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所有简历 mutation 都是 JSON Patch（RFC 6902）—— 外科手术式编辑，绝不整片重写。AI 工具一般每会话调一次 get_resume_schema，每次 update_resume_content 之前先调 preview_resume_patch 校验，避免一次失败导致整轮重来。

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读

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list_resumes

返回当前账号下每份简历的 { id, title, updatedAt, templateId }。 何时用： 用户说”我的简历”但没指明哪一份，需要消歧时。

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get_resume

按 id 或 title（不区分大小写）取一份简历。两者必须提供其一。 何时用： 在 patch 之前要读字段，或要给模型展开上下文时。

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get_resume_schema

返回 Resume 形状的 JSON Schema（也就是 @magic-resume/resume-schema 输出到 dist/schema.json 的那份）。 何时用： 模型需要知道有哪些字段、哪些是必填、哪些是 enum 时。每会话缓存即可。

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get_resume_editing_guide

返回一份自然语言指南，描述如何构造合法的 patch —— 常见坑、字段语义、顺序要求。 何时用： 一个会话里第一次准备修改前。它直接决定模型是一次起草出好 patch，还是来回往返三次。

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Patch

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preview_resume_patch

在内存里应用 patch 并返回结果简历，不会 落地。会用 Zod Schema 校验。 何时用： 永远。在 update_resume_content 之前调它。便宜，无副作用。

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update_resume_content

应用 patch、用 Schema 校验、落地到 Core API。返回新的简历。失败时抛出结构化错误。
这是唯一会改数据的工具。如果模型说”重写”或”替换”一份简历，那也仍然是一个 patch —— 一般是在 section 根做一次 replace。没有 set_resume_content 这种接口。

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Patch 形状

Patch 遵循 RFC 6902：
Patch 由 fast-json-patch 应用，然后整份结果文档被 resumeSchema 重新解析。“部分合法”的 patch 会被整片拒绝 —— 没有”尽力而为”模式。