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JobRadar 实施路线图
推进原则
项目按可运行成果分阶段实施。阶段内部采用“功能闭环驱动、模块边界承载”的纵向切片：每个切片同时完成必要的数据、服务、页面和测试，形成可运行结果后再扩大范围；不先把所有模块建完，也不为了功能闭环破坏模块职责。
阶段一：工程基线
目标：建立适合公网运行和持续开发的Django基础。
- 拆分开发、测试和生产配置。
- 将密钥及本地配置移出版本库。
- 接入Django用户认证和用户资料模型。
- 为用户私有业务数据建立统一归属边界。
- 开发与测试默认使用SQLite，并建立可切换PostgreSQL的迁移基线。
- 接入OpenAI Agents SDK。
- 建立用户级模型服务商目录、API Key 加密存储、连接验证和运行时配置解析。
- 建立Agent Run、运行事件、工具调用和人工确认模型。
- 增加统一日志、测试和代码质量工具。
当前状态：用户资料、数据归属、Agent 运行持久化、模型服务商配置页及 SDK 测试替身编排闭环已经落地；真实 Agents SDK 接入仍属于第二阶段。第一阶段剩余 PostgreSQL 集成验证、生产配置检查及人工页面验收。
验收条件：开发与生产配置隔离，用户可以安全登录，SQLite下迁移和测试通过，PostgreSQL空库迁移及核心模型测试通过，最小Agent运行数据可持久化。
详细实施范围、步骤和验收口径参见第一阶段工程基线开发计划。
阶段二：最小Agent闭环
目标：证明系统具备真实、可观察的Agent运行循环。
- 定义岗位研究Agent的instructions、输入、输出、工具和状态。
- 使用Agents SDK实现Agent和Runner入口。
- 实现候选岗位查询、规则筛选和结果保存三个最小Function Tool。
- 设置最大轮次、超时和工具调用预算。
- 保存工具调用、结果摘要、最终输出和trace标识。
- 在WebUI展示一次完整运行，而不只展示最终回答。
- 建立最小评测集，覆盖正常结果、证据不足、工具失败和禁止操作。
验收条件：Agent能自主调用真实工具并输出结构化结果，页面能够展示运行轨迹，评测可以识别未调用必要工具的伪结果。
阶段三：单站采集与筛选
目标：通过真实工具稳定处理一个明确授权范围内的招聘网站。
- 确认首个招聘网站的服务条款和访问边界。
- 定义站点适配器协议和原始岗位结构。
- 实现首个站点适配器及采集工具。
- 增加限流、超时、重试和失败日志。
- 定义岗位、企业和岗位来源模型。
- 标准化岗位名、地点、薪资、经验和学历。
- 完成岗位去重和内容变化识别。
- 建立排除词、黑名单和硬性筛选工具。
- 实现岗位列表、详情和个人处理状态。
验收条件：Agent通过真实工具采集一个网站，所有岗位可追溯到原始来源，确定性规则能够解释淘汰原因。
阶段四：企业联网研究
目标：可靠判断企业主体和企业性质，并保留证据。
- 确定合法、稳定的企业信息来源。
- 建立企业别名、标准主体和证据模型。
- 实现企业研究工具，保存来源、时间和置信度。
- 实现多来源冲突检测和人工复核队列。
- 保留自动判断与人工确认历史。
验收条件：Agent不会在证据不足时强行分类，企业结论包含可访问来源和查询时间。
阶段五：评分、护栏与评测
目标：形成可解释、可测试的岗位推荐结果。
- 定义个人岗位画像和技能偏好。
- 完善Agent结构化输出和运行状态。
- 实现匹配分析工具和确定性评分工具。
- 保存维度分数、风险扣分、理由和版本。
- 增加输入/输出guardrail和人工确认节点。
- 建立工具选择、证据引用、拒绝越权和故障恢复评测。
- 使用trace分析失败运行并形成回归用例。
验收条件：每个总分都能分解到权重和证据；Agent必须调用必要工具，不得编造外部事实或越过硬规则。
阶段六：调度、公网部署与展示
目标：让系统能够在公网长期、安全运行。
- 接入Celery、Redis和Celery Beat。
- 实现运行幂等、指数退避、暂停和恢复。
- 完成Agent任务中心和实时运行状态展示。
- 增加高分新岗位通知。
- 增加第二个站点工具，验证扩展边界。
- 使用Nginx/Caddy、生产级应用服务器和HTTPS部署。
- 增加安全响应头、登录限流和数据库备份。
- 整理演示用Agent轨迹、评测结果和架构说明。
验收条件：系统可以在公网安全运行，用户能同时查看岗位结果与Agent执行过程，单个站点故障不会破坏其他运行。
第一阶段启动前待确认
- PostgreSQL运行位置和连接方式可延后至阶段一集成验证前确认；日常开发与自动化测试默认使用SQLite。
- OpenAI模型、调用预算和API Key注入方式。
- 公网部署平台、域名和HTTPS证书管理方式。
- 首个目标招聘网站及允许使用的访问方式。