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# JobRadar AI开发约定
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## 开发模式
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JobRadar不再采用课程式手动编码。后续由AI根据阶段目标直接生成和修改代码，用户主要负责业务方向、关键选择和结果验收。
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## 每次开发流程
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1. 检查Git状态、现有实现、依赖和相关文档。
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2. 说明修改方案、涉及文件、风险和预期结果。
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3. 在授权范围内直接完成代码、配置、数据库迁移、测试和文档改动。
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4. 执行与改动匹配的验证，不以静态检查替代未执行的集成行为。
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5. 汇报实际完成内容、验证结果、剩余风险和建议下一步。
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6. 只有用户明确要求提交时才执行本地Git提交，默认不推送远程。
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## 生成原则
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- 以当前阶段的最小完整闭环为边界，不提前生成无法验证的未来模块。
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- 优先使用OpenAI Agents SDK、Django等选定技术的原生能力，不引入无明确需求的兼容层。
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- 所有Agent外部行为通过类型明确、权限受控、可审计的工具执行。
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- 确定性规则、评分和数据写入由代码工具完成，不让模型随意生成最终业务事实。
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- 新增代码遵循现有目录、命名、类型注解和中文注释风格。
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- 保留用户已有变更，不覆盖无关文件，不提交密钥、Cookie和本地配置。
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## 验证要求
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根据改动范围选择并执行：
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- Python语法编译和代码质量检查。
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- Django系统检查与迁移检查。
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- 模型、Service、工具和视图测试。
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- Agent结构化输出、工具调用、失败路径和人工确认测试。
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- 公网部署配置与Django部署安全检查。
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- Git差异、敏感信息和提交范围检查。
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无法运行的验证必须明确说明原因，不能仅凭代码阅读宣称通过。
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## 交付要求
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每次交付至少说明：
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- 完成了什么功能。
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- 修改了哪些核心文件。
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- 执行了哪些验证及其结果。
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- 是否存在需要用户提供的域名、账号、API Key或网站授权。
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- 当前工作区是否已提交、是否推送。
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## 用户确认边界
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以下事项仍需用户明确决定：
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- 目标招聘网站和允许的访问方式。
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- 外部付费服务、模型及调用预算。
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- 公网域名、服务器和部署平台。
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- 可能产生费用或对外副作用的操作。
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- 自动投递、自动联系、删除历史数据等高风险能力。
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