Maestro Career Studio

别再为每个职位重写简历。

Maestro 会在不到一分钟内，根据你的完整职业经历定制简历。每条要点都是真实经历，因此你可以在面试中为之作证。

• 每次评分都一致。 匹配分数由固定规则和你电脑上的小型模型计算，不涉及任何 AI 服务。同一份简历、同一份工作，分数始终相同。
• 每次 AI 修改都是差异对比。 修改建议会显示修改前后的内容，你可以逐条接受或撤销。
• 它会填写表单，然后停下来。 Companion 会根据你保存的答案填写职位申请并附上简历，但绝不会提交。点击提交由你决定。开启完全自动化后，申请也可以代你点击“下一步”浏览各个页面，并在审核页面停下。在已知的申请网站上，它会使用你保存的网站登录信息登录，或创建账户。

两条命令即可安装，如果你是第一次使用，请参阅入门指南。

让 AI 了解你的职业经历

连接 Claude、Codex 或 ChatGPT 桌面应用，让你的助手获取你的职业经历、简历和职位信息。然后直接提问即可。

	你提问	会发生什么
提取	“这是一个职位招聘信息。我该申请吗？”	它会保存职位，对照职位要求为你的简历打分，并标出签证或工作年限等硬性淘汰条件。
维护	“我这个季度交付了欺诈检测模型。把它加进去。”	它会新增一条要点，作为由你审核的草稿，可供每份简历使用。
维护	“帮我制作一份面向英国金融科技机器学习职位的简历。”	它会根据你的职业经历，制作一份针对该职位和国家的专业简历。
求职	“每天早上帮我找适合的新机器学习职位，并把合适的职位归档。”	求职技能会将职位归档到你的 Agent 收件箱。你可以逐个排队或跳过。
求职	“哪些技能反复出现在职位要求中，但我还不具备？”	它会列出你保存的所有职位中反复出现的技能缺口，按出现频率从高到低排序。
申请	“为这份职位定制简历，带我梳理技能缺口，然后生成 PDF。”	它会逐一询问每个技能缺口，而不是凭空编造；所有更改都会保留为可撤销的差异，并生成 PDF。
申请	“填写我排队的申请。每份提交前都给我看看。”	未经你同意，任何申请都不会提交；除非你开启完全自动化。

这里有 99 个工具和现成技能，可用于日常求职、申请流程和邮件状态：请参阅 MCP 指南。

免费且开源。 你的职业经历保存在自己的笔记本电脑上，而不是别人的云端，也无需创建账户。接入 OpenAI、Gemini 或 Claude 密钥即可（打分、生成 PDF 和跟踪功能无需密钥也能使用），获取真正的 LaTeX 和 Typst PDF，并通过一个 career.md 文件带走所有内容。

专为一个人在一台电脑上使用而设计。 没有登录功能，因此任何能访问此应用的主体，都可以读取和更改你的全部职业记录及已保存的 API 密钥。默认情况下，应用只监听你自己的机器（127.0.0.1）。 切勿将应用暴露到网络上。 唯一公开的路径是 /api/sync，已封闭保护，且仅按 同步设置 中的说明开放。 详情请参阅 SECURITY.md。你的职业记录会保留在自己的电脑上。使用 AI 功能时，简历和职位信息会发送到你选择的 AI 服务。

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这样设计的原因

如果你的简历文件夹里有个 v2finalcopy(3)，那这正适合你。Maestro 会维护一份关于你实际经历的记录，每份简历都是这份记录的一个视图。经批准的要点会逐字写入简历；如果要改写，必须单独进行并先征求你的同意。当职位要求的内容没有出现在简历中时，Maestro 会询问你。如果属实，就会保存下来，供今后的每次申请使用；如果不属实，就会继续作为技能缺口保留。

评分采用固定规则，因此同一份简历和职位始终会得到相同分数。它不是雇主的评分，也不代表面试预测，因此应将其用于比较自己的简历草稿。在我们的测试中，使用 Gemini 保存职位并为其定制简历约需 10 秒，使用默认的 OpenAI 则约需 40 秒；每份申请的费用约为 0.01 美元（OpenAI）或低于 0.03 美元（Gemini）（具体数据）。

这里没有租用服务。它免费且开源（Apache 2.0），无需账户，你只需为使用的 AI 付费。你的职业经历只有一份记录，你的简历也应如此。

关于评分、简历定制、模板和其他工具包内容的详细介绍，请参阅《使用 Maestro CS》。

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快速入门

只需安装一次 uv。之后，Maestro 只需运行两条命令：无需 Docker、Git 或克隆仓库。uv 会将 Maestro 安装为一个 maestro 命令，并获取所需的 Python；该软件包自带 Web 应用和 Node。它可在 macOS、Linux 和 Windows（x64）上运行。

# 1. Install uv once, then open a new terminal.
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh     # macOS and Linux

# On Windows, in PowerShell instead of the line above:
powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"

# 2. Install Maestro, then start it.
uv tool install --python 3.12 maestro-career-studio
maestro start

maestro start 会在后台运行 Maestro，并打开 **http://localhost:3000**。 关闭终端不会停止它。首次启动时，会从 Hugging Face 下载小型评分模型（约 100 MB，仅需下载一次），因此请预留一两分钟。 如果终端提示找不到 maestro，请运行 uv tool update-shell 并打开一个新终端。

尽力支持，未经测试：Windows on ARM 没有 PDF 引擎（typst）的 wheel，因此请在仿真环境下安装 x64 Python：uv tool install --python cpython-3.12-windows-x86_64-none maestro-career-studio。 Alpine 和其他 musl Linux 不受 PDF 引擎的 wheel 支持；请使用 glibc 发行版或 Docker。

然后：

1. 在 Settings › Basics 中添加 AI 密钥。OpenAI、Gemini 或 Claude 的密钥任选其一即可。没有密钥，评分、PDF 和跟踪仍可使用（密钥的费用和用途）。
2. 导入简历、保存职位并进行定制（分步指南）。
3. 可选：运行 maestro connect，将 Maestro 添加到 Claude Desktop、Claude Code、Codex、Cursor 或 VS Code；伴侣扩展则是一个 Chrome 侧边栏，可用于保存和填写职位页面。

命令	功能
maestro start	启动 Maestro 并打开应用（--no-browser、--skip-model）
maestro stop	停止 Maestro
maestro status	查看是否正在运行、版本以及是否有更新版本（--offline 跳过检查，--json 供脚本使用；退出代码 3 表示已停止）
maestro update	保存数据快照、更新并重启（-y 跳过确认）
maestro connect [app]	将 Maestro 添加到 Claude Desktop、Claude Code、Codex、Cursor 或 VS Code
maestro import-docker CHECKOUT	将 Docker 安装中的数据迁移到此安装中（仅需一次；--dry-run 显示迁移计划；步骤）

完整命令表还介绍了 logs、open、restart、autostart、backup、卸载以及 LaTeX 模板所需的 TeX。命令会联系什么，以及何时联系：PRIVACY.md。

年轻，但经过演练。 这个应用每天都在我的机器上运行。我们已在第二台机器上端到端检查了全新 Docker 安装（克隆、启动、定制第一份简历）的流程；每次代码变更时，CI 都会在 macOS、Linux 和 Windows 上安装并启动 uv 软件包。它在我的机器以外的环境中测试得还不多。如果它在你的机器上运行失败，请附上日志 提交问题。 这样的报告是最有价值的贡献之一。

替代方案：使用 Docker 运行（可自托管用户）

Docker 仍是贡献者和服务端的运行方式。它需要 Docker、Git 和约 1 GB 的下载空间（解压后约 3–4 GB）；先决条件中有详细说明，在 Windows 上需要通过 WSL 运行（步骤）。

# 1. Download the project and create your settings file
git clone https://github.com/seinun-ai/maestro-career-studio.git
cd maestro-career-studio
cp .env.example .env

# 2. Start the app (downloads about 1 GB the first time)
docker compose up -d

然后打开 **http://localhost:3000**，并在 Settings › Basics 中添加你的 AI 密钥。首次启动时会设置数据库，并添加一份演示简历供你查看。Docker 方式的其余内容请参阅设置参考。

**Docker 和 uv 是彼此独立的副本。**它们的数据相互隔离，而且都需要使用端口 8001 和 3000，因此一次只能运行一个。**要从 Docker 迁移到 uv？**停止 Docker，按上述说明安装 Maestro，然后运行一次 maestro import-docker CHECKOUT（步骤）。此命令会读取你的 Docker 文件夹，但不会对其做任何更改。

与 AI 助手协作

通过 Claude、Codex 或 ChatGPT 驱动应用（MCP）

MCP 是一种连接方式，可让 AI 助手代表你使用应用：阅读招聘信息、评分、弥补差距、生成 PDF，所有操作都通过对话在你的电脑上、针对你的数据完成。默认启用全部 99 个工具，较小的工具集（hunt、apply、explore、templates、career）则能让对话更聚焦。在 uv 安装中，运行 maestro connect；否则请打开 Settings › Agent apps › Connect an agent app。设置说明、提示词示例、工具集和现成的技能，请参阅使用 Maestro CS和 MCP 指南。即使笔记本电脑关机，常驻机器人也能帮你搜索工作。

全面自动化：Agent 应用

Maestro CS 可以代你完成申请，直到提交按钮前。Agent 找到的工作会成为一项提案。你可以在 Agent inbox 中审核提案，并将其加入队列或跳过；申请运行只会处理你加入队列的提案。默认情况下，每次提交前都会等待你确认。全面自动化（默认关闭，位于 Settings › Agent apps）允许 Agent 在最终审核确认没有待检查事项时，在你的每日限额内，无需询问便提交已加入队列的工作。网页应用本身绝不会提交任何内容，Companion 也绝不会按下 Submit。Agent 会记录你的确认，因此这是一条审计轨迹和数量限制，而不是一道能阻止被操纵的 Agent 擅自选择提交的锁；运行时请在旁监督。坦率地说，风险包括：招聘信息是不可信文本，可能会试图指示阅读它的 Agent；Agent 找到的招聘信息不代表雇主已经过审核；我们也不会帮助你躲避机器人检测。启用前请阅读完整章节。

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更新

**通过 uv 安装？**运行 maestro update。它会检查 PyPI 是否有更新版本，打印变更日志中的任何不兼容变更，保存经过验证的数据快照，停止 Maestro，完成更新，然后重新启动。

**使用 Docker？**在你克隆的文件夹中运行 ./scripts/update.sh（--check 只会告知你是否已是最新版本）。该脚本需要 bash，因此在 Windows 上请通过 WSL 运行。

更新不会触碰你的数据；而在 Docker 方式中，删除项目文件夹确实会删除数据。更新后，请重新加载浏览器扩展并重启 AI 助手，以便它获取新工具。docs/UPDATING.md 还介绍了其他内容：手动更新、固定版本、备份所涵盖的内容、回滚，以及从 v0.3.0 或更早版本迁移。

文件存放位置

通过 uv 安装后，所有内容都保存在每位用户的一个文件夹中：数据库、简历、设置、备份、日志和 maestro.env（你的 API 密钥，以及需要时使用的端口覆盖设置）。删除该文件夹会删除你的数据。

系统	文件夹
macOS	~/Library/Application Support/Maestro Career Studio
Windows	%APPDATA%\Maestro Career Studio
Linux	$XDG_DATA_HOME/maestro-career-studio（默认为 ~/.local/share/maestro-career-studio）

已完成的简历 PDF 也会复制到 Documents/Maestro Career Studio/Applications，每个职位对应一个文件夹（Settings › Basics › Resume PDFs）。

采用 Docker 方式时，所有内容都保存在你克隆的文件夹中（data/、base_resumes/、applications/、settings/ 等；参见完整列表）。你的文件归你所有，绝不会上传。每份申请的 PDF 都会保存在 applications/ 中，而 career.md 会将你的完整职业经历导出为一个 Markdown 文件。

故障排除

首先查看 maestro status 和 maestro logs；如果端口已被占用，消息中会指出对应端口。maestro check 会以 JSON 格式打印安装信息，方便粘贴到 issue 中。端口、API 密钥和配额错误、“database is locked”、PDF 生成失败，以及更新后应用为空等问题，都在故障排除与常见问题中有说明。

社区、文档与贡献

**快速贡献方式：**文档修正、简历／求职信模板和扩展用的招聘网站适配器可直接提交 pull request，无需先开 issue。 功能和较大的改动：请先开 issue。每个 pull request 都会在 48 小时内收到人工回复，并由真人审阅——我们不会合并 AI 灌水内容。

这是一个早期版本。如果有任何问题，请告诉我们——一份清晰的错误报告是当前最有价值的贡献之一。

• 项目网站：maestrocareerstudio.com——安装前花五分钟了解项目。
• 入门指南：docs/GETTING_STARTED.md——逐步介绍从安装到生成定制 PDF 的过程。
• 使用 Maestro CS：docs/USING_MAESTRO.md——介绍其工作方式、如何有效使用，以及工具包的其他内容。
• 设置参考：docs/SETUP_REFERENCE.md——介绍 maestro 命令、先决条件、API 密钥、本地模型和故障排除。
• 更新：docs/UPDATING.md——介绍手动更新、备份和回滚。
• 已知问题：KNOWN_ISSUES.md——介绍哪些功能运行良好、哪些尚不完善，以及哪些属于有意的限制。
• AI 助手技能：docs/skills/——包括求职、运行申请、邮件状态、内推页面、运行定制，以及一个用于构建你自己的技能；应用的 Automations 页面会将每项技能复制为提示词。
• 贡献：CONTRIBUTING.md——介绍开发环境设置、测试、开发模式和大模型追踪，以及哪些方面需要帮助。SYSTEM.md 是面向贡献者和编码 Agent 的架构参考；更改行为前，请先阅读相关部分。UBIQUITOUS_LANGUAGE.md 是项目词汇表，首次贡献前花十分钟读一读很值得。
• 更新日志：CHANGELOG.md——介绍各版本的变更；更新前请阅读任何 Breaking changes 标题下的内容（参见更新）。维护者请参阅：docs/RELEASING.md。
• 安全与隐私：SECURITY.md——介绍仅限本地的规则，以及如何报告漏洞。 PRIVACY.md——介绍存储了哪些内容，以及哪些内容会离开你的计算机。
• 许可证：LICENSE——Apache License 2.0，以及 NOTICE。

隐私政策

Maestro CS 没有服务或账户，作者也永远不会收到你的数据。你的职业记录保存在电脑上的文件中；只有在添加密钥并使用 AI 功能时，数据才会发送给 AI 服务；当你连接的助手通过 MCP 调用工具时，数据也会发送给该助手。如果使用在自己电脑上运行的模型，应用不会向外发送任何数据。PRIVACY.md 中包含完整政策：存储了哪些内容、数据可能前往的所有位置、保留期限，以及如何提出问题。

许可

Maestro CS 是基于 Apache License 2.0 发布的自由软件。

你可以将其用于商业用途，也不必公开你的修改。 你可以分叉它、将其构建到产品中，也可以运行修改后的副本并将其作为托管服务——这些都允许。作为回报，Apache 2.0 要求你做到三点：保留许可和版权声明，在修改过的文件中说明修改内容，并在重新分发时一并附上 NOTICE 文件。它还包含每位贡献者的明确专利授权，这是实际使用中选择它而非 MIT 或 BSD 许可的主要原因。

我们重新分发的第三方内容——LaTeX 简历模板、XCharter 字体和评分模型——其致谢信息列于 THIRD_PARTY_NOTICES.md 中；该许可也要求你在后续分发时一并附上此文件。

无需签署 CLA。 根据许可的第 5 节，贡献内容基于 Apache 2.0 许可；无需签署任何文件。商业相关问题请联系：[email protected]。

致谢与引用

Maestro Career Studio 是 Seinun LLC 推出的免费开源项目。它建立在他人的工作之上。完整列表——打包的源代码、评分模型、PDF 工具，以及每项依赖及其许可——请参阅 THIRD_PARTY_NOTICES.md。对产品影响最大的项目包括：

• Jake's Resume，作者 Jake Gutierrez（MIT） — LaTeX 简历和求职信模板改编自该项目。
• BAAI/bge-small-en-v1.5 （MIT）— 匹配分数背后的小型模型，在你的电脑上运行。 如果你基于评分引擎构建项目，请引用 C-Pack (arXiv:2309.07597)。
• TeX Live 和 Typst — 两种 PDF 引擎，搭配 XCharter 和 FontAwesome 5 提供字体和图标。
• Next.js、React、 Tailwind CSS、Base UI、 shadcn/ui、Monaco Editor、 FastAPI、SQLAlchemy， 以及 fastembed 支撑着其余部分。

如果你在已发表的作品中使用了 Maestro CS，请使用 GitHub 的 “引用此仓库” 按钮进行引用，该按钮会读取 CITATION.cff。