Why I Built It
求职材料不该先上传到别人的服务器，再换来一份模板和一段聊天。JobPilot 把简历编写、JD 匹配、模拟面试和资料管理收进本地工作台：数据留在本机，下载安装即可用，不必自建服务端。
What It Does
覆盖本地求职工作台的核心闭环：
- AI 简历生成、润色、语法检查与 ATS 检查
- JD 匹配与求职信
- 模拟面试、回答评分、薄弱点分析与训练计划
- JSON / Markdown / PDF / 图片导入，扫描件走多模态识别
- PDF / HTML / Markdown / JSON 导出，支持一键脱敏
- 50+ 简历模板，支持模块拖拽与行内编辑
- 可安装的 Skill 能力包，覆盖对话、面试官人设、翻译等场景
- 加密 WebDAV 同步，可备份到 123云盘、坚果云、Nextcloud
AI Features
AI 接到具体任务上，而不是停在聊天窗口。简历编辑走精确 tool calling，按建议逐条替换文本，而不是整份覆盖。扫描 PDF 走多模态识别，普通 PDF 走解析；模拟面试可按 JD 和岗位生成场次，并结合 Skill 人设复盘。
Technical Architecture
桌面壳用 Tauri 2 / Rust，界面是 Next.js 16 / React 19 / TypeScript 5，样式走 Tailwind 4 与 shadcn。AI 层用 Vercel AI SDK；本地数据在 SQLite，密钥进系统 Keyring，可选加密 WebDAV 同步。支持 Windows、macOS Apple Silicon 与 Intel Mac。
Key Technical Decisions
选择本地优先：简历、面试记录和 API Key 默认留在本机，而不是先上传到在线简历平台。
选择 Tauri 而不是纯 Web：本地文件、系统钥匙串、离线和安装包更新更适合桌面端。
选择精确文本替换，而不是整份简历重写，让 AI 修改可审查、可回退。
用加密 WebDAV 做可选同步，避免把数据锁进单一云厂商。
Built with Tauri
用 Web 技术做界面，用系统 WebView 跑起来，体积和系统集成比传统 Electron 路线更克制。Windows 与 macOS 安装包一起发，应用内可检查更新。
AI Coding Workflow
开发过程把 AI Coding 当作工程工具：用来落地功能、迭代界面和接入模型，而不是只用来问答。
Challenges & Solutions
简历来源很杂：JSON、Markdown、普通 PDF、扫描件和图片。按类型分流后，再统一进入编辑与模板流程。导出时提供脱敏开关，处理姓名、手机号、邮箱、公司、学校和私人链接。Skill 人设与内置面试官解耦，面试流程可以按场景扩展，而不把能力写死在应用里。
Technical Architecture
- 客户端 · Tauri 2 / Rust 桌面壳
- 界面层 · Next.js 16 / React 19 / TypeScript 5
- AI · Vercel AI SDK / 精确 tool calling / Skill 能力包
- 数据层 · SQLite + OS Keyring / 加密 WebDAV