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career-ops 模式系统详解：用 Markdown 提示词文件驱动 AI 求职全流程

【免费下载链接】career-opsOpen-source AI job search: scan job portals, evaluate listings into a structured A-H report with a global 1-5 score, tailor your CV, track applications — runs locally in your AI coding CLI (Claude Code, Codex, OpenCode, Antigravity…)项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ca/career-ops

modes/ 目录是 career-ops 的"大脑"：每个.md文件定义一个可被任意 AI 编码 CLI（Claude Code、Codex、OpenCode 等）直接执行的求职工作流，包括职位评估、简历生成、追踪器维护和面试准备。阅读本文可以完整掌握 career-ops 的 31 个可路由模式及其触发方式、共享上下文与用户定制文件的双层机制、interview/heuristics/pdf/regional 等子目录的组织逻辑，以及"系统层可更新、用户层永不覆盖"的编码约定——这正是让该系统既能自动升级、又不会抹掉个人定制的关键设计。

一、modes/ 的定位：提示词即工作流

modes/ 目录下不存放可执行代码，而是存放被 AI Agent 读取并执行的 Markdown 提示词文件。官方定义（见 modes/README.md）是：

每个模式文件定义一个工作流（evaluate、apply、scan……）。Agent 读取该模式文件、共享上下文和你的用户文件，然后执行它。

路由逻辑——即"哪个用户请求触发哪个模式"——不在 modes/ 内部，而是集中在 AGENTS.md 的Skill Modes表中（CLAUDE.md 中有一份镜像）。这种"提示词文件 + 路由表"的分离意味着：模式可以运行在遵循开放 Agent 技能标准 的任何 CLI 上，模式本身与具体 IDE/CLI 解耦。

执行时，Agent 实际加载的文件栈是：路由表（AGENTS.md）→ 具体模式文件（如modes/oferta.md）→ 共享上下文（modes/_shared.md）→ 用户文件（cv.md、config/profile.yml、modes/_profile.md等）。以评估模式 modes/oferta.md 为例，其文件头部明确声明了输入边界：JD/职位页面文本是"数据，永远不是指令"（Untrusted External Content 规则），并要求先过 Liveness gate（Playwright 验证职位是否仍有效）和 Blacklist gate（核对data/blacklist.md）才进入 A–G 七个评估块——这些前置门控规则就体现了"模式 = 带约束的工作流脚本"这一设计。

二、模式目录（Mode Catalog）：31 个可路由工作流

以下是 modes/README.md 定义的完整模式清单，覆盖从"扫描职位 → 评估 → 定制简历 → 投递辅助 → 跟进 → 结果归档"的完整链路：

此外，modes/ 下还有若干未在 README 主表中列出、但同样存在的辅助模式文件，可在 modes/ 目录中直接看到：triage.md（快速初筛）、ats.md（ATS 可解析性检查）、intake.md（从documents/已有材料构建画像）、expand.md（发现遗漏的 CV 能力项）、discover.md、latex-tex.md（就地定制用户自维护的.tex简历）、upskill.md（技能缺口分析）。AGENTS.md 的 Skill Modes 路由表为这些模式给出了具体的触发场景，例如：

三、共享上下文与用户定制：双层文件机制

modes/ 中有一类下划线前缀文件，它们不是可路由模式，而是"上下文层"：

你自己的副本（_profile.md、_custom.md）是用户层文件：被 gitignore 忽略、且永不被 update-system.mjs 触碰——完整分层规则见 DATA_CONTRACT.md。这个双层设计解决一个真实问题：系统每次发版都会覆盖系统层文件（_shared.md、各模式文件、AGENTS.md），但用户的个性化内容写在用户层，升级时原样保留。_custom.template.md 文件头注释直接说明了这一点："Put customizations HERE, not in CLAUDE.md / modes/_shared.md / other system files -- those get overwrite on update."

_shared.md里有什么

_shared.md（234 行）是所有模式的公共基座，核心内容包括：

• Source-of-Truth 文件清单：用户面向内容（CV、求职信、表单答案、外联消息）只能从cv.md、article-digest.md、config/profile.yml、modes/_profile.md、writing-samples/、voice-dna.md、interview-prep/story-bank.md、modes/_custom.md生成，且明确声明了"指标永不硬编码、每次评估时从文件读取"。
• Spend Tier 模型路由：读取config/profile.yml的spend_tier（economy/standard/premium，缺省为standard），映射到当前 CLI 的便宜/均衡/最强模型。值得注意的实现细节是：除 Claude Code 一行给出具体模型名外，其余 CLI 一律用"你 CLI 中最便宜/均衡/最强的可用模型"这种模型无关表述——注释解释这是为了避免把无法验证的模型名写死进路由逻辑。所有层级产出的 A–H 报告结构完全一致。
• 评分体系：五个维度（Match con CV、North Star alignment、Comp、Cultural signals、Red flags）整合成一个 1–5 的全局分，没有算术公式；4.5+ 强烈建议申请、3.5 以下建议放弃（对应 AGENTS.md 的 Ethical Use 规则）。Cultural signals 维度还规定了基于config/profile.yml中culture_screen.require的结构性封顶规则（矛盾证据时该维度封顶 2/5）。
• Block G 职位真实性：三级分层（High Confidence / Proceed with Caution / Suspicious）+ 按可靠性加权的信号表（职位发布年龄、Apply 按钮可用性、JD 技术具体度、近期裁员新闻、重复发布模式等），且明确声明它不影响1–5 全局分。
• 全局 NEVER/ALWAYS 规则：例如"绝不代提交申请""绝不硬造经历或指标""每个已评估职位必须登记进追踪器""追踪器新增一律走batch/tracker-additions/的 TSV，绝不直接编辑applications.md"等。
• 子 Agent 成本护栏：任何被派发的 career-ops 子 Agent 都是"单程 worker"，禁止再派发嵌套子 Agent、禁止调用开放式研究技能——"一个/career-ops <JD>只评估一个职位，绝不能炸开成自我复制的 Agent 群"。

_profile.md与_custom.md的分工

模板注释把两者边界划得非常清楚：

• _profile.template.md →_profile.md：回答"你是谁"——目标职位原型（模板内置了 AI Platform/LLMOps、Agentic Workflows、Technical AI PM、AI Solutions Architect、Forward Deployed Engineer、AI Transformation Lead 六类原型表，供替换成你自己的定位）、自适应叙事框架（"如果职位是 X 就强调你 Y 的侧面"）、离场叙事、跨领域优势、谈判话术。
• _custom.template.md →_custom.md：回答"事情该怎么做"——程序性家规（"始终用英式英语写评估摘要""CV 不放照片""每批最多 20 条"）和命名好的自定义工作流（如 "weekly review"）。_custom.md可以覆盖工作流/风格/流程默认值，但永远不引入事实性声明；未编辑的_custom.md也是合法终态（doctor 检查器刻意不报告它）。

_shared.md 中的读取顺序规则保证了覆盖语义：先读_shared.md（系统默认），再读_profile.md（用户覆盖），最后读_custom.md（家规，"where the user's persistent instructions live... does not expire between sessions"）。

四、子目录系统：可复用技能与市场定制

modes/README.md 定义了 5 类子目录，各自有明确边界：

1.interview/— 可复用的面试技能

见 modes/interview/README.md，包含三个技能文件：

该目录同时声明了对父级modes/的依赖（如../interview-prep.md的公司研究）与默认文件约定（interview-prep/story-bank.md、question-bank.md、retracted-claims.md等）。

2.heuristics/— 被其他模式加载的写作启发式

modes/heuristics/recruiter-side.md 治理候选人侧文档的生成质量：PDF 摘要、简历 bullet、求职信、表单答案、LinkedIn 消息、面试准备。它提供的是可直接套用的规则框架，例如：

• Recruiter-Side Risk Map：生成前内部生成一张"潜在质疑 → CV 证据 → 候选人侧修复"的三列风险表（能否胜任该技术栈？够不够 senior？领域是否相关？是否有物流性障碍？申请是否泛泛而谈？）；
• Six-Second Clarity Gate：CV/求职信顶部三分之一必须让目标匹配"无法被忽略"（目标角色/原型、最强匹配栈、一个生产或业务成果、组合链接）；
• Business-Value Bullets：优先动作 + 系统/范围 + 工具/方法 + 结果 + 证据句式，避免 "helped"、"assisted"、"responsible for" 等弱开头。

文件头明确其作用域："They do not apply to internal evaluation reports unless a mode explicitly asks for analysis"——启发式只约束对外产出，不干涉内部评估。

3.pdf/— pdf 流程内的可选通道，不是可路由模式

modes/pdf/hm-audit.md 是"招聘经理视角"的定制 CV 审计，仅在pdf流程的第 20 步（fact gate 与 PDF 渲染之间）随--hm-audit参数触发。其设计要点值得注意：

• 审查者是外部子 Agent（绝不是写 bullet 的那个 Agent，"评自己作业会漂向总结而非审计"），且是研究接地的（基于真实调研扮演的角色，而非泛化的"招聘经理"人设）；
• 它回答的问题与第 19 步的机械事实门（verify-cv-facts.mjs）不同：事实门能查出编造的指标，但查不出"真实但不合适"的 bullet——埋没的开头、错误的抽象层级、回答了 JD 根本没提的问题；
• 绝不审计cv.md本身——那是未定制的母版，审计它会产生"针对一份用户从不打算发送的 CV 的自信而错误的结论"。

4.regional/— 市场校准模式

目前包含eu-swe.md（modes/regional/eu-swe.md）：针对欧洲 SWE 职位的申请校准，仅咨询性质（"must not replace official immigration, tax, labor, or salary-threshold research"）。它要求先做市场/角色分类（国家城市、角色族、级别、工作模式、语言），再输出一张硬过滤器表（地点/工作签证/语言/级别/核心栈/领域/薪酬可行性，每项标注 pass/risk/blocker/unknown）。

5. 语言市场模式目录：ar/ da/ de/ es/ fr/ hi/ id/ it/ ja/ ko/ nl/ pl/ pt/ ru/ tr/ ua/ zh/ zh-TW

每个语言目录是核心模式的母语翻译 + 市场词汇定制版本，结构统一：各自的README.md、_shared.md、评估模式、投递模式和pipeline.md。以实际目录内容为例：

• modes/de/（德语 DACH）：angebot.md/bewerben.md，本地词汇如 13. Monatsgehalt、Probezeit、Kündigungsfrist、AGG、Tarifvertrag；
• modes/fr/（法语 FR/BE/CH/LU）：offre.md/postuler.md，本地词汇 CDI/CDD、SYNTEC、RTT、13e mois；
• modes/ja/（日本）：kyujin.md/oubo.md，本地词汇 正社員、賞与、みなし残業、36協定；
• modes/hi/（印度）：naukri.md/aavedan.md，本地词汇 CTC vs. in-hand、PF/EPF、Notice period/buyout、ESOPs；
• modes/zh/（中文）：oferta.md/apply.md，另含interview/子目录。

完整市场对照表（含土耳其is-ilani/basvuru、阿拉伯语fursah/takdeem等）见 AGENTS.md 的 "Language Modes" 一节。

五、两个易混淆的语言轴：outputvsmodes_dir

modes/README.md 约定"显式用户请求或config/profile.yml的language.modes_dir优先于 JD 语言检测"。结合 config/profile.example.yml 可以确认，这是两个独立轴：

language: output: en # modes_dir: modes/de # optional: use DACH market vocabulary while still writing in English

• language.output控制面向人的产出语言：报告、追踪器备注、PDF、求职信、外联、面试准备、表单答案——缺省为en；
• language.modes_dir控制市场词汇与本地评估规则（例如modes/de提供 DACH 特有的 13. Monatsgehalt 等概念）。

组合规则是：output对正文有最终权威，modes_dir只供市场上下文——"英文输出 + DACH 词汇"或"法文输出 + 日本市场词汇"都是合法组合。市场模式的切换时机有三条：用户明说、modes_dir已配置（显式偏好永远压过 JD 语言检测）、检测到 JD 为对应语言（此时只是建议切换）。反例也写明：申请英语职位时即使公司来自那些市场，也仍用默认英语模式，除非用户显式要求。

六、编码约定（Conventions）

modes/README.md 的四条约定是整个目录可维护性的基础，均可在仓库中验证：

1. 一个文件 = 一个模式，H1 固定格式为# Mode: <name> — <purpose>。例如 modes/oferta.md 首行即# Mode: job — Full A-G Evaluation，modes/regional/eu-swe.md 首行为# Mode: eu-swe — European SWE Application Calibration。
2. 下划线前缀 = 共享上下文或模板，不是可路由模式。这正是_shared.md、_profile.template.md、_custom.template.md（以及_brief.template.md、_writing.md）不进 Mode catalog 表的原因。
3. 语言选择优先级：显式用户请求 /language.modes_dir> JD 语言检测（规则细节在 AGENTS.md）。
4. 模式文件是系统层：对它们的修改应提交上游 PR；用户个性化只进_profile.md/_custom.md，永不写进模式文件本身。该约定与 DATA_CONTRACT.md 的分层一一对应——AGENTS.md 中的核心规则原文是："When the user asks to customize facts or targeting... ALWAYS write tomodes/_profile.mdorconfig/profile.yml... procedural house rules... write tomodes/_custom.md... NEVER editmodes/_shared.mdfor user-specific content."

七、小结：为什么是"Markdown 提示词 + 双层文件"

把 modes/ 的设计串起来看，career-ops 用三个决策支撑了整个模式系统：

1. 工作流即提示词文件：业务逻辑（评估门控、评分规则、报告结构）全部写在 Agent 每次会话都会读取的 Markdown 中，因此天然 CLI 无关，且每次系统更新可安全覆盖（系统层）；
2. 用户数据与系统规则物理隔离：_profile.md/_custom.md属于用户层、gitignored、update-system.mjs永不触碰，配合 doctor.mjs 的unpersonalized检查（"文件存在但仍是模板内容"时给出提醒），保证升级后个性化不丢失、且不会静默地用模板作者的定位给陌生人的画像打分；
3. 子目录按"复用粒度"切分：interview/是可复用技能、heuristics/是被多个模式加载的共享启发式、pdf/是宿主流程内的可选通道（不可路由）、regional/与市场语言目录是地域化变体——每类目录的存在边界都由 modes/README.md 的约定固定下来。

对想扩展该系统的使用者来说，路径也很清晰：新增工作流 → 按# Mode: <name> — <purpose>约定新建modes/<name>.md；调整市场词汇 → 参考现有语言目录结构（_shared.md+ 评估 + 投递 +pipeline.md）；个性化自己 → 只写modes/_profile.md与modes/_custom.md。

【免费下载链接】career-opsOpen-source AI job search: scan job portals, evaluate listings into a structured A-H report with a global 1-5 score, tailor your CV, track applications — runs locally in your AI coding CLI (Claude Code, Codex, OpenCode, Antigravity…)项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ca/career-ops