AgentMesh360 Job Agent · 浏览器求职工作台 · 求职全流程

从什么值得投，到确认后帮你投，
再到练到拿得下。

36 维画像先判断什么值得投，完整待投清单先由你预览确认，再执行投递；AI 面试官陪你练到上场，双轨报告连"你怎么说"都量出来；8 阶段追踪、Offer 对比与谈薪演练收尾。求职全流程，一个浏览器工作台。

进入工作台 进入个人中心
新用户欢迎体验 免费注册，领取 3 天通行证 + 30 积分

完成账户验证并首次成功登录后，符合条件的新账户自动获得欢迎体验；额度和到期时间以个人中心为准。AgentMesh360 全产品共享，无需绑卡，不自动续费。30 积分可完成简历画像 + 第一套定制题库，或 2 次平台 Discover。

支持 Claude Code / Codex / OpenClaw 等宿主 Agent订阅校验后进入工作台面试录音 30 天后自动删除通行证全体系共享，不自动续费
今日总览：旅程指标 · 待办清单 · 下一步推荐 我的投递：每个岗位一条 8 阶段进度线，有回复、面试、收到 offer 状态实时更新 模拟面试：画像 × JD 定制题库，每题附考察点与追问方向 面试报告：内容 / 表达双轨评分 · 逐题反馈 · 改进建议 Offer 对比：多维加权打分 · 可解释的推荐结论 谈薪演练：锚定策略脚本 · AI HR 文字对练
今日总览：旅程指标 · 待办清单 · 下一步推荐

复制下面这段指令，发送给你的 AI Agent，即可接入 Job Agent，并接通你的 AgentMesh360 订阅。

~ paste-this-to-your-agent 
$ curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/jiyangnan/AgentMesh-JobAgent/main/scripts/install.sh | bash
1

发指令给你的 Agent

你的 AI Agent 执行安装：装上 Job Agent 的 Skill 与 CLI，接通你的订阅。

2

注册并检查可用额度

先完成验证与首次登录，检查欢迎体验或有效积分；不足时按提示购买。¥29.99 / 30 天，含 1000 credits，AgentMesh360 全体系共享，不自动续费。

3

进入工作台

浏览器打开工作台，系统校验订阅有效后，加载你的求职全流程。

安装产品 Skill 与 CLI 适配器不会安装另一个 AI Agent招聘平台 cookie 留在本机
一张图看懂

求职不是玄学，
是四个可以分开练的阶段。

装好了，也进来了——这个工作台里有什么？三步走：什么值得投，确认后帮你投，练到拿得下。同一套 36 维招聘方视角画像贯穿全程，每个阶段一个具体工具，判断、执行、练习、跟进、决策，都比"感觉"可靠。

今日总览：旅程指标、待办清单与下一步推荐
工作台总览 · 旅程指标、待办与下一步推荐集中在同一页。
阶段你遇到的问题Job Agent 给的工具
投递前不知道什么值得投36 维画像 × 四平台岗位决策，一次最多判断 100 个去重岗位，selected / review / rejected 带匹配证据，签名可验证
面试前紧张、没反馈、不知道哪里弱5 维定制题库 + 实时语音对练 + 双轨评分报告
跟进中投完就忘、该跟进没跟进每个岗位 8 阶段进度线；停留超时按用户合并为一封状态汇总
Offer 后多个 offer 靠感觉选、谈薪没经验四维加权对比 + 可照读谈薪脚本 + AI HR 对练
全程工具散、账号散、费用看不懂一个 AgentMesh360 通行证通用全体系，credits 按动作计费，不自动续费
岗位发现与投递决策 · 开源 CLI

什么值得投，它替你投。

本机 Chrome 连接 Boss 直聘、猎聘、智联招聘、51Job 四大平台，云端 36 维画像对每个岗位逐一判断，返回完整三类决策——每个平台先展示完整待投清单，等你最终确认后再发送；登录和验证码等步骤也需你介入。与 Web 工作台共用同一账户和同一池 credits。

i.

四平台独立链路

Boss 直聘、猎聘、智联招聘、51Job 各自抓取、去重、判断，一个平台异常不拖垮整轮。

ii.

selected 确认后投递

逐平台展示完整待投清单，由你确认、排除部分岗位或取消；排除后重新预览并等待最终确认。review 需明确提升，rejected 和已投递岗位始终排除。

iii.

断点恢复不重复扣费

验证码、登录、网络中断都从断点继续；决策前失败不扣费，云端决策失败退款。

AgentMesh360 Cloud · example decision summary 
✓ candidate profile  36 recruiter-side dimensions ready
✓ candidate jobs      86 normalized and deduplicated
✓ decision            selected 18  review 11  rejected 57
✓ personalized greetings 18 grounded in resume evidence
✓ official result      signature verified
产品实录

三分钟，看一轮完整的四平台求职。

从粘贴安装指令，到 AgentMesh360 云端返回可验证决策，再到 Boss 直聘、猎聘、智联招聘与 51Job 依次执行。真实流程录制，约 3 分钟。

画面展示公开 CLI 与四个平台的顺序执行；敏感凭证与本机路径已隐藏。视频包含配乐。
定制题库 · 语音对练

语音对练，不是文字问答。

上场之前，先花 10 credits 生成文字版定制题库——5 个维度、10+ 题，同一 JD 只扣一次费——过一遍再开麦。AI 面试官用神经网络语音实时和你对话：它看过你的简历画像和目标 JD，第一题通常从你做过的项目问起，你的回答会被追问，而不是问完就翻页。

模拟面试：基于画像和 JD 定制题库，每题带考察点与追问方向
模拟面试 · 基于画像 × JD 定制题库，每题都带考察点与追问方向。
i.

按你的经历出题

简历画像 + 目标 JD 生成 5 维题库——自我介绍、项目深挖、技术考察、行为面试、反问环节，每题附追问方向。不是通用面经。

ii.

实时会追问

你讲到方案选型，它接着问"当时为什么这么选"。说完到你听到下一句约 1.3 秒，接近真人对话节奏。

iii.

20 分钟一场

约 12–15 轮完整结构对话。结束自动生成双轨报告；题库也可单独生成先文字过一遍。

面试报告

报告评两件事：你说了什么，和你是怎么说的。

面试结束自动生成。内容轨逐题评分并给出可执行建议；表达轨基于语音识别逐词时间戳实测计算，不是模型的主观印象。评分有明确锚点。

面试报告：内容与表达双轨评分、逐题反馈和改进建议
面试报告 · 内容与表达分开评分，反馈落实到具体问题。
i.

每条建议指向具体题号和原话

不说"表达有待提升"这种废话——"第 3 题 15 秒内出现 6 个'就是'"才是能改的反馈。

ii.

表达指标是确定性计算

填充词频率、停顿分布、净语速、重复重启——实测值，同一场面试重算结果一致。

iii.

评分锚点公开

几分代表什么，报告里写明。答得虚的题附「更好的回答」范例。

interview-report · 双轨报告（样例节选） 
▎内容轨（逐题评分）
技术深度　　4/5　项目细节扎实
项目经验　　3/5　缺少量化成果
STAR 结构　3/5　结果部分偏弱

▎表达轨（实测）
语速　　4.8 字/秒　△ 偏快，建议 3.5 左右
填充词　8.2 次/分钟　⚠ 第 3 题 15 秒内 6 个"就是"
停顿　　最长 2.3 秒（02:15）

▎改进建议
第 2 题答了 3 分钟有绕圈 → 结论先行，控制在 90 秒内
答得虚的两题附「更好的回答」范例
  • 卡顿时刻可定位时间戳标记，回放定位到具体那一秒。
  • 录音 30 天自动删除生成报告后加密保存 30 天供回放，到期自动删除，也可随时手动删除。
  • 不预测真实面试结果它是练习工具，用于暴露问题和训练表达。
求职旅程追踪

投出去的简历，不该石沉大海。

每个岗位一条独立进度线，8 个阶段：已投递 → 有回复 → 面试中 → 谈薪 → 等 offer → 收到 offer（另有已拒绝、已关闭两个终态）。你点一下更新状态，系统记录时间、计算停留。

我的投递：每个岗位一条 8 阶段进度线，持续更新回复、面试和 Offer 状态
我的投递 · 每个岗位一条 8 阶段进度线，回复、面试和 Offer 状态持续更新。
i.

该跟进时提醒你

判定仍按岗位独立进行，但每轮邮件会按用户合并成一封，汇总全部在途阶段并只展开需要处理的岗位；同一阶段最多 2 次，可设免打扰时段。

ii.

面试前一天

提醒你"最后练一次"，一键直达模拟面试。

iii.

拿到 offer 一键收尾

接受 offer 并批量关闭其他在途申请。Boss 上 3 个有回复不代表猎聘 5 个也有——每个岗位独立追踪。

Offer 决策与谈薪

手里有牌的时候，别靠感觉打。

两三个 offer 摆在面前，Job Agent 帮你把账算清楚、把话说明白——并且保证不编数字。

Offer 对比：多维加权打分与可解释的推荐结论
Offer 对比 · 权重与各项得分保持可见，让推荐结论可解释。
谈薪演练：锚定策略脚本与 AI HR 文字对练
谈薪演练 · 先准备锚定话术，再和 AI HR 练习回应压价与异议。
i.

Offer 对比（可解释）

总包、成长、通勤、稳定四维加权对比。推荐附解释，权重由你调、结论随权重变。代码级保证：只用你提供的数字，缺项标"未提供"。

ii.

谈薪演练（可照读）

生成谈薪脚本三件套——锚定话术、压价应对、底线让步阶梯；再和"有预算上限的 HR"文字对练。它压价、它拖、它给非薪资补偿方案。

iii.

决策留痕

对比结果落库可回看；旅程状态一键从"收到 offer"推进到"谈薪"。

AgentMesh360 云端能力

从画像到决策，再到个性化表达。

云端交付一条完整的求职决策链，而不是一次没有上下文的模型调用。

i.

云端画像

从招聘方筛选视角理解简历，形成 36 个招聘语义维度。明确事实与合理推断分开处理，让搜索、匹配和沟通使用同一份候选人画像。

ii.

云端决策

统一不同平台的候选岗位并进行语义判断。每个去重岗位都进入 selected、review 或 rejected，同时给出匹配点、风险和判断理由。

iii.

云端表达

结合岗位要求和简历中的真实证据，为 Boss 直聘与猎聘生成岗位专属招呼语。内容避免模板化套话，也不会编造候选人的经历。

岗位决策与执行

每个候选岗位，都有一个明确去向。

一次平台 Discover 最多处理 100 个去重岗位。云端不会只返回几个推荐结果，而是完整解释哪些值得投、哪些需要复核，以及哪些应当排除。

Decision

完整决策

每个去重岗位都必须进入一种明确结果，并附带判断依据。

  • ✓selected：进入本平台待确认投递清单
  • ✓review：默认排除，只能由用户明确提升
  • ✓rejected：始终排除，不会自动提升
  • ✓理由与风险：说明匹配证据和需要注意的条件
  • ✓签名验证：无效、过期或被篡改的决策不能使用
查看公开客户端 →
Delivery

签名结果顺序执行

启动一轮任务后，四个平台按产品顺序完成，不并发共用浏览器。

  • ✓Boss 直聘：发送签名的岗位专属招呼语
  • ✓猎聘：投递账号简历并发送签名的个性化招呼语
  • ✓智联招聘：投递平台账号中的简历
  • ✓51Job：投递平台账号中的简历，网页聊天仍为手机扫码入口
  • ✓人工介入：登录、验证码、简历选择等状态会立即暂停并提示
开通月度通行证 →
怎么用

这是一个 AI Agent Native 产品。

让宿主 AI Agent 读取公开仓库和标准命令，再根据 CLI 返回的状态继续、暂停或请求你介入。你无需手动拼接多段岗位处理流程。

01

准备账户与通行证

通过邮箱、Google 或 GitHub 注册 AgentMesh360，完成账户验证并首次成功登录，在个人中心生成 API Key、查看可用额度和到期时间。有欢迎体验或有效积分即可开始；额度不足时按个人中心提示开通通行证或充值。
进入 AgentMesh360 个人中心 →

02

把脚本贴给你的 agent

公开仓库提供标准 onboarding 文档。Claude Code、OpenClaw、Cursor 或 Codex 会读取当前真实命令，并在安装后校验签名的版本策略。
查看 Agent onboarding →

03

登录本轮要使用的平台

Job Agent 使用专属 Chrome profile，并按 Boss 直聘、猎聘、智联招聘、51Job 的顺序执行。检测到未登录、验证码或其他人工步骤时，Agent 会立即暂停并请你处理。

04

Discover → 决策 → 顺序投递

云端返回完整且签名的三类决策。每个平台发送前先展示全部待投岗位，由你确认、排除部分或取消；排除后重新预览并等待最终确认。review 需明确提升，rejected 和已投递岗位始终排除。

~ full-command-flow 
$ curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/jiyangnan/AgentMesh-JobAgent/main/scripts/install.sh | bash
$ jobagent init --key <AgentMesh API Key>
$ jobagent resume analyze --file resume.pdf
$ jobagent round start
1000 credits in Job Agent

把余额换算成真正的求职行动。

岗位决策与确认后投递、定制题库、语音面试与双轨报告、Offer 对比、谈薪演练——共用同一池 credits，按动作计费，完成才扣。两种典型花法：

selected 估算情景
花法一 · 投递侧拉满：什么值得投，自动投出去
99次 单平台 Discover，自动筛选岗位
9,900个 最多完成 36 维画像岗位判断
约 2,970份 selected 岗位进入待确认投递清单
24轮 + 3 次 完整四平台流程，再加三次单平台 Discover
花法二 · 面试到谈薪：练到拿得下
4场 语音模拟面试，双轨报告包含在内
5套 定制题库，同一 JD 只扣一次费
2项 Offer 对比 + 谈薪演练，对练轮次免费
12次 剩余额度还能跑的 Discover，约 1,200 个岗位判断

测算方式：花法一 = 首次简历画像 5 credits + 99 次平台 Discover（每次 10 credits、最多 100 个去重岗位）；花法二 = 画像 5 + 定制题库 5 套（50）+ 语音模拟面试含双轨报告 4 场（800）+ Offer 对比（10）+ 谈薪演练（10）= 875 credits，剩余 125 credits 约可再完成 12 次 Discover（1,200 个岗位判断）。约 2,970 份按 30% selected 情景估算，表示进入待确认投递清单，不承诺平台投递成功、回复、面试或录用。credits 也可用于 AgentMesh360 体系内的其他云端产品。

按动作计费 · 完成才扣 · 失败退款
动作credits说明
简历画像（36 维）5CLI 云端简历分析；工作台手动建档免费
定制面试题库（5 维度）10画像 + 目标 JD 定制，同一 JD 只扣一次
语音模拟面试（含双轨报告）200麦克风就绪后才开始计费，报告包含在内不另收费
Offer 对比10四维加权可解释，只用你提供的数字
谈薪策略 + AI HR 对练10策略脚本生成时扣费，对练轮次免费
平台 Discover（CLI，最多 100 去重岗位）10与工作台共用同一池 credits

1000 credits 的一个典型用法：1 次画像（5）+ 3 套题库（30）+ 3 场面试含报告（600）+ 1 次对比（10）+ 1 次谈薪（10）≈ 655，剩 345 够 34 次 Discover。以上为用量示例，不承诺面试或录用结果。

透明计费

¥29.99，使用 30 天，全体系共享。

API Key 是账户凭证；月度通行证提供可用的云端 credits。一次购买可在 AgentMesh360 体系下的云端产品中共享使用，全程不自动续费。

AgentMesh360 Monthly Pass

1000 credits

购买后立即生效，有效期 30 天。

  • ✓全产品共享：同一账户、同一 API Key、同一 credit 池
  • ✓不自动续费：到期后按需再次购买
  • ✓周期独立：未使用 credits 在本期结束后失效
开通 ¥29.99 通行证 →
Job Agent Usage

固定且可核对

按完成的云端能力扣费，不按入选岗位数量浮动。

  • ✓简历画像：CLI 云端分析每次 5 credits，工作台手动建档免费
  • ✓平台 Discover：每次 10 credits，最多 100 个去重岗位
  • ✓固定收费：最终选中 2 个或 100 个，Discover 费用相同
  • ✓失败保护：云端决策失败退款，同一任务重试不重复扣费
隐私和数据流

浏览器身份留在你的机器。

招聘平台登录与浏览器操作在你的设备上完成。云端接收生成候选人画像、搜索计划与岗位决策所需的数据，并返回可由客户端验证的官方结果。

设备负责平台身份与执行，云端负责统一决策。

两侧通过签名协议绑定同一次 Discover。
  • 招聘平台 cookie 只在 Job Agent 的本机 Chrome profile 中使用，不上传云端。
  • 简历原文件 PDF / DOCX / TXT / MD 在本机解析；原文件不上传。
  • 云端处理 接收必要的简历文本、画像和候选岗位字段，生成 36 维画像、搜索计划、完整决策与个性化表达。
  • 审计与计费 客户端保留投递审计；云端保留 Discover、签名决策与计费所需记录。
现在开始

让你的 Agent 接入官方云端决策。

注册 AgentMesh360 账户，在个人中心生成 API Key 并按需开通月度通行证。API Key 用于识别账户，通行证提供 Job Agent 云端能力所需的共享 credits。

开通 ¥29.99 通行证
推荐

开通月度通行证

¥29.99 使用 30 天，包含 1000 credits，在 AgentMesh360 云端产品中共享，全程不自动续费。

进入个人中心 →
GitHub

反馈与求助

遇到 bug 或想要新功能？开个 Issue，回复在 Issue 里——公开可索引。

开 Issue →
Email

联系我们

想聊聊使用场景或合作？直接发邮件，回复也在邮件里。

[email protected]
求职 Agent 指南

把自动化放在正确的决策链上。

了解 AI 求职 Agent 的适用边界，以及简历与岗位匹配应该如何从证据、风险和投递授权出发。

入门指南

什么是 AI 求职 Agent

拆解画像、岗位发现、完整决策、平台投递和人工接管的完整工作流。

阅读指南 →
匹配方法

简历与岗位如何匹配

从硬性资格、经历证据、职业方向、风险提示和可执行建议理解岗位匹配。

阅读指南 →
上手实操

开始你的第一轮 Discover

从把安装指令交给你的 Agent，到登录平台、100 个岗位逐一判断、selected 确认后投递——第一轮全流程实操。

阅读指南 →
上手实操

开始你的第一场模拟面试

建档、生成定制题库、开麦对练到读双轨报告——用 200 credits 完成一次完整面试演练。

阅读指南 →
常见问题

FAQ.

支持 Windows 吗？
支持。仓库提供 install.ps1（PowerShell）和 install.sh（Bash / Git Bash / WSL）。Mac、Linux、Windows 三平台都可用。
支持哪些招聘平台？
支持 Boss 直聘、猎聘、智联招聘和 51Job。四个平台各自拥有独立链路；Boss 使用个性化招呼语，猎聘投递账号简历并发送个性化招呼语，智联招聘和 51Job 使用对应账号中的简历投递。
进入网页工作台需要订阅吗？
需要有效的 AgentMesh360 通行证。打开工作台时系统会校验订阅：未登录会引导登录，无有效订阅会引导开通通行证；符合条件的新账户在完成账户验证并首次成功登录后，可自动获得 3 天欢迎通行证与 30 个共享积分；额度和到期时间以个人中心为准。
模拟面试怎么收费？
语音模拟面试一次 200 credits，内容与表达双轨报告包含在内不另收费，麦克风就绪后才开始计费；定制题库 10 credits 一份，同一 JD 只扣一次费。
Job Agent 和官网招聘申请工作台有什么区别？
Job Agent 面向 Boss 直聘、猎聘、智联招聘和 51Job 的平台求职链路；AgentMesh-OfficialRecruitment 面向散落在单位官网的校招、国企、事业单位和独立招聘流程，并长期追踪资格审查、笔试、面试与录取进度。
会自动投递哪些岗位？
启动一轮任务先进行岗位发现与审阅。Boss 直聘、猎聘、智联招聘、51Job 按顺序处理；每个平台发送前展示全部待投岗位，你可确认全部、排除部分或取消。排除后重新展示完整清单并等待最终确认。review 需你先明确提升，rejected 和已投递岗位始终排除；登录、验证码或简历选择会暂停并请你介入。
为什么开源 CLI 仍然需要 API Key？
开源 CLI 负责连接招聘平台，并在你的设备上执行浏览器操作。API Key 用于访问 AgentMesh360 官方云端能力，包括 36 维候选人画像、搜索规划、完整岗位决策、个性化表达和签名结果。购买的是提供共享 credits 的月度通行证，API Key 本身是账户凭证。
哪些数据会发送到云端？
招聘平台 cookie 和简历原文件不上传。云端接收生成简历画像与 Discover 决策所需的简历文本、画像和候选岗位字段，并保留完成签名决策、幂等重试与计费所需的记录。
开源吗？
客户端 CLI 以 Apache 2.0 开源（GitHub），包括四个平台的浏览器选择器与提取代码。云端决策服务不公开。
1000 credits 在 Job Agent 里能做多少事？
两种典型用法。投递侧：首次简历画像消耗 5 credits 后，可完成 99 次单平台 Discover（每次最多 100 个去重岗位），约 24 轮完整四平台流程，按 30% selected 比例估算约 2970 个岗位进入待确认投递清单。面试与决策侧：画像 5 + 定制题库 5 套（50）+ 语音模拟面试含双轨报告 4 场（800）+ Offer 对比（10）+ 谈薪演练（10）共 875 credits，剩余约可再跑 12 次 Discover。比例与用量均为估算情景，不代表投递成功、回复、面试或录用保证。
Discover 如何扣费？
每完成一个平台的一次 Discover 固定消耗 10 credits，最多处理 100 个去重岗位。无论最终选中 2 个还是 100 个，费用相同。云端决策前的登录或浏览器失败不扣费，云端决策失败会退款，同一次请求重试不会重复扣费。
月度通行证会自动续费吗？
不会。AgentMesh360 月度通行证为 ¥29.99，有效期 30 天，包含 1000 个全体系共享 credits。到期后不会偷偷扣费，需要时再手动购买；本期未使用的 credits 不累计到下一期。
服务条款与免责声明

使用前请了解