Job Match Report（求职匹配 · 融合报告生成器 · 阶段一）
把一次真实求职的「需求 -> 采集 -> 匹配 -> 背调 -> 报告」链路固化成可复跑的标准产出。
核心理念：匹配引擎只认结构化数据，真实数据由 WebSearch/WebFetch/书签/用户贴 JD 负责采集——不绕过反爬。
何时使用
用户表达「帮我找工作 / 生成求职报告 / 推荐岗位并出报告 / 优化简历」且已具备（或你已生成）以下输入时，直接调本 skill 的 scripts/build_report.py 出报告：
- 真实匹配结果 JSON（含 prefs / passed[] / failed[]）
- 三风格 HR 话术 JSON（直球 / 稳重 / 内推，各含 messages[]）
若数据还没就绪，先走下方「阶段一前置工作流」补齐。
阶段一前置工作流（采集 -> 匹配 -> 背调）
> 本 skill 自带「报告生成器」，但完整链路需 agent 在调脚本前先完成这些前置步骤。
1. 固定求职需求（一次性，写进匹配器的 prefs / user_preferences.json）
- 必填 5 项：目标城市、岗位方向、期望薪资区间、最低休息（双休/大小周）、硬性排除（区/行业）。
- 可选偏好：行业偏好（朝阳/AI）、公司类型（外资/上市/大型）、经验/学历、通勤锚点（如「中大地铁站」）、加班容忍度、技能清单。
2. 采集真实 JD（解决「假链接」痛点，三种来源按优先级）
1. 用户粘贴：在 Boss/猎聘/前程无忧 看到的 JD 文本（自带真实公司名+真实链接）。
2. agent 用 WebSearch / WebFetch 搜（如 WebSearch("广州 财务BP AI 双休 1.5万 天河")），从猎聘/51job/智联/广州人才网/爱企查真实页抽取 {公司名, 链接, 薪资, 区, 经验, 学历, 行业, 技能}，写入 jobs_xxx.json。
3. 书签采集：job-matcher 的 tools/job-extractor.user.js 一键抓取招聘 App 当前页真实 JD。
诚实边界：51job 部分「代理帖」不披露雇主名（标注「某外企集团」即可，链接仍真实）；广州暂无地铁通勤矩阵，通勤统一标 source=unknown（不硬淘汰，仅提示自核）。
3. 规则匹配 + 红旗雷达（用 job-matcher 的 cli.py match，或等价匹配逻辑）
- 硬过滤：城市/薪资底线/作息(双休)/经验/学历。
- 软打分：薪资(单边)30% + 通勤15% + 作息15% + 经验15% + 技能25%（离线同义词抽取复活）。
- 红旗雷达：996/大小周/薪资面议/外包/培训贷 -> 透明软扣分，不误杀。
- 输出 真实匹配结果.json（结构见 references/data-schema.md）。
4. 企查查公司背调（用已连的 qcc-company 连接器）
- get_company_by_query(searchKey="公司名") -> 模糊定位（多候选必须展示给用户选，禁止自动锁定）。
- get_company_profile / get_company_registration_info -> 业务/法人/注册资本。
- 把结果补进报告「公司卡片」（若未实时查，报告用岗位快照 company_size/industry 并标注「待实时查」）。
5. 生成 HR 话术（用 job-matcher 的 cli.py hr --style 直球|稳重|内推）
- 角色词从岗位标题推断（财务岗 -> 「财务」，勿误写「产品/职能」）。
- 输出三份 JSON，供本报告模块六消费。
6. 生成报告（本 skill 核心）：见下。
生成报告（本 skill 核心命令）
python <skill_dir>/scripts/build_report.py \
--results "真实匹配结果.json" \
--hr 直球.json 稳重.json 内推.json \
--out "融合报告.html" \
--title "广州财务岗·融合匹配报告" \
--top-n 3 --resume-n 8
参数：
- --results：真实匹配结果 JSON（必填，含 prefs/passed/failed）
- --hr：三个 HR 话术 JSON（必填，顺序=直球 稳重 内推）
- --out：输出 HTML 路径（必填）
- --title：报告主标题（可选）
- --top-n：TOP 推荐表格数量（默认 3）
- --resume-n：定向简历岗位数（默认 8）
依赖：仅 Python 标准库（json/html/datetime/argparse/os/sys），无需 pip 安装。
示例数据见 examples/示例-广州财务-融合报告.html（与已交付报告逐字节同源）。
报告 6 大模块
- 推荐岗位：蓝底 TOP3 摘要表（#/岗位/薪资/作息/通勤/匹配分/链接）+ 全量合并卡片（分数|岗位@公司|地区薪资|技能标签|真实链接|描述|5维打分条|推荐理由|风险提示|技能命中/提示）。推荐理由/风险提示左对齐，其余居中。
- 硬性不达标：因薪资低于底线等被硬过滤淘汰的岗位。
- 竞争力分析：用户画像、核心优势/短板、分维度提升建议（薪资校准/补AI技能/CPA/区域/关键词）。
- 企查查雇主调研：TOP5 雇主快照（规模/行业/区域）+ 实时查询说明。
- 定向优化简历：前 N 岗，每岗含 职业摘要 + 技能匹配矩阵(命中/缺失) + 可展开完整简历草稿（应聘职位/摘要/技能矩阵/核心经历/教育）+ 可展开改写建议清单（待补关键词/量化成果/行业对齐/ATS优化/薪资锚点）。
- HR 打招呼话术：直球/稳重/内推三风格可切换，每条 textarea 可编辑（可编辑标签 + 复制本条），底部「复制当前风格全部」+「一键复制（待发送）」。
HR 一键直发（阶段二，本 skill 暂缓）
- 阶段一报告里的 HR 话术做到「可编辑 + 复制就绪」，不真实发送。
- 若后续用户要「发给 HR」，需接入招聘消息连接器（如 Boss/猎聘开放 API 或 GUI 自动化），在阶段二单独实现「一键直发」。
已知边界（务必对用户透明）
- 真实数据依赖 web 工具/书签/用户贴 JD，非自动爬虫；反爬站点 WebFetch 可能空，需用户贴 JD 兜底。
- 广州通勤矩阵缺失 -> 边界区岗位标「需确认通勤」，不硬淘汰。
- 企查查多候选时必须让用户选主体，禁止自动锁定任一轮选。
- 定向简历「核心经历/教育与经验」需用户补充原文，报告仅生成摘要/矩阵/建议框架。
