 URL。按域名分桶:

   • nowcoder.com/discuss/<post_id> → 进 NowCoderConnector(post_urls=...)
   • xiaohongshu.com/explore/<note_id> → 不能直抓;如果启用了小红书源,把当前的关键词丢给 XiaohongshuConnector(driver=MediaCrawlerDriver()).search([keywords]),它会自动 shell out 跑 MediaCrawler。若未启用,记下笔记 ID 让用户按 docs/setup/mediacrawler.md 配置
   • github.com/<owner>/<repo>/blob/<branch>/<path> 或 raw.githubusercontent.com/... → 转 raw URL → 进 GithubConnector(repo_raw_urls=...)
   • 其他公开正文页(知乎 article、CSDN 文章、个人博客、woshipm/uisdc 等):用 WebFetch 拉回正文,自己手工构造 RawPost(source="webfetch:<domain>", post_type="text", raw_text=<正文>, posted_at=<页面可见日期或 None>),和 connector 结果一起 save_raw_posts

   显式排除:聚合/listing 页(只接 article 页);403/需登录的页面(不浪费 fetch 配额,记下来当作知识缺口告诉用户)。

   3b. 调 connectors + 收割。 把分好桶的 URL 喂给对应 connector,结果用 save_raw_posts 落盘。读取结果,收割真实出现的岗位名 / 标签 / 高频术语,用收割到的词跑下一轮 3a,直到不再冒出新词。若某 connector 返回 status="degraded"(例如牛客需要 cookie、小红书需要先跑 MediaCrawler、或消息含 selector 表示 HTML 漂移),把它需要的东西告诉用户;主力源降级会显著影响时效性,必须明确提示用户,不要默默用 GitHub 凑数。

   GitHub 调用必带 relevance_hints(不要传 None 或 [])。 GitHub 仓库里夹带大量算法/八股,不过滤会严重污染语料。GithubConnector(repo_raw_urls=..., relevance_hints=<当前一轮的术语/岗位别名>)。冷启动(第一轮还没有收割结果)时,直接把步骤 2 的种子查询当 hints 传进去——任何时候都要传非空 list。命中规则:子串、大小写不敏感,只要正文里出现任一 hint 就保留。

   Human-in-the-loop: 在最后一轮之前,把你从真实数据里发现的方向/术语展示给用户,让他增删/纠偏。

4. 内容级相关性判定。 通过读帖子内容对照用户岗位 + 简历来判断每条是否相关——不是靠帖子的岗位名是否匹配某张预设表。

5. 候选抽题与语义决策。 文本类 RawPost 直接使用 content_text/raw_text。图片类 RawPost(小红书,post_type="image"):正式包默认用 deep 模式读 content_text/raw_text,它优先来自图片 OCR;标题、caption、tags 只在 locator_text 里做召回/定位。若 needs_vision_fallback=True,先按 asset_paths 顺序补读图片,把视觉补读的逐字原文写入该帖 content_text(保留已有 OCR 文本),再继续抽题。若本次为了速度用了 fast 模式(enable_image_ocr=False),只能把标题/正文/标签作为线索,不得声称覆盖了图片里的完整面经题。

   对所有 RawPost 调用 extract_candidates(raw_posts),并用 save_extraction_candidates 写入 corpus_cache/extraction_candidates.json。候选只是原文片段,不是题目。读取候选后,结合目标岗位和简历,每个候选写一条 ExtractionDecision(candidate_id, accepted, canonical_text, topic, role_tags)并用 save_extraction_decisions 写入 corpus_cache/extraction_decisions.json:

   • accepted=true 只用于真实、相关且语义明确的面试问题;canonical_text 用一句尽量短的中文概括问题意图,去掉“请介绍/如何看待/面试官问”等话术,但必须保留技术实体、业务对象和关键条件。例如“如何评估招聘渠道”和“招聘渠道应该怎么评估”都写成“评估招聘渠道”;“Redis 缓存穿透”和“Redis 缓存雪崩”不能合并。
   • 不要提供题面、URL、日期或原文证据。它们由 Python 从候选固定生成;拒绝的候选也必须写 accepted=false,不得静默跳过。

5a. 生成可复放运行包。 决策写完后，执行：

python -m scripts.corpus.runner \
  --raw-posts corpus_cache/raw_posts.json \
  --decisions corpus_cache/extraction_decisions.json \
  --output corpus_cache/runs/<本次标识> \
  --today YYYY-MM-DD

--output 必须是一个尚不存在的目录。runner 会重新从 raw_posts 生成候选，再完成 materialize_questions()、prepare_questions() 和去重排序；它把输入副本、中间产物、排序题、拒绝项、诊断和 SHA-256 manifest 一起写入该目录。manifest 还会记录实际用于时效判断的 today;正式复跑应显式传入同一日期。最终题面仍来自候选的 display_text,原文证据来自候选的 excerpt,不得手工替换。

5b. 读取数据缺口。 先检查 <输出目录>/diagnostics.json:其中包含 decision 处理结果（包括明确不保留或漏决策的候选）、候选/证据问题、过期来源计数和被拒绝项。它不执行搜索、爬虫、简历阅读、语义 decision 或最终备考文案；这些仍是前后显式步骤。正式备考包只允许读取 <输出目录>/ranked_questions.json;不得回退到 materialized_questions.json、旧缓存或人工拼接题目。

6. 去重 & 排序。 runner 内部的 prepare_questions() 已完成证据与时效校验、按 canonical_text 去重和排序。排序优先考虑独立来源 URL 数和时效,出现次数只用于同分时破平。同一 URL 重复出现不能冒充多来源高频。只有至少 2 个经过 evidence 校验的独立来源支持的问题才称为“高频”;其余可作为“相关题”保留,但必须明确是单来源。

7. 项目锚定推理。 对每道高频题,检查它能否挂到简历里的某个项目/技能上。能挂上就构造 FollowUpChain(种子题 → 个性化追问,is_grounded=true)。每个追问都必须能追溯到(简历某项目/技能)+(某条真实爬到的题);追溯不上就设 is_grounded=false,当普通八股题保留。不要凭空编追问。

8. 备考包。 严格按下面的固定模板写 Markdown,保存到 corpus_cache/prep_package.md 并展示给用户。不要自由发挥改大结构;若某部分数据不足,写清"数据不足/未覆盖",不要编。

备考包固定模板

# {目标岗位}岗位备考包 — {候选人姓名或"候选人"}

生成日期:{YYYY-MM-DD}
目标岗位:{用户给定岗位 + 从真实数据收割到的岗位别名}

## 1. 你的候选人定位

用 1 段话定义候选人的面试包装方向。格式:

> {一句候选人定位}

简历里最强的三个证据:

1. **{项目/经历 1}**
   - {证据点 1}
   - {证据点 2}
   - {适合回答什么面试问题}

2. **{项目/经历 2}**
   - ...

3. **{项目/经历 3}**
   - ...

## 2. 岗位 Gap 分析

| 维度 | 当前简历表现 | 面试风险 | 准备建议 |
|---|---|---|---|
| {能力维度} | {基于简历的证据} | {真实面经会追问的风险} | {可执行补强建议} |

至少覆盖:技术理解、产品基本功、业务 sense、数据/实验、落地可信度。非 AI 岗位时把维度换成该岗位的核心能力。

## 3. 真实数据来源概况

本次召回:

- {来源 1}:{数量/状态/保存路径}
- {来源 2}:{数量/状态/保存路径}

数据缺口:

- {降级源、OCR/反爬/时间戳缺口等}

## 4. 高频题 Top {N}

### {序号}. {题目}

来源:
- {source title 或 source type}:`{url}`
- 原文证据:`{QuestionEvidence.excerpt}`
- ...

回答要点/回答框架:

- {要点 1}
- {要点 2}
- {要点 3}

可挂简历锚点:

> {把这题连接到候选人某个项目/技能的一段话}

如果适合表格解释,可以用小表格;否则用 bullet。每题必须至少有 1 个真实来源。没有来源的题不能进 Top 高频题。

## 5. 个性化项目追问链

### 链 {序号}:{主题} → {简历项目/经历}

种子题:{来自第 4 节的高频题}

追问:

1. {追问 1}
2. {追问 2}
3. {追问 3}
4. {追问 4}
5. {追问 5}

准备重点:

- {如何准备真实例子/图/指标}
- {面试时要强调的产品视角}

每条追问必须同时能追溯到"真实面经题目"和"简历项目/技能";追溯不上就不要写成个性化追问。

## 6. 你的 60-90 秒自我介绍草稿

写 2-3 段中文口语稿。必须包含:

- 背景
- 目标岗位动机
- 2-3 个最强项目证据
- 候选人的差异化定位

## 7. 一周冲刺计划

### Day 1:{主题}

- {行动项}
- {行动项}

...

### Day 7:{主题}

- {行动项}
- {行动项}

## 8. 建议你立刻补强的简历表述

### {项目/经历 1}

补:

> {可直接放进简历/面试话术的改写}

### {项目/经历 2}

补:

> ...

## 9. 来源列表

按来源类型分组列出代表来源:

小红书:
- `{url}` — {一句说明}

牛客/网页/GitHub:
- `{url}` — {一句说明}

## 10. 面试前速查清单

- 60 秒自我介绍
- {3 个最能证明岗位匹配度的项目/经历证据}
- {3 个真实 trade-off / 失败 / 返工案例}
- {5 个目标岗位必会高频题;例如 AI 产品岗可写 RAG、Agent、实验、指标、产品设计,其他岗位按真实面经替换}
- {4 个高质量反问}
- {可以展示的作品、流程图、数据、文档或代码证据}

模板约束:

• 全文中文,但技术名词可保留英文。
• 第 4 节的题目只能来自本次运行包的 <输出目录>/ranked_questions.json;它的每条 QuestionEvidence.excerpt 必须可追溯到本次运行包中的 raw_posts.json。小红书 caption/tag 只作为 locator_text 辅助,不能单独生成题目。
• 不得直接向模板输入任意 Question、RawPost.content_text/raw_text 或手工调用 prepare_questions() 的结果来绕过运行包。只有 URL、没有原文片段的题不能进入高频区。
• 高频题优先按 dedupe_and_rank 结果排序;人工调整时只能因岗位相关性或简历匹配度调整,并说明依据。称为“高频”的题必须至少有 2 个独立来源 URL;不足时改写为“相关题 Top N”。
• 来源 URL 必须真实存在于 source_refs 或 RawPost.url;不要写"综合资料"这类不可追溯来源。
• 自我介绍和简历表述可以做表达优化,但事实必须来自简历或真实面经。
• 第 10 节必须按用户目标岗位动态生成,不要写死为 AI 产品题;AI 产品只是示例。

约束

• 所有面向用户的产出一律用中文(备考包、题目、追问、分析)——面经源是中文。
• 当前源:牛客 + 小红书(主力,带时间戳)+ GitHub(补充)。
• 小红书走 MediaCrawler 采集导出(用户预先离线跑一次,流程见 docs/setup/mediacrawler.md),OCR 采用混合策略(粗 OCR + 视觉回退);MediaCrawler 仅供个人、非商业用途。
• 时效性是硬需求:有明确日期的来源只保留近两年;无日期补充源必须单独披露并按最低权重排序。
• 后续版本用到的第三方爬虫(如 MediaCrawler)仅供个人、非商业用途。
• 可追溯优先于流畅度:绝不编造无法追溯到真实数据的题目或追问。
• 若 connector 返回 degraded 且消息含 selector,说明源站点 HTML 改了选择器;到对应 scripts/connectors/<name>.py 顶部注释看当前假设,核对真实 HTML 后更新选择器并补 fixture。