# 零资料新用户 AI 简历创建 Agent PRD

## 1. 文档信息

| 项目 | 内容 |
| --- | --- |
| 产品名称 | AI 创建第一份简历 |
| 文档版本 | MVP v1.0 |
| 适用用户 | 没有现成个人资料或简历的新用户 |
| 前端 | Vue |
| 后端 | Python + FastAPI |
| 核心编排 | Python 显式有限状态机（FSM） |
| 模型接入 | OpenAI Python SDK 兼容网关 |
| 当前实现目录 | \`resume-agent-mvp/\` |

本文档描述产品目标、交互规则、内容门禁、模型边界、技术方案和验收标准。它以“零资料新用户”为前提，不从已有个人资料或历史简历开始。

## 2. 产品定义

用户进入“AI 创建第一份简历”后，在一个连续的对话时间线中完成：隐私授权、简历手机号、姓名、求职阶段、第一段必要经历采集和确认。结构化信息使用对话消息中的可操作组件，自由描述使用聊天输入框。

产品的核心不是让模型自由规划流程，而是让模型处理事实，让确定性的状态机持续约束流程和内容门禁。

### 2.1 MVP 目标

1. 新用户可以从 0 资料开始创建一份业务简历。
2. 结构化步骤不依赖用户自由输入，全部以对话组件呈现。
3. Agent 能从自然语言中抽取经历事实，并只追问当前最高优先级缺口。
4. 模型不能自行决定阶段、组件、门禁或数据库写入。
5. 业务简历创建不被可选字段阻塞；创建后继续丰富。
6. AI 改写必须经过用户确认后才写入正式简历内容。

### 2.2 非目标

- V1 不加载或合并用户已有个人资料、旧简历或历史会话。
- V1 不做简历投递、职位匹配、JD 定制和人工审核。
- V1 不引入 RAG、向量数据库、多 Agent 或长期语义记忆。
- V1 不让模型直接操作业务数据库。

## 3. 已有业务字段

业务库已有字段如下。姓名、手机号为必填；其余字段按门禁规则分为首段必要字段和创建后的可选字段。

### 3.1 个人信息

- 姓名
- 手机号
- 微信
- 邮箱
- 所在城市
- 个人作品集链接

### 3.2 经历和标签

- 教育经历（多段）：学校名、专业、学历、是否全日制、就读开始时间、就读结束时间、学习经历描述
- 工作经历（多段）：公司名、职位、工作开始时间、工作结束时间、工作经历描述
- 实习经历（多段）：公司名、职位、实习开始时间、实习结束时间、实习经历描述
- 项目经历（多段）：项目名、项目角色、项目开始时间、项目结束时间、项目经历描述
- 竞赛（多段）：竞赛名、获奖名称、获奖时间、竞赛经历描述
- 证书（多标签）：正式名
- 技能（多标签）：技能名

## 4. 用户流程

### 4.1 首次创建路径

~~~text
进入“AI 创建第一份简历”
  → 隐私授权组件
  → 手机号来源组件
  → （选择其他号码时）手动手机号组件
  → 姓名输入组件
  → 求职类型组件
  → （其他类型时）首段经历类型组件
  → 开放式首段经历问题
  → LLM 抽取 + 缺口追问
  → 首段经历确认组件
  → 最低门禁达成
  → 用户点击创建简历
  → 创建后丰富
~~~

### 4.2 对话时间线原则

所有消息都保留在同一条时间线中，不跳转独立表单页面。已提交组件变为只读，用户可以回顾之前的选择。

示例：

~~~text
Agent 隐私授权卡
→ 用户点击同意
→ Agent 手机号选择卡
→ 用户选择使用其他号码
→ Agent 手机号输入卡
→ 用户提交号码
→ Agent 姓名输入卡
→ 用户提交姓名
→ Agent 求职类型卡
→ 用户选择校招
→ Agent 开放式经历问题
→ 用户自然语言描述
→ Agent 日期补充卡
→ 用户选择日期
→ Agent 经历确认卡
→ 用户确认
→ Agent 创建简历卡
~~~

### 4.3 语气定义

Agent 使用“温和、明确、正式但不僵硬”的中文语气：

- 先确认已理解的事实，再说明还缺什么。
- 每轮只追问一个最高优先级缺口。
- 不责备用户信息不完整，不使用压迫表达。
- 对未知事实明确说“暂时不知道”，不替用户猜测。
- 正式化时使用职业化表达，但保留用户原始事实和数字。
- 结构化组件前用一句短说明解释用途，避免连续输出长段落。

推荐表达：

> 我已经记录了公司和职位。为了确认这段经历，还需要补充开始和结束时间。

不推荐表达：

> 你的信息不完整，请重新输入全部内容。

## 5. 结构化对话协议

### 5.1 Agent 消息模式

| 模式 | 自由输入框 | 适用场景 |
| --- | --- | --- |
| \`ui_only\` | 关闭 | 隐私、手机号、姓名、求职类型、确认、创建 |
| \`chat\` | 开启 | 开放式经历描述、事实补充 |
| \`hybrid\` | 按组件配置 | 日期补充、创建后丰富、确认后的继续对话 |

### 5.2 ConversationTurn

~~~text
ConversationTurn
- message_id
- sender: assistant | user | system
- stage
- input_mode: ui_only | chat | hybrid
- blocks[]
- composer
- created_at
~~~

\`blocks\` 支持：

~~~text
TextBlock
ComponentBlock
ResumePatchBlock
StatusBlock
ErrorBlock
~~~

组件块：

~~~text
ComponentBlock
- component_id
- component_name
- component_version
- props
- status: active | submitted | expired | replaced | confirmed
- allowed_actions
- validation_schema
~~~

输入框：

~~~text
composer:
  enabled
  placeholder
  accepted_input: text | none
  max_length
~~~

### 5.3 组件生命周期

1. Python 状态机返回当前阶段。
2. 渲染层根据阶段输出唯一主要活动组件。
3. 用户提交组件事件。
4. 服务端校验组件 ID、事件、会话版本和 payload。
5. 原组件变为 \`submitted\` 或 \`confirmed\`，不可重复生效。
6. 时间线追加结构化用户回复摘要和下一条 Agent 消息。
7. 修改关键字段时，依赖它的确认状态失效并重新计算门禁。

同一时间只能有一个主要 \`active\` 组件。点击过期组件返回 \`COMPONENT_EXPIRED\`，并引导用户回到当前有效组件。

## 6. 阶段与组件映射

阶段由 Python FSM 生成，LLM 不得输出阶段或组件名称。

| Stage | 主要组件 | 输入模式 |
| --- | --- | --- |
| \`PRIVACY_CONSENT\` | \`PrivacyConsentCard\` | \`ui_only\` |
| \`PHONE_SELECTION\` | \`ResumePhoneSelector\` | \`ui_only\` |
| \`MANUAL_PHONE_INPUT\` | \`ResumePhoneInput\` | \`ui_only\` |
| \`NAME_CAPTURE\` | \`ResumeNameInput\` | \`ui_only\` |
| \`JOB_TYPE_SELECT\` | \`JobTypeCards\` | \`ui_only\` |
| \`ANCHOR_TYPE_SELECT\` | \`AnchorTypeCards\` | \`ui_only\` |
| \`ANCHOR_COLLECTING\` | 文本问题、短文本、学历、日期组件 | \`chat\` / \`hybrid\` |
| \`CONTENT_DISAMBIGUATION\` | \`ChoiceChips\` 或补充提示 | \`ui_only\` / \`chat\` |
| \`ANCHOR_CONFIRM\` | \`ExperienceConfirmCard\` | \`ui_only\` |
| \`MINIMUM_READY\` | \`CreateResumeCard\` | \`ui_only\` |
| \`RESUME_CREATING\` | \`CreatingStatusCard\` | \`ui_only\` |
| \`RESUME_ENRICHING\` | 文本、进度卡、字段组件 | \`chat\` / \`hybrid\` |
| \`CONTENT_READY\` | \`ExperienceConfirmCard\`、\`ContentReadyCard\` | \`ui_only\` / \`hybrid\` |
| \`CREATE_FAILED\` | \`CreateRetryCard\` | \`ui_only\` |

### 6.1 隐私卡

隐私文案由产品预设，不由模型生成，至少包含：

- 数据处理目的。
- 将收集的信息类型。
- AI 如何处理用户输入。
- 不会自动公开、投递或发送给第三方。
- 用户可以退出并删除草稿。
- 完整隐私政策链接和版本号。
- “同意并继续”和“暂不使用”按钮。

### 6.2 手机号

登录手机号存在时，展示脱敏号码和两个选项：

- 使用此号码。
- 使用其他号码。

手动号码使用前端和后端双重格式校验：

~~~text
^1[3-9]\d{9}$
~~~

不发送验证码，不验证号码归属，只提示“仅完成格式校验”。完整手机号不得进入 LLM prompt、模型上下文或 trace。

### 6.3 姓名和求职类型

姓名使用短文本组件，过滤纯空格和明显非法内容。求职类型提供：

- 校招
- 社招
- 其他

求职类型用于选择首段经历路径和创建后丰富优先级，不写入已有简历字段。

## 7. 内容门禁

### 7.1 两级门禁

| 门禁 | 作用 | 条件 |
| --- | --- | --- |
| 业务创建门禁 | 允许创建业务简历实体 | 核心资料、求职类型、首段必要经历已确认 |
| 正式内容门禁 | 判断已有正式可用内容 | 业务简历已创建，至少一段 AI 改写已被用户确认，无冲突 |

正式内容门禁不能反向删除或隐藏已经创建的业务简历。

### 7.2 首段必要经历映射

| 求职类型 | 默认锚点 | 创建所需字段 |
| --- | --- | --- |
| 校招 | 教育经历 | 学校、专业、学历、开始时间、结束时间或至今 |
| 社招 | 工作经历 | 公司、职位、开始时间、结束时间或至今 |
| 其他 | 用户选择教育、工作、实习或项目 | 对应记录的核心字段 |

实习核心字段为公司、职位、开始时间、结束时间或至今；项目核心字段为项目名、角色、开始时间、结束时间或至今。

以下信息不阻塞业务简历创建：

- 经历描述和成果。
- 是否全日制。
- 第二段经历。
- 微信、邮箱、城市、作品集。
- 技能、证书和竞赛。

社招用户没有正式工作经历时，提供：使用实习、使用项目、修改求职类型、保存草稿并退出。

### 7.3 门禁公式

~~~text
can_create_resume =
    privacy_accepted
    AND resume_phone_format_valid
    AND name_confirmed
    AND job_type_confirmed
    AND anchor_type_allowed
    AND anchor_required_fields_complete
    AND anchor_dates_valid
    AND anchor_confirmed
    AND unresolved_conflicts == 0
~~~

达到门禁后才展示 \`CreateResumeCard\`。用户点击主按钮后，服务端才写入业务简历。

### 7.4 AI 改写确认门禁

创建后的经历先生成提议内容：

~~~text
用户事实
  → LLM 抽取
  → LLM 正式化
  → ExperienceConfirmCard 展示提议
  → 用户确认
  → 更新正式简历 revision
~~~

用户选择“需要调整”时，提议内容不得写入正式简历，回到 \`RESUME_ENRICHING\` 继续对话。

## 8. 首段经历采集 Loop

### 8.1 开放式首问

校招：

> 请介绍当前或最高的一段教育经历，包括学校、专业、学历和就读时间。你可以像平时聊天一样描述。

社招：

> 请介绍一段最近或最有代表性的工作，包括公司、职位和大致任职时间。

实习：

> 请介绍一段实习经历，包括公司、职位和实习时间。

项目：

> 请介绍一个代表性项目，包括项目名、你的角色和项目时间。

### 8.2 处理链路

~~~text
自然语言输入
  → LLM 抽取候选字段
  → Pydantic Schema 校验
  → 确定性格式与时间校验
  → 更新临时经历
  → 计算缺失字段
  → 输出一个最高优先级问题或组件
  → 字段齐全后输出确认卡
  → 用户确认
  → MINIMUM_READY
~~~

LLM 输出可以包含 \`field_updates\`、\`evidence_spans\`、\`ambiguities\` 和 \`extra_records\`，但不能输出当前 Stage、Vue 组件、门禁结果或写库指令。

### 8.3 缺口优先级

工作和实习：

1. 公司与职位。
2. 开始和结束时间。
3. 工作/实习归属歧义。
4. 经历确认。
5. 创建后追问职责、行动、方法和成果。

教育：

1. 学校。
2. 专业与学历。
3. 开始和结束时间。
4. 经历确认。
5. 创建后追问全日制和学习亮点。

项目：

1. 项目名与角色。
2. 开始和结束时间。
3. 经历确认。
4. 创建后追问行动、方法和成果。

一轮只处理一个最高优先级缺口，但同一条消息可以抽取多个字段。

### 8.4 缺口组件策略

| 缺失内容 | 组件或交互 |
| --- | --- |
| 公司、职位、学校、专业、项目名 | 短文本组件或针对性追问 |
| 学历 | \`DegreeSelector\` |
| 开始和结束时间 | \`DateRangeSelector\` |
| 工作、实习、项目归属 | \`ChoiceChips\` |
| 职责、行动、方法、成果 | 自然语言问题 |
| 整段经历确认 | \`ExperienceConfirmCard\` |

结构化事实优先使用组件；需要回忆、组织和解释的内容优先使用自然语言。

## 9. 复杂交互规则

### 9.1 一次提供多段经历

- 拆分成多个临时记录。
- 选择符合求职类型的一段完成业务创建门禁。
- 其他记录保留到创建后的丰富阶段。
- 未确认的其他记录不得阻止业务简历创建。

### 9.2 内容归属不明确

显示：

> 这段内容更接近哪种经历？

选项：工作、实习、项目。选择前不得写入具体业务模块。

### 9.3 时间处理

- “至今”是合法结束状态。
- 结束时间早于开始时间必须要求修正。
- 模型不能自行推断“至今”。
- 未知月份不能自动填成一月。
- 年月统一使用 \`YYYY-MM\`。

### 9.4 修改和幂等

- 修改姓名会同步更新简历名称。
- 修改首段关键字段会使确认状态失效。
- 修改求职类型会重新计算必要锚点，但保留已采集事实。
- 已提交组件重复提交不能产生第二次状态变更。
- 创建简历按 session 幂等，重试不能产生重复业务简历。

### 9.5 解析失败

1. Structured Output 校验失败自动重试一次。
2. 再失败时不推进阶段。
3. 保留原始用户消息，输出针对性的组件或追问。
4. 网关不可用时按配置选择规则降级或安全报错。

## 10. 创建后丰富

### 10.1 创建成功消息

包含：

- 创建成功状态。
- 简历 ID 或名称。
- 当前完成度。
- “继续完善”和“稍后再说”。
- 下一条高价值问题。

“稍后再说”是正常结束，不计为技术失败。

### 10.2 丰富优先级

社招：首段工作职责 → 行动/方法/成果 → 更多工作经历 → 项目 → 教育/技能/证书 → 可选联系方式。

校招：实习或项目 → 竞赛 → 教育亮点 → 技能和证书 → 可选联系方式。

其他：当前锚点描述和成果 → 下一段核心经历 → 技能、证书和可选信息。

## 11. Agent 与 LLM 边界

### 11.1 Python FSM 负责

- 当前阶段和合法转移。
- 活动组件和输入模式。
- 门禁计算。
- 字段格式和时间校验。
- 组件生命周期和幂等。
- 草稿、业务简历写入。
- 错误码和恢复策略。

### 11.2 LLM 负责

- 从用户自然语言抽取明确事实。
- 标注证据片段和歧义。
- 将已确认事实改写为正式简历表达。

### 11.3 LLM 禁止负责

- 决定 Stage。
- 决定使用哪个 Vue 组件。
- 宣布门禁通过。
- 自行补全缺失事实。
- 覆盖用户已确认字段。
- 直接写数据库。
- 处理完整手机号、登录标识或会话元数据。

## 12. 技术架构

### 12.1 V1 选型

- Vue 对话组件系统。
- Python FastAPI。
- Python 显式 FSM。
- Pydantic 状态、事件和模型输出 Schema。
- SQLite 会话、时间线和 MVP 业务简历存储。
- OpenAI Python SDK 兼容网关。
- 前端开发代理和 JSON API。

V1 暂不使用 LangChain、LangGraph、AgentExecutor、多 Agent、RAG 或向量数据库。当前流程是明确枚举的单主线状态机，显式实现更容易测试非法事件、回退、幂等和门禁。

当出现上传简历解析、旧简历合并、JD 定制、并行模型节点或人工审核时，再评估迁移 LangGraph。

### 12.2 服务接口

~~~python
transition(
    state: ResumeDraftState,
    event: ResumeEvent,
) -> TransitionResult
~~~

模型接口：

~~~text
ExperienceExtractor
ResumeRewriter
~~~

渲染层根据 \`TransitionResult\` 生成 \`ConversationTurn\`。

### 12.3 OpenAI SDK 配置

~~~dotenv
RESUME_AGENT_LLM_PROVIDER=openai
OPENAI_API_KEY=<server-side-secret>
OPENAI_BASE_URL=https://re.94xy.cn
OPENAI_MODEL=gpt-5.5
OPENAI_STRUCTURED_OUTPUT_MODE=json_schema
OPENAI_TIMEOUT_SECONDS=30
OPENAI_MAX_RETRIES=2
OPENAI_STRUCTURED_OUTPUT_RETRIES=1
RESUME_AGENT_LLM_FALLBACK_TO_RULES=true
~~~

代码使用官方 SDK 的兼容形式：

~~~python
client = OpenAI(
    api_key=settings.openai_api_key,
    base_url=settings.openai_base_url,
    timeout=settings.openai_timeout_seconds,
    max_retries=settings.openai_max_retries,
)
client.chat.completions.create(
    model=settings.openai_model,
    messages=messages,
    response_format=response_format,
)
~~~

如果网关不支持 \`json_schema\`，切换为 \`json_object\`，并继续由 Pydantic 校验结果。

## 13. API 设计

~~~text
POST   /ai-api/resume-agent/sessions
GET    /ai-api/resume-agent/sessions/{id}/timeline
POST   /ai-api/resume-agent/sessions/{id}/component-events
POST   /ai-api/resume-agent/sessions/{id}/messages
POST   /ai-api/resume-agent/sessions/{id}/create
DELETE /ai-api/resume-agent/sessions/{id}
~~~

组件事件：

~~~json
{
  "component_id": "block_xxx",
  "event": "submit",
  "payload": {},
  "revision": 3,
  "idempotency_key": "event_xxx"
}
~~~

Agent 响应至少包含：

~~~text
session_id
revision
stage
turn / turns
missing_fields
gate.core_ready
gate.anchor_ready
gate.can_create
gate.formal_content_ready
gate.blockers
draft_id
resume_id
trace_id
~~~

手机号和登录标识只在服务端内部状态及脱敏视图中处理，不进入模型请求和客户端日志。

## 14. 隐私与安全

- API Key 只放服务端环境变量，不进入 Vue、Git、README、测试或模型输出。
- \`.env\` 文件必须被 Git 忽略。
- 手机号、邮箱、微信号在 SDK 边界二次脱敏。
- 模型请求使用 allow-list DTO，不传完整 profile、metadata、姓名或登录手机号。
- trace 只使用随机 ID，不携带 prompt、响应体或用户内容。
- 网关错误对客户端返回安全错误摘要，不返回响应体和凭证。
- 用户自由文本可持久化到会话时间线；生产环境需关闭反向代理和 APM 的请求体采集，或增加日志脱敏。
- 用户可以删除草稿和整个创建会话。
- 当前使用的网关密钥应使用专用、可撤销凭证；明文暴露后应轮换。

## 15. 验收指标

| 指标 | MVP 目标 |
| --- | ---: |
| Stage 与组件映射正确率 | 100% |
| UI-only 阶段错误开放文本输入 | 0 |
| 已提交组件重复生效 | 0 |
| 过期组件修改当前状态 | 0 |
| 刷新后活动组件恢复正确率 | ≥99.5% |
| 已确认字段被重复追问 | ≤1% |
| 内容门禁误放率 | ≤1%，关键集为 0 |
| 内容门禁误阻率 | ≤3% |
| 可选字段阻止业务创建 | 0 |
| 第一段必要经历完成率 | ≥75% |
| 首段经历提问轮数 P50 | ≤4 |
| 首段经历提问轮数 P90 | ≤7 |
| 门禁后一次确认进入创建 | ≥95% |
| 业务简历写库成功率 | ≥99% |
| 重复创建简历 | 0 |
| 创建后同会话继续丰富率 | ≥35% |
| 字段抽取 micro-F1 | ≥95% |
| AI 改写关键事实虚构 | 0 |
| 完整手机号进入 LLM 或 trace | 0 |

## 16. Eval 方案

### 16.1 离线数据集

建立脱敏样本集，覆盖：

- 只提供公司和职位。
- 一条消息同时提供多字段。
- 中文和英文公司/职位。
- 至今、缺月份、倒序日期。
- 多段经历混写。
- 工作/实习/项目归属歧义。
- 提示注入、虚构数字、敏感信息。
- 用户修改已确认字段。

### 16.2 自动评测

- 字段级 precision、recall、micro-F1。
- 日期合法率和倒序拦截率。
- 门禁误放、误阻率。
- 组件映射和输入模式准确率。
- 过期事件、重复事件、幂等测试。
- 改写数字和事实 grounding 检查。
- 手机号、邮箱、微信号泄露扫描。

### 16.3 人工评测

每条改写按事实保持、正式程度、可读性、成果表达和语气分别评分。任何新增关键数字、公司、职位、技术栈或成果都判定为严重错误。

## 17. 测试计划

### 17.1 后端

- FSM 单元测试。
- Pydantic Schema 和模型解析测试。
- Fake OpenAI SDK 测试。
- API 全流程测试：校招、社招、其他类型。
- 组件生命周期和过期事件测试。
- 手机格式和隐私泄露测试。
- 业务简历创建幂等测试。
- AI 改写确认后才更新 revision 的测试。

### 17.2 前端

- Vue 类型检查。
- Vite 生产构建。
- Playwright E2E：隐私 → 手机号 → 姓名 → 求职类型 → 首段经历 → 创建 → 丰富。
- UI-only 阶段输入框关闭测试。
- 刷新后活动组件恢复测试。
- 错误、重试、修改和移动端布局测试。

### 17.3 真实网关 Smoke Test

使用 \`backend/scripts/smoke_llm.py\` 发起一次抽取请求，确认：

- API Key 从环境变量读取。
- Base URL 和模型 ID 正确。
- 网关支持当前结构化输出模式。
- 返回内容能通过 Pydantic 校验。
- 请求中不含完整手机号或其他受保护字段。

## 18. MVP 当前实现与后续迭代

当前 MVP 已实现单一对话时间线、Python FSM、SQLite 会话、结构化组件、首段经历门禁、创建后丰富、OpenAI SDK 适配、规则 fallback 和 AI 改写确认。

后续迭代优先级：

1. 接入正式业务简历服务和认证用户上下文。
2. 完整支持教育、工作、实习、项目、竞赛、证书和技能字段的创建后组件。
3. 增加 SSE 流式输出和更细粒度的进度状态。
4. 增加 Playwright E2E 测试及 CI。
5. 增加人工审核和事实冲突处理。
6. 评估上传简历解析、旧简历合并和 JD 定制。

## 19. Definition of Done

满足以下条件才可称为 MVP 完成：

- 新用户可以从零资料进入完整首段经历流程。
- 所有结构化步骤均在对话时间线中完成。
- 未满足门禁时不会展示可创建按钮或允许创建接口成功。
- 满足门禁后由用户点击创建，且创建按 session 幂等。
- AI 改写在用户确认前不更新正式简历。
- LLM 失败时状态机不被推进到非法阶段。
- 测试、类型检查和生产构建通过。
- API Key 不出现在前端、日志、trace、源码或文档中。