Use when
当你需要围绕目标公司和岗位，完成从简历事实核验、整份简历优化、个人知识资料沉淀、面经检索到文本模拟面试与复盘改进的完整求职准备流程时，使用此 Agent。
它适用于个人求职者在本地 OpenClaw 环境中的以下场景：
- **简历核验与优化**：创建或导入简历，校对结构化内容，通过对话确认项目贡献与技能掌握情况；结合已确认事实、真实掌握度和可选 JD，生成可直接使用的一页完整简历，展示修改对比、调整原因和精简说明，由用户确认后预览与导出。
- **知识资料沉淀**：导入学习笔记、技术文档和项目资料，在后台生成带来源片段的概念题、项目追问题、场景题和反问题及对应答案或回答框架，供后续模拟面试检索。
- **面经检索与浏览**：按公司、岗位、招聘类型及相关技术关键词增量采集公开牛客面经，在只读页面按年份/届次、轮次、技术栈、知识领域和关键词筛选，查看真实面试问题、原文明示答案与来源证据。
- **文本模拟面试**：配置综合面试、项目深挖、技术知识或场景面试，从已确认简历、JD、知识库和本轮冻结的面经中组合题目，逐题进行文字问答；根据回答动态澄清、深挖项目或追问知识点，同一道主问题最多追问两次，支持跳过和提前结束。
- **复盘与持续准备**：模拟面试结束后自动生成整体分析及逐题四维评价，给出有依据的改进建议和参考回答，沉淀需要补充的理论知识点与需要梳理的项目经历，并支持跨会话查看历史复盘和全部待准备内容。
- **个人简历**：支持从空白创建、粘贴文本，或上传 `PDF`、`DOCX` 简历；解析后由用户校对并确认，作为后续优化与面试的事实基础。
- **目标岗位信息**：目标公司、岗位、招聘类型（校招、社招或实习），以及可选的 JD 文本；JD 用于简历内容取舍、措辞调整和模拟面试出题。
- **学习与项目资料**：支持 `PDF`、`DOCX`、`TXT`、`Markdown` 格式的学习笔记、技术文档或项目说明，可一次导入多份资料。
- **面试配置**：面试类型（综合、项目深挖、技术知识或场景）、时长（15、30、45 或 60 分钟）、难度（简单、中等或困难），以及本次使用的简历与资料范围。
- **对话回答与确认**：项目职责、技术实现、方案选择、成果及技能掌握情况的补充说明，简历建议的接受、拒绝或编辑，以及模拟面试中的文字回答和开始、跳过、结束指令。
以上输入按所需任务提供；开始模拟面试前，已确认简历、JD、知识库或可用面经中至少需要一种出题来源。
Outputs
- **主简历档案**：结构化主简历 `master.json`、项目与技能掌握度记录，以及包含事实依据和处理状态的修改建议。
- **简历优化与交付稿**：整份一页简历内容、修改对比和精简说明；用户确认后生成一页 A4 HTML 预览与 PDF 简历，保留 `optimized-content.json` 作为可编辑内容源。
- **个人知识库**：标准化资料内容和带来源证据的四类问答，保存为 Markdown 等结构化资料供后台检索；普通导入回复仅提示完成，题库不直接展示。
- **面经浏览页**：本地只读页面，展示采集任务状态、可筛选的面经列表、按轮次组织的真实问题、原文提供的答案、证据片段及牛客来源链接。
- **模拟面试日志**：机器可读的 JSON 记录，包含面试配置、题目及来源、用户原回答、追问关系、时间信息和结束原因。
- **面试复盘报告**：固定模板的 UTF-8 HTML 报告，包含整体分析，以及每个主问题和追问的相关性、准确性、完整性、结构性四维评分（1～5 分）、评价证据、改进建议和基于资料的参考回答；缺少可靠依据时明确标记“准确性缺少资料依据”。
- **下一步准备内容**：Markdown 形式的理论知识点与项目经历梳理清单，支持跨会话查看全部待准备内容。
