36 维画像先判断什么值得投，selected 岗位自动投递出去；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。
注册后 7 天内首次使用任一商业产品时自动激活，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。
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。
$ curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/jiyangnan/AgentMesh-JobAgent/main/scripts/install.sh | bash
你的 AI Agent 执行安装：装上 Job Agent 的 Skill 与 CLI，接通你的订阅。
¥29.99 / 30 天，含 1000 credits，AgentMesh360 全体系共享，不自动续费。
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。
装好了，也进来了——这个工作台里有什么？三步走：什么值得投，自动帮你投，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。
| 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 |
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——selected 岗位按平台顺序自动投递，你只需要在登录和验证码时出手。与 Web 工作台共用同一账户和同一池 credits。
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。
启动一轮任务即授权按顺序投递 selected；review 默认排除，rejected 永不投递，边界在启动前写明。
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。
✓ 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
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
几分代表什么，报告里写明。答得虚的题附「更好的回答」范例。
▎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
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。
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。
提醒你"最后练一次"，一键直达模拟面试。
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。
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。
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"。
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。
对比结果落库可回看；旅程状态一键从"收到 offer"推进到"谈薪"。
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。
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。
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。
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。
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。
每个去重岗位都必须进入一种明确结果，并附带判断依据。
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。
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。
通过邮箱、Google 或 GitHub 注册 AgentMesh360，在个人中心生成 API Key，并开通提供云端 credits 的月度通行证。
进入 AgentMesh360 个人中心 →
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 →
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。
云端返回完整且签名的三类决策。启动一轮求职任务即授权系统自动投递 selected；review 默认排除，只有用户明确指定后才能提升；rejected 始终不会进入投递。
$ 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
岗位决策与自动投递、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：
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，表示进入自动投递链路，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。
| 动作 | credits | 说明 |
|---|---|---|
| 简历画像（36 维） | 5 | CLI 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。
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。
购买后立即生效，有效期 30 天。
按完成的云端能力扣费，不按入选岗位数量浮动。
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。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。
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。
install.ps1（PowerShell）和 install.sh（Bash / Git Bash / WSL）。Mac、Linux、Windows 三平台都可用。
selected 岗位。review 默认排除，只有用户明确指定后才能提升；rejected 不会投递。检测到登录、验证码或简历选择时，Agent 会暂停并请求你介入。