# JobRadar · 职途雷达

JobRadar 是一套面向个人使用的智能岗位发现与决策系统。项目计划从指定招聘网站采集岗位信息，依据可配置规则完成筛选，并结合联网检索与大模型分析补充企业性质、岗位匹配度、判断依据和置信度，最终形成可追溯的个人岗位库。

> 当前项目处于基础骨架阶段，已完成 Django 工程初始化；岗位采集、企业研判、评分、异步任务和业务页面均在后续迭代范围内。

## 项目目标

- 通过独立站点适配器采集授权范围内的岗位信息。
- 统一不同来源的岗位字段，并识别重复岗位和内容变化。
- 使用硬性规则优先排除明显不符合要求的岗位。
- 联网补充企业主体、企业性质和行业等信息，保留来源与查询时间。
- 按可配置权重计算岗位匹配分，输出推荐理由和风险提示。
- 提供适合个人使用的岗位管理、收藏、忽略和投递跟踪页面。
- 保留原始数据、规则版本和分析证据，使每项结论可以复核。

## 技术栈

| 分类 | 选型 | 当前状态 |
| --- | --- | --- |
| 开发语言 | Python 3.13 | 已配置 |
| Web 框架 | Django 6.0.8 | 已配置 |
| 当前数据库 | SQLite | 已配置，仅用于开发起步 |
| 目标数据库 | PostgreSQL | 规划中 |
| 页面采集 | Playwright | 环境已安装，尚未接入 |
| 普通请求 | HTTPX | 规划中 |
| 异步任务 | Celery + Redis | 规划中 |
| 定时调度 | Celery Beat | 规划中 |
| AI 分析 | 兼容 OpenAI 接口的模型服务 | 规划中 |
| 用户系统 | Django 内置认证 + 简化用户资料 | 规划中 |
| WebUI | Django Admin + 自定义 Django 页面 | 规划中 |
| 部署 | Docker Compose + Nginx/Caddy + HTTPS | 规划中 |

第一阶段优先采用 Django Admin 管理站点、规则、企业和任务数据，再为岗位浏览与决策流程开发自定义页面。出现明确的前后端分离需求后，再评估是否增加 Django REST Framework 和 Vue。

## 当前目录

```text
JobRadar/
├── JobRadar/             Django 项目配置
│   ├── asgi.py
│   ├── settings.py
│   ├── urls.py
│   └── wsgi.py
├── docs/                 架构与实施文档
├── templates/            全局 Django 模板
├── environment.yml       Conda 环境定义
├── manage.py             Django 管理入口
└── README.md
```

业务模块将随迭代逐步增加，暂定拆分为：

```text
accounts/                 用户认证、个人配置与数据归属
jobs/                     岗位、岗位来源及状态跟踪
companies/                企业主体及企业证据
crawlers/                 招聘网站采集适配器
screening/                硬性筛选规则
ranking/                  权重评分
ai_analysis/              语义分析及结构化输出
task_center/              采集、分析与调度任务
audit/                    日志、证据与版本追踪
```

详细边界参见 [架构设计](docs/architecture.md)，开发顺序参见 [实施路线图](docs/roadmap.md)。

## 本地运行

### 1. 创建或更新 Conda 环境

如果本机还没有 `JobRadar` 环境：

```powershell
conda env create -f environment.yml
```

如果环境已经存在：

```powershell
conda env update -n JobRadar -f environment.yml --prune
```

激活环境：

```powershell
conda activate JobRadar
```

### 2. 检查数据库迁移

当前默认使用项目目录中的 SQLite 数据库：

```powershell
python manage.py migrate
```

### 3. 创建本地管理员

```powershell
python manage.py createsuperuser
```

### 4. 启动开发服务

```powershell
python manage.py runserver
```

访问地址：

- 管理后台：<http://127.0.0.1:8000/admin/>

### 5. 安装 Playwright 浏览器

首次开发采集模块时执行：

```powershell
python -m playwright install chromium
```

浏览器文件不应提交到仓库。

## 配置原则

- 本地开发密钥、数据库密码、招聘网站 Cookie 和模型 API Key 不得提交到 Git。
- 当前 `settings.py` 仍是 Django 生成的开发配置，不可直接用于生产环境。
- 接入 PostgreSQL 前，应先增加本地配置文件或环境隔离方案，并提供不含真实密钥的示例配置。
- 采集器必须设置并发、频率、超时和指数退避，不能绕过验证码、登录保护或访问控制。
- 企业性质及 AI 判断必须保存来源、判断时间和置信度；信息不足时应标记为待人工复核。

## 用户系统

系统面向公网部署，因此第一阶段即接入用户认证，但不设计复杂的角色权限体系：

- 使用 Django 内置用户、密码哈希、Session 和登录保护能力。
- 普通用户登录后只能访问自己的搜索任务、筛选配置、岗位状态和个人画像。
- 管理员使用 Django Admin 维护站点适配器、系统任务和异常数据。
- 第一阶段只区分普通用户与管理员，不增加角色表、权限组、组织机构或审批流。
- 业务数据必须记录所属用户，查询和任务执行时统一校验数据归属。
- 默认关闭公开注册，由管理员创建账号；确需开放注册时再增加邮箱验证、验证码和频率限制。

## 公网部署要求

- Django 由生产级 WSGI/ASGI 服务运行，不能使用 `manage.py runserver` 对外提供服务。
- 使用 Nginx 或 Caddy 作为反向代理，并强制启用 HTTPS。
- 正确配置 `ALLOWED_HOSTS`、可信 CSRF 来源、安全 Cookie 和代理转发头。
- PostgreSQL 和 Redis 仅在容器私有网络中开放，不映射到公网。
- 登录、注册、密码重置和耗时接口应设置频率限制与异常审计。
- 密钥、数据库密码、网站 Cookie 和模型 API Key通过部署平台密钥或受保护的环境配置注入。
- 定期备份数据库，并验证备份恢复流程。

## 开发约定

- 一个招聘网站对应一个采集适配器，禁止把站点特有解析逻辑写入公共业务模块。
- 原始数据与标准化数据分开保存，避免解析规则变化后无法追溯。
- 先执行确定性筛选，再调用联网服务和大模型，降低成本与误判范围。
- 评分权重由配置决定，大模型只输出结构化维度分析，不直接修改最终分数。
- 采集、企业补全和 AI 分析任务必须可重复执行，并通过唯一约束或幂等键防止重复入库。
- 重要判断应包含证据，不以模型生成的自然语言作为唯一依据。

## 验证命令

```powershell
python manage.py check
python manage.py test
```

涉及数据模型变更时，还应检查是否遗漏迁移文件：

```powershell
python manage.py makemigrations --check --dry-run
```

## 合规说明

JobRadar 仅用于个人岗位信息整理与求职辅助。使用前应确认目标网站的服务条款、数据授权范围和访问频率限制。项目不以绕过验证码、风控、登录限制或其他技术保护措施为目标，也不应自动投递简历或自动联系招聘人员。

## 项目状态

当前版本：`0.1.0-dev`

当前阶段：Django 基础工程和项目文档初始化。