muicv

管理本地 Markdown 简历素材库。帮用户在工作目录下收集、更新、整理简历原始材料（工作经历、项目、教育、技能、亮点）。使用场景：当用户提到「简历」「CV」「resume」「求职」「工作经历」「我在 X 公司做过」「我做过一个项目」「整理我的素材」等；或者用户希望把零散的职业信息结构化地存到本地 Markdown 以便后续生成不同版本的简历。**第一次在一个项目里被调用时会自动检测并引导用户初始化目录结构，用户无需显式调用 init**。

针对某个目标岗位，从本地素材库生成一份定制化的简历 Markdown，落到 `versions/` 下。使用场景：用户说「帮我针对这个岗位写简历」「给 Google SWE 生成一版」「根据这份 JD 定制简历」「基于 targets/xxx 生成」「做一版投递用的简历」等。前置依赖 `muicv-core` 维护的素材库；如果还没有素材或 target，应该先提示用户去 muicv-core 初始化 / 添加素材。

对 `versions/` 下已生成的简历版本做质量评审，从 STAR 完整度、量化比例、关键词对齐、长度、结构等维度给出具体、可操作的改进建议。使用场景：用户说「评审我的简历」「帮我看看这份简历」「这份还能怎么优化」「跟 JD 对照检查一下」「为什么这个简历一般」等。评审不直接改文件，只产出建议清单，由用户决定是否应用。

把 `versions/` 下的简历 Markdown 渲染成 PDF，调 Mui简历后端 API 完成渲染（后端跑 Cloudflare Container + Puppeteer）。使用场景：用户说「把简历导出 PDF」「渲染简历」「把这份版本变成 PDF」「下载一版投递用的 PDF」等。依赖 `muicv-generate` 生成的 version 文件；依赖网络（要调 HTTP API）。

把简历素材库放到用户自己的 git 仓库（GitHub / GitLab / 自建均可），用 git workflow 多端同步、留版本史、可分享。四个子任务：`init`（首次给素材库加 .git + .gitignore + 远程关联，**会问用户 public/private**）、`sync`（commit 当前改动并 push 到远程）、`clone`（换机器场景，把已有 repo 克隆到工作目录）、`status`（看本地状态）。使用场景：用户说「推到 GitHub」「git push 我的简历」「sync 到 GitLab」「从 GitHub 克隆我的素材」「换机器拉 git」「commit 一下」「git status」「我想用 git 管简历」「用 GitHub 当作品集」等。和 muicv-sync 是平行选项——后者是 muicv 平台 D1 黑盒（可加密）备份，本 skill 是用户掌控的 git workflow，可以同时用。

MuiCV 平台云同步——把本地素材库整体推到云端（push）或从云端拉回来覆盖本地（pull），默认走 zip 加密路径。两个子任务：`push` 把本地素材打包成 zip（用户给密码就 PKZip 加密、不给就明文）上传到 muicv 云端；`pull` 从云端把活动版下载到本地（自动备份冲突文件）。使用场景：用户说「同步到云端」「上传简历素材」「云同步」「备份到云端」「换了新机器，把素材拉回来」「从云端恢复」「下载我的简历」「pull 远程素材」等。需要在 https://muicv.com/dashboard 创建 mui_ API key 并 export 到 `MUICV_API_KEY`；需要网络；需要本地装有 `zip` / `unzip`（三大系统通常自带）。

录音复盘。用户拖一段已有录音（自己面试 / 客户沟通 / 演讲 / 答辩等）进 muicv，skill 调 STT 转写后按场景分析（STAR 完整度 / 表达冗余 / 填充词 / 时长 / 互动），把转写全文 + 分析写到 `audio-reviews/<source>-<date>.md`。触发词：录音复盘、分析这段录音、拖了一段音频、复盘音频、analyze recording、transcribe and review、聊天录音、客户沟通录音、演讲录音、答辩录音。仅 muicv 桌面 app 可用（需要本地文件读取）。

真实面试复盘。用户面完一场（或者刚挂、刚拿 offer），把记得的题、自己的回答、面试官反馈讲给 skill，skill 整理成结构化 markdown 写到 `debriefs/<company>-<date>.md`，逐题分析为什么答得好/不好、面试官在意什么、下次怎么改。触发词：复盘、面试复盘、刚刚面完、面完了、面试反思、debrief、回顾面试、刚挂了、刚拿到 offer。和 muicv-interview（模拟）是配对——前者练，本 skill 复盘真实场。

模拟面试。基于用户的 JD（target）+ 简历（version）+ 轮次类型 + 岗位类别 + 级别 + 输入方式 设计每一道题，**不**用固定题库。支持同对话串多轮（hiring-manager → hr → ...），轮间允许即时复盘 / 进入 review 子模式 / 进入下一轮。语音输入（muicv 桌面 app）走完整反馈维度（内容 + 时长 + 流利度 + 填充词）；打字输入（Claude Code / Codex 等 terminal）走降级反馈（只评内容，明确告知时长 / 流利度不评）。触发词：模拟面试、interview、面试练习、行为面试、技术面试、coding 面试、HR 面、终面、老板面、跨组面试、练 BQ。

目标岗位的获取、匹配分析、投递辅助。三个子任务：`fetch`（给一个 JD URL，调 Mui简历 API 抓下来并清洗成 markdown 写到 `targets/`）、`match`（对比目标 JD 与用户本地素材的覆盖度，给关键词差距清单）、`apply`（基于素材和 JD 生成 cover letter 到 `applications/`）。使用场景：用户说「抓这个岗位」「分析这份 JD 的匹配度」「我要投这个公司，帮我准备一下」「帮我写求职信」等。fetch 依赖网络 API；match / apply 是纯本地 agent 分析。

就业辅导。开放式职业咨询：方向选择、跳槽时机、薪资谈判、offer 比较、职业转型。触发词：就业辅导、职业建议、跳槽、offer、薪资谈判、career advice、coaching、要不要换工作。