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AI Recruitment ATS：基于 FastAPI 的 AI 辅助招聘申请人跟踪系统
mriaz764/ai-recruitment-ats
ELI5：它是什么，解决什么问题
这是一个以学习为目的、逐步构建的申请人跟踪系统（ATS），后端使用 FastAPI、PostgreSQL 和 SQLAlchemy，采用模块化单体架构与 router→controller→service→repository 分层。已实现职位管理、用户注册登录与 JWT 认证、组织级权限隔离、候选人管理、私有简历上传下载、申请流程与状态更新、面试相关模块、简历文本提取与结构化解析，以及 Alembic 迁移、pytest 测试和 Ruff 代码检查。候选人到职位的匹配、嵌入、RAG 和 AI Agent 工作流仍属计划内容，作者明确该项目尚不可用于生产环境。
核心能力与快速开始
★ 0 · Python
- 能做什么
- 提供招聘 ATS 的后端能力：职位创建与启停、JWT 注册登录、组织级授权隔离、候选人管理、带校验和大小限制的私有简历存储、申请创建与状态流转及重复申请防护、面试模块、简历文本提取与结构化解析。代码按功能模块分层组织，配有异常处理、事务回滚、Alembic 迁移和自动化测试。AI 辅助 CV 筛选与可解释的匹配评分是设计原则与后续计划，匹配、嵌入、RAG、AI Agent 工作流尚未实现。
- 适用场景
- 适合作为学习 FastAPI 后端工程、模块化单体架构、PostgreSQL 数据建模和招聘业务流程（职位、候选人、简历、申请、面试）实现的参考项目；也可作为招聘 ATS 原型开发的起点。不适用于直接承担生产招聘系统职责。
- 项目形态
- 开发框架
- 部署方式
- 未说明；README 仅提供本地开发方式：Conda 创建 Python 3.12 环境、Docker Compose 启动 PostgreSQL 17、uvicorn 启动 API，未说明生产部署方案。
- 主要依赖
- 需 Git、Docker Desktop 与 Docker Compose、Conda、Python 3.12；前端计划使用 Next.js 15，当前 README 含前端结构说明。未说明 LLM 提供商、API 成本等 AI 相关条件。
- 使用限制
- 项目仍在活跃开发中，作者明确其并非生产就绪的招聘软件；候选人—职位匹配、嵌入、RAG 和 AI Agent 工作流均未实现；前端招聘者看板、生产部署、监控与生产安全审查仍待完成；未说明许可证信息。
- 许可证
- 未说明
- 最近推送
- 2026-10-24 05:44
资料检查：2026-10-25 07:00 · 卡片整理：2026-10-25 07:00
卡片由 AI 根据仓库资料整理，未进行安装或运行验证
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