hipowork-cli

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🌟 平台理念

在传统的招聘求职中，优秀的简历常常沉睡在静态文档或封闭的简历库中，被动等待死板的关键词匹配。

HiPo Work 致力于改变这一现状：

• 把简历沉淀为高精度语义资产：通过 Agent 或客户端工具，求职者的专业技能、独立项目经验、工作职责与落地成果被全量结构化沉淀并生成向量。
• 让你的简历被 AI 工具随时检索：不管是 Claude Code、Cursor、OpenAI CodeX、Hermes Agent 还是企业招聘 Agent，都能在秒级通过工具精准检索、评估与连接候选人。
• 让机会与人才自然相遇：不再需要海投或盲目筛选，基于真实项目深度与核心能力，实现招聘方与求职者的双向精准触达。

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🔗 相关生态与公开仓库

HiPo Work 提供了完整的 Agent 原生招聘生态，涵盖命令行工具、MCP 服务与 Web 控制台：

项目 / 平台	链接	说明
官方网站	hipowork.com	包含求职者中心、招聘方控制台、岗位发布与语义匹配演示
hipowork-cli（本项目）	github.com/sexylin/hipowork-cli	客户端命令行工具集（PyPI: pip install hipowork-cli），提供 hipo 与 hipowork-cli 终端命令
hipo-mcp	github.com/sexylin/hipo-mcp	远程 MCP 服务端，遵循 Model Context Protocol 标准，支持 OAuth 2.0 (PKCE)
MCP Registry	io.github.sexylin/hipo-work	MCP 官方 Registry 认证注册服务坐标

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📦 安装

# 从 PyPI 安装（推荐，要求 Python 3.10+）
pip install hipowork-cli

# 可选：支持本地简历 PDF 文本提取依赖
pip install hipowork-cli[resume]

安装完成后系统提供两个完全等价的命令行入口：hipo 与 hipowork-cli。

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🚀 快速开始

1. 登录与授权

# 求职者登录（终端将打印标准引导并在浏览器完成邮箱验证）
hipowork-cli login --role candidate     # 或: hipo login --role candidate

# 招聘方登录
hipowork-cli login --role employer

提示：

• 首次授权需要在浏览器完成邮箱验证码登录；如果你已经在 HiPo Work Web 端（hipowork.com）登录过，授权页将直接显示**「确认授权」**，一键放行免重复输入验证码。
• 授权完成后 Token 自动刷新与持久化，存放在本机 ~/.hipo_mcp_tokens.json（0600 权限），无需手动维护。
• CLI 授权成功还会自动打开 Web Handoff 页面直接进入对应的 Profile 档案页。

2. 状态检查与账户管理

hipo status          # 查看当前登录身份、Token 有效期与 Scope 权限
hipo refresh         # 强制轮换 Access Token
hipo accounts list   # 查看已登录的多账户（支持多邮箱、多角色随时切换）

3. 日常使用

# 求职者：根据简历智能匹配在招岗位
hipo match-jobs

# 求职者：导入结构化简历并上传本地附件
hipo resume-import --json my_resume.json --attachment my_resume.pdf

# 招聘方：发布招聘岗位
hipo publish-job --json examples/job.example.json

# 招聘方：自然语言搜索候选人
hipo search "成都 5年经验 熟悉Solidity和Go的全栈"

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📋 命令速查表

认证与凭据

命令	说明
hipowork-cli login --role candidate/employer	统一登录入口（打印格式化引导并打开浏览器授权）
hipo authorize --role candidate/employer	OAuth 授权（login 别名，PKCE + 邮箱验证码）
hipo status	查看当前 Token 状态、角色、权限与过期时间
hipo refresh	强制刷新 Access Token
hipo token-sync [--refresh]	导出 Token 供浏览器前端调试使用（Base64 格式）
hipo accounts list/current/switch/delete	多账户管理（支持多个角色与邮箱多凭据隔离存储）

求职者（Candidate）

命令	说明
hipo match-jobs [--json]	根据我的简历匹配全平台岗位，输出按匹配度排序的列表及多维度评分
hipo resume-extract <file.pdf> [--out x.txt]	本地提取简历文本（支持 PDF、DOCX、TXT）
hipo resume-validate <resume.json>	导入前校验 JSON 结构（包括 duration_months、projects 完整性等）
hipo resume-import --json <resume.json> [--attachment file.pdf]	核心推荐：直接导入本地结构化简历，支持携带原件附件存档
hipo resume-import --text <resume.txt>	传入简历纯文本，走平台后端 AI 服务解析后导入

招聘方（Employer）

命令	说明
hipo publish-job --title x --text "..." [--json file]	发布招聘需求（支持结构化条件与面议设置）
hipo close-job <job_id>	关闭已发布的职位（关闭后不再被候选人检索或参与匹配）
hipo search "自然语言描述" [--max n]	自然语言直接检索候选人人格与经历
hipo match-candidates --text "..." / --json cond.json / --job <id>	结构化多维度候选人匹配（支持技能硬过滤与向量语义检索）
hipo market --keyword python [--industry tech]	技能与行业人才市场供需热度分析
hipo stats	平台统计概览（在招职位、人才分布等）

运维与端到端诊断

命令	说明
hipo healthcheck	一键体检：检查 API / MCP / OAuth metadata / Embedding 全链路连通性
hipo e2e	完整端到端冒烟测试：Token 校验 → REST /auth/me → MCP 会话 → 受保护工具调用

任意命令均可添加 --help 查看完整参数；大部分命令支持 --json 输出结构化数据，方便与自动化脚本结合。

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📄 简历导入的最佳实践

1. 推荐方式：--json（带独立项目经历与原始附件）

使用你本地的 LLM 或 Agent 将简历提炼为结构化 JSON（参考 examples/resume.example.json），重点保留：

• projects：独立作品、开源项目、商业落地专项等（作为一等公民数据独立呈现）；
• work_experiences：职责、成果、技术栈及精确的 duration_months（用于累计工作年限）；
• --attachment：携带本地原始 PDF/Word 附件，自动上传加密存储并供招聘方预览。

hipo resume-import --json my_resume.json --attachment my_resume.pdf

2. 文本解析方式：--text

如果你不想手动组织 JSON，也可以直接提取文本由后端 AI 统一解析：

hipo resume-extract my_resume.pdf --out resume.txt
hipo resume-import --text resume.txt

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🛠️ 本地开发与源码运行

git clone git@github.com:sexylin/hipowork-cli.git
cd hipowork-cli

python3 -m venv .venv
.venv/bin/pip install -e .[resume]

# 运行完整单元测试套件
.venv/bin/python -m unittest discover -s tests

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📄 License

本项目基于 MIT License 开源。