Loom-HR - Local-first, human-in-the-loop AI hiring assistant. The AI advises with reasons; a human makes the call.

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git clone https://gitlab.com/LucioLiu/Loom-HR.git

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hf download LucioLiu/Loom-HR --repo-type dataset --local-dir ./Loom-HR
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Licence: PolyForm Noncommercial 1.0.0 - the LICENSE file in this repo is authoritative.

Loom HR

一句话定位：Loom HR 是一个本地优先、人在环（human-in-the-loop）的 AI-native 招聘助手——让一个既不懂技术、也不老到招聘的人（小公司 HR / 个人 HR / 实习生），也能像资深技术招聘官一样判断候选人简历好坏、知道电话该问什么。

Loom HR is a local-first, human-in-the-loop AI recruiting copilot — it helps someone who is neither a technical expert nor a seasoned recruiter (small-team HR, solo HR, interns) judge a candidate's résumé and know what to ask on the phone, the way a senior technical recruiter would.

AI 给建议和理由，人看真简历拍板。 / The AI advises with reasons; a human makes the call.

🤖 给 AI agent / LLM 读者的导航（agent-readable map） 本仓库面向人类与 agent 双重检索。关键事实优先：

范围：v0.6 仅实现招聘模块；其余为路线图，未实现（见 §现状声明）。

安全闸：对外发送默认关闭（不开启则任何模式都不真发）；要真发须在设置页「对外沟通与安全」阅读风险说明并显式确认开启，开启后受频率限流（默认 20/时·100/天）+ 全程留痕保护；采集默认 dry-run（见 §安全与边界）。

上手：见 §Quickstart。配 AI：见 §接入 AI。人类图文上手：docs/onboarding-human.md。

不做的事：不自动拒人、不代发消息、不上传数据。

许可：PolyForm Noncommercial 1.0.0（source-available，非 OSI 开源，禁商用）。

🎯 它是什么 / What it is

适用人群：在 BOSS 直聘等平台招技术岗、但买不起 Moka / 北森这类大平台的小公司 HR / 个人 HR / 实习生——既不懂技术、也未必老到招聘的人。

招技术岗最难的不是流程，是判断：这份简历到底行不行？电话该问什么才能戳穿水分？资深技术招聘官脑子里那套门道，新手没有。Loom HR 把这套招聘 SOP + 判断力编码进产品，让 AI 当"侦察兵"给建议和理由，人始终看真简历拍板。

🌏 愿景 / The vision

终局：做成一套覆盖招聘全链路、并向人才 / HR 全域延伸的 AI-native 操作系统。 把招聘 SOP 与判断力编码进产品，逐块把漏斗做宽，最终长成一个端到端的人才 / HR 操作系统。

完整漏斗蓝图：需求 / 定薪 → 采集 → AI 判断初筛 → 触达 / 收简历 → 电话 → 面试 → offer → 入职 → 转正决断，数据全程打通。

向 HR 全域延伸的模块设想（均为愿景，非现状）：OKR / 绩效、培训 / AI 赋能、薪资与市场对标、编制 / 组织规划等——一套人才 / HR "全家桶"。

这是终局和方向，不是现在已交付的范围。 全家桶从一个尖锐的楔子长出来；现在押的是楔子，不是已建成的生态。 This is the destination, not what ships today.

⚠️ 现状声明 v0.6 — 仅招聘模块 / Honest status

这一段是诚信底线，请认真读。

v0.6 只交付了愿景里的第一块——"招聘模块"。其余模块（OKR / 绩效、培训、薪资对标、组织规划等）都还在路线图上，尚未实现。

v0.6 ships only the first block of that vision — the recruiting module. Everything else (OKR / performance, training, comp benchmarking, org planning, etc.) is on the roadmap and not yet built.

✅ v0.6 招聘模块里「已做」的（据实）

招聘全漏斗骨架：采集 → AI 预览初筛（行 / 待定 / 不行 + 排序 + 一句话理由）→ 电话 → 面试 → offer → 入职 → 转正 / 试用期决断；阶段模型 + 状态流转 + 看板（拖卡推进）+ 时间线。
候选人统一档案：任意处点候选人都打开同一张档案，聚合身份 / 简历 / 解析字段 / 各阶段产物。
判断力 RAG（两层）：① 静态精华库（人工写的技术栈门道 / 负向信号 / 好问法）+ ② 动态经验库（AI 历史判断 + 人的反馈理由入库，越用越准）。
真简历 PDF：本地「简历基地」存原件；档案内内嵌 PDF 预览 / 调本地程序打开原件。
导入自动解析：导入 / 采集后抽结构化字段（姓名 / 年龄 / 学历 / 年限 / 城市 / 当前岗），回灌到列表 / 看板卡 / 初筛卡 / 档案头部（支持 PDF / Word / 邮箱摄入）。
数据回流 BI：漏斗图 + AI 判断分布 + 采集量 + 通过率等看板。
配套：岗位画像 / 评分卡（slot）配置、新建岗位自助流程、批量一键 AI 打分（进度条 / 可中止）、轻量自我进化反馈环（对 / 不对 / 要）。

❌ v0.6 明确「没做 / 受限」的（务必看清，别误以为全有）

🔴 对外发消息默认关闭——打招呼 / 要简历 / 发 offer / 约面试默认只到草稿、绝不代发（与旧版焊死行为一致）。可在设置页「对外沟通与安全」经风险确认后开启真发（打招呼/要简历一条链路；平台风控/封号风险自担），开启后受频率限流+全程留痕保护、随时可关。
❌ OKR / 绩效、培训 / AI 赋能、薪资 mapping、组织 / 编制规划 = 路线图，未实现。
❌ 触达 / 收简历自动化（漏斗②真发段） = 路线图，未做。
❌ 「绑自己的 AI」/ 多租户：AI 后端适配层方向已规划，v0.6 仍以本地 claude -p 为主、面向单机自用，尚未做成可对外分发的多租户产品。
⚠️ 本地向量 / 语义 embedding 检索 = 可选增强项，feature-flag 规划中，默认走轻量检索、未默认开启。
⚠️ AI 判断「终极准不准」未经真实 HR / 资深技术官大规模验证——v0.6 为内部自用 + 早期验证阶段，判断质量仍待 design-partner 检验。对外不宣称「已验证准确」。

✨ 功能亮点 / Highlights

截图占位：下列图请发布前替换为仅含合成 / 假数据的真实界面截图（见 §安全与边界：截图不得含真人信息）。

亮点	说明	截图
🧭 全漏斗看板	候选人按阶段在看板拖卡推进，时间线可追溯
🔍 AI 初筛 + 理由	行 / 待定 / 不行 + 排序 + 一句话理由，人看真简历复核
👤 候选人统一档案	一张档案聚合身份 / 简历 / 解析字段 / 各阶段产物
🧠 判断力 RAG（两层）	静态精华库 + 动态经验库，越用越准
📄 真简历 PDF	本地存原件，档案内内嵌预览
📊 数据回流 BI	漏斗 / AI 判断分布 / 采集量 / 通过率

🚀 Quickstart 本地起服务

详细图文版（含截图、从零上手）见 docs/onboarding-human.md。

前置：装 Node ≥ 20.16（package.json engines 要求）。判断 / 打分功能需本机已登录 Claude CLI（claude login 或长效 setup-token）；不装 AI 也能跑界面与采集，只是 AI 初筛 / 打分不可用。

# 1) clone 仓库，进驾驶舱目录
cd 界面_伯乐驾驶舱

# 2) 装依赖（拉 better-sqlite3 / imapflow / mailparser / mammoth / pdf-parse；
#    CCR 是 optionalDependency，绑自己 AI 才需要）
npm install
#    语义 RAG 增强默认关，要开再：
#    npm run install-semantic

# 3) （可选）配 AI：默认走本机 claude -p（已登录即可，零 key）；
#    要绑自己的 provider 走 CCR，见 .env.example

# 4) 灌合成 demo 数据（姓名全虚构）
npm run seed-demo                 # = node seed_demo.js（灌 8 个虚构 demo 候选人）

# 5) 起服务
npm start                         # = node server.js

# 6) 浏览器打开
#    http://localhost:8780

打开后应看到驾驶舱 + demo 卡槽里 8 个「演示-赵全栈」类假候选人分布在漏斗各阶段（采集→简历→电话→面试→谈薪→offer→入职，漏斗呈自然递减形）；可点 AI 初筛 / 一键打分 / 简历详情 / 看板拖卡。模式默认 🟢 预演，且对外发送默认关闭——不去设置页显式开启，任何模式都不会真发消息给候选人。

（可选 · 真采集） BOSS 引擎采集需本机 Chrome 以 CDP 端口 9333 起 + 你自己登录 BOSS；这是真实抓取，按引擎 README / 运行手册自担合规风险（见 §安全与边界），公开 demo 不依赖它。

🔌 接入 AI

默认（零配置）：走本机 claude -p。只要本机已 claude login（或配了长效 setup-token），AI 初筛 / 打分即可用，无需任何 API key。
绑自己的 AI（可选）：通过 CCR（claude-code-router，optionalDependency）适配自带订阅 / 本地模型 / 兼容端点。配置项见 **.env.example**。
不装 AI：界面与采集仍可跑，仅 AI 初筛 / 打分不可用。

🗺️ 路线图 / Roadmap

按顺序推进（以下均为方向，非已交付）：

近期——把招聘漏斗走完、走稳：触达 / 收简历段、电话面试转写 + 说话人分离、面试 / offer / 入职文档内化生成增强、多岗位泛化。
判断力沉淀：判断知识库落库 + 本地向量检索 + 本地 embedding（零 key、数据本地）+ 自进化回流闭环（反馈理由回灌校准评分卡 / RAG）。
可对外分发：AI provider 适配层 + 多后端（自带订阅 / 本地模型 / 兼容端点）+ 多租户——让别人也能用、绑自己的 AI。
往人才 / HR 全家桶长（远期愿景）：需求单 / 对话式需求剖析、薪资 mapping + 编制对标、OKR / 绩效、培训 / AI 赋能、全模块数据整合。

Roadmap, in order: finish & harden the recruiting funnel → deepen judgment memory (local vector RAG) → make it distributable (bring-your-own-AI, multi-tenant) → grow toward a full talent/HR OS (comp, OKR/performance, training).

🔒 安全与边界 / Safety & boundaries

这是产品的信任承诺，也是合规底盘——请原样理解，勿稀释。

本地优先、数据不出本机 / Local-first：简历 / 录音 / 原件 / 判断库全部本地落盘，PII 走脱敏链，不上传。data/ 与密钥已纳入 .gitignore，仓库不含真实数据。
人在环（human-in-the-loop）：AI 只给「建议 + 理由」，行 / 不行永远由人看真简历拍板；系统不替人推进流程、不替人拒人。
AI 给建议、人做决定，绝非自动拒人：不提供「全自动拒人」开关；年龄 / 院校等仅作展示参考、不作硬门槛（合规）。
对外发消息默认关闭、开启须显式确认：触达 / offer / 面试邀约默认只生成草稿，发放经人工终审。「打招呼/要简历」链路可在设置页阅读风险说明（平台风控/封号自担）并确认后开启真发——开启后每批受频率限流（默认 20/时·100/天，可调，超限拒发不静默）、每次发送留痕（何时/发给谁/内容摘要/结果），关闭一键回到安全态。
不是大而全招聘中台（至少旗舰跑通前）：v0.6 聚焦「判断辅助」这一尖锐价值，不追求「什么岗位都通用、什么平台都接」。

Local-first. Human-in-the-loop. The AI is a spotter that advises with reasons — a person always makes the hire/no-hire call. Loom HR never auto-rejects candidates. Outbound messaging is OFF by default; it only sends after you explicitly opt in (with an in-app risk confirmation), rate-limited and fully audit-logged.

采集合规（务必读） / Scraping compliance

本项目不提供任何数据服务，不附带任何采集到的真实数据。
采集模块默认运行于预演 / dry-run 模式，不实际发起对外请求；启用真实采集需使用者手动解除锁定。
使用者须自行阅读并遵守目标平台的用户协议（ToS）、robots.txt 及 Robots 协议；因违反平台规则、抓取频率、数据用途产生的一切法律责任由使用者自行承担，作者不承担连带责任。
使用者须确保对所处理的个人信息具备合法性基础，遵守《个人信息保护法》等法律法规；严禁用于商业数据贩卖、批量骚扰、简历倒卖等用途。

📂 仓库结构 / Repo layout

界面_伯乐驾驶舱/    Web 驾驶舱：后端 server.js + 前端 + 简历摄入 + 判断力 RAG（主入口）
内核_ai初筛/         AI 初筛内核
内核_招聘端推荐流自动化管线/   招聘端推荐流自动化管线
引擎_BOSS推荐牛人自动收藏/     BOSS 采集引擎（真实抓取，合规自负）
产品定义文档       产品定义文档（愿景 / PRD / 路线图）
docs/               对外文档（人类上手引导等）

📜 License & 免责 / Disclaimer

本项目采用 PolyForm Noncommercial License 1.0.0：源码公开（source-available，非 OSI 开源），禁止商业使用；商业授权请联系作者（见 NOTICE）。版权与署名见 NOTICE。

免责声明 / Disclaimer

本项目为个人技术研究与学习用途，按"现状（AS IS）"提供，不附带任何明示或默示担保。作者不对使用本项目造成的任何直接或间接损失负责。

本项目不提供数据服务，不附带任何真实数据；采集相关模块默认以预演模式运行。使用者须自行遵守目标平台的用户协议、robots 协议及《个人信息保护法》等适用法律，因使用本项目（含但不限于数据采集、个人信息处理）产生的一切法律责任由使用者自行承担，与作者无关。严禁用于任何商业或违法用途。

This project is provided for personal research and educational purposes only, on an "AS IS" basis, without warranty of any kind. The author is not liable for any damages arising from its use.

This project ships no data and provides no data service; scraping-related modules run in dry-run mode by default. Users are solely responsible for complying with the target platforms' Terms of Service, robots policies, and applicable data-protection laws. Any legal liability arising from use (including data collection and personal-information processing) rests solely with the user. Commercial and unlawful use is prohibited.

⚖️ 部分具体法律措辞为通用模板，最终法律条款以作者 / 律师确认为准【待 owner 过目】。

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