一份简历档案，投每个岗位都现改一份：Dossier 把求职做成了本地应用

11 月 3 日的本地 AI 热榜上，涨得最快的是一个求职应用 Dossier：第三方测算它 7 天涨了约 3600 星，总星数已到 4100 左右。它是 AienTech 开源的自托管应用，AGPL-3.0 协议，Docker 一键跑在自己的服务器或电脑上，数据存在本地 PostgreSQL 里。做法很简单：你的职业档案只填一次，投每个岗位时，它先把岗位要求拆出来，跟你的档案逐项对，对得上的打勾，对不上的标成缺口，再按这个岗位现写一份简历和求职信，12 套模板、服务器端转 PDF。它最值得学的地方不是“AI 帮你写简历”，而是它给自己立的约束：草稿只用档案里已有的事实，缺口明明白白标出来，不编经历。求职场景里，AI 最危险的恰恰是把话说得太满——给你编一段没做过的项目，面试一问就穿帮。Dossier 还立了另一条线：它只准备邮件和附件，不经你确认不发送，求职 agent 也不会替你自动投递。模型可以接本地的 Ollama、LM Studio，也可以接 OpenAI、Anthropic、Mistral 的接口，数据去哪由你选。边界说在前面：生成质量完全取决于你接的模型，写出来的每份文档投递前都要自己逐行验一遍；它是单用户、桌面端应用，不适合团队共用；星数暴涨证明的是需求热度，不是入职率，项目方没有公布任何求职成功数据。我的判断是：这类工具的真正卖点不是“更快”，而是“可控”——档案在自己手里、缺口看得见、发送要你点头。对正在找工作的人，先花一下午把档案填实，再谈批量投递，否则工具越快，错得越快。