1. 为什么职业决策这件事值得在本地跑一套系统Career OS 是一个本地运行的开源 AI 职业决策系统用 Node 24 原生 TypeScript 写引擎浏览器打开 5288 端口就是可视化工作台。它不替你投简历而是帮你把往哪投想清楚分析真实经历、评估候选方向、尽调目标公司、定制简历版本每一步都有依据、可回溯。适合正在纠结转行、跳槽、选城市的人也适合想拿一个真实项目练 VibeCoding 和 Claude Code 配置的开发者。我试过把简历和聊天记录丢给云端求职助手结果发现账号数据是打通的投递行为、聊天记录全在别人服务器上。职业决策是低频高影响的事一次选错代价按年计算这种数据不该交给一个会记录你所有行为的云端系统。所以 Career OS 的设计立场很明确人在环AI 分析你决策不做心理按摩难就是难每条数据标来源查不到就说查不到推断一律标注 [推断]。但本地跑起来有个现实问题Career OS 的决策 Agent 要连真实 LLMClaude Code 也要连如果你每个工具都单独配一套 Key管理成本高不说切换模型、换通道时还得改一堆配置文件。这篇就讲怎么用 TaoToken 统一 Key 和 API 通道把 Career OS 的 settings.json 和 Claude Code 的 config.toml 骨架一次配好让本地职业决策流程真正跑通。2. TaoToken 前置统一 Key 与 API 通道TaoToken 在这里的角色是统一入口你只需要一个 API Key就能同时给 Career OS 的决策 Agent 和 Claude Code 提供模型通道。官网是 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_mediumcsdnutm_campaignrewriteutm_content API 端点是 https://taotoken.net/api 注意 API 地址不带 UTM 参数。你需要先拿到 Key。打开控制台 https://taotoken.net/console?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentconsoleutm_campaignrewrite 在 API Keys 页面创建一个新 Key复制出来备用。这个 Key 后面会同时写进 Career OS 的配置和 Claude Code 的 config.toml。注意Key 只显示一次创建后立刻复制保存。不要把它提交到 git 仓库Career OS 的 workspace/ 目录本身是 gitignore 的但配置文件要单独确认。模型选择上Career OS 的决策 Agent 需要流式回复和较长上下文建议用 Claude 系列模型Claude Code 本身对模型有要求走 Anthropic 兼容通道即可。TaoToken 的模型对话入口在 https://taotoken.net/models?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentmodelsutm_campaignrewrite 你可以先在那里确认可用模型列表再填进配置。如果你打算长期用 Claude Code 做编码和 Agent 任务可以看下 Coding Plan https://taotoken.net/coding-plan?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentcoding-planutm_campaignrewrite 它针对编码场景做了额度优化比按量计费更适合天天跑 Agent 的人。3. 可复制配置settings.json 与 config.toml 骨架Career OS 的配置分两块一块是它自己读的 settings.json一块是 Claude Code 读的 config.toml。两者都指向 TaoToken 的 API 端点共用同一个 Key。先看 Career OS 的 settings.json。这个文件放在项目根目录或 workspace/ 同级具体路径以你 clone 下来的仓库结构为准。骨架如下{ llm: { provider: anthropic-compatible, baseUrl: https://taotoken.net/api, apiKey: sk-你的TaoTokenKey, model: claude-sonnet-4-20250514, stream: true, maxTokens: 8192, temperature: 0.3 }, workspace: { dataDir: ./workspace, markdownSourceOfTruth: true }, agent: { humanInTheLoop: true, showSourceTags: true, allowInferredFacts: true }, server: { port: 5288, host: 127.0.0.1 } }几个参数说明baseUrl 填 https://taotoken.net/api 不要加末尾斜杠apiKey 换成你刚才创建的那串model 填你在模型对话页确认过的可用模型名stream 必须为 trueCareer OS 的决策 Agent 依赖流式输出做提问卡片和权限弹窗humanInTheLoop 保持 true这是它人在环设计的开关关掉就失去警告不可绕过的特性。再看 Claude Code 的 config.toml。Claude Code v2.x 的配置通常在用户目录下的 .claude/config.toml或者项目级的 .claude/config.toml。骨架如下[api] provider anthropic base_url https://taotoken.net/api api_key sk-你的TaoTokenKey [model] name claude-sonnet-4-20250514 max_tokens 8192 [behavior] stream true auto_approve_read false如果你用的是 Claude Code 的 Anthropic 兼容模式base_url 同样填 https://taotoken.net/api 。config.toml 里不要写多余字段Claude Code 对未知键比较敏感写错了会直接报解析错误。提示两个配置文件里的 Key 是同一个。这样你换 Key 时只改一处或者用环境变量 TAOTOKEN_API_KEY 注入配置文件里写 ${TAOTOKEN_API_KEY} 占位。Career OS 的 settings.json 支持环境变量插值config.toml 也支持。配置完成后目录结构大概是这样career-os/ ├── settings.json ├── runtime/ │ ├── supervisor.mjs │ ├── stop-all.mjs │ └── doctor.mjs ├── workspace/ │ ├── decisions/ │ ├── companies/ │ └── profile.md └── .claude/ └── config.tomlworkspace/ 里全是 markdown 文件每个决策、每个公司档案都是人类可读的末尾带一张两列摘要表作为解析源。缺了必填字段档案会被标为 invalid出现在信息池的「待人工处理」列表里不会崩溃也不会悄悄补一段编造的数据。4. 验证请求从启动到 Agent 回复配置写好后先跑一遍 doctor 检查环境cd career-os node runtime/doctor.mjsdoctor 会检查 Node 版本要求 24、依赖是否完整、配置文件是否能解析、API 端点是否可达。如果它报 API 不可达先确认 baseUrl 没写错再确认网络能访问 https://taotoken.net/api 。环境没问题就启动node runtime/supervisor.mjs首次运行若发现依赖缺失supervisor 会自动执行 npm ci 按锁文件精确复现大约 1 到 3 分钟需要网络。Windows 用户也可以直接双击 StartWebUI.bat。启动成功后打开 http://localhost:5288 你会看到左侧决策链和时间线右侧是下一步行动卡片。验证 Agent 是否真的连上了 TaoToken点右上角「决策 Agent」输入一句话帮我写简历正常情况下Agent 会开始追问你的工作经历流式回复一段一段出来提问卡片和权限弹窗也会出现。这说明 settings.json 里的 baseUrl、apiKey、model 三项都生效了。再验证 Claude Code 侧claude --plugin-dir .然后直接说需求比如分析一下这个 JD或我该做什么方向。Claude Code 会走 config.toml 里的 base_url 和 api_key和网页工作台共享同一份 workspace 数据。如果你想在 Claude Code 里更深度地用 Anthropic 通道可以看接入文档 https://taotoken.net/doc?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentdocutm_campaignrewrite 里面有完整的端点说明和参数对照。ClaudeCodeAnthropic 的专用说明在 https://taotoken.net/claudecode-anthropic?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentclaudecode-anthropicutm_campaignrewrite 配 config.toml 时对着看能少踩坑。关闭系统请用node runtime/stop-all.mjs或者双击 stop-all.bat。直接关浏览器窗口会残留进程下次启动端口被占用就起不来了。5. 本篇常见错排查配置过程中最容易卡住的地方我按出现频率列一下。第一个是 401 或 403。九成是 Key 写错了或者 Key 前后带了空格。settings.json 里 apiKey 的值不要加引号外的空格config.toml 里 api_key 同理。还有一种情况是 Key 被删了或者额度用尽去控制台 https://taotoken.net/api-keys?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentapi-keysutm_campaignrewrite 确认 Key 状态。第二个是模型名不存在。model 字段填错会返回 model not found。去模型对话页 https://taotoken.net/models?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentmodelsutm_campaignrewrite 复制准确的模型名不要自己拼。第三个是流式回复卡住不动。检查 stream 是否为 true以及 baseUrl 是否误加了末尾斜杠。Career OS 的 Agent 对 SSE 解析比较严格端点写错会一直等不到数据。第四个是端口 5288 被占用。先跑 stop-all.mjs 清理残留进程再启动。如果还占用改 settings.json 里的 server.port 换一个端口。第五个是 workspace 里的档案标为 invalid。打开对应的 markdown 文件看末尾的「分析摘要」表是不是缺了必填字段。补齐后系统会自动恢复不需要重启。第六个是 Claude Code 报 config.toml 解析错误。检查有没有写未知键或者字符串没加引号。TOML 对格式比 JSON 严格缩进和引号都要对。注意如果 doctor 报 API 不可达但你浏览器能打开官网检查是不是系统代理设置干扰了 Node 的请求。Node 24 默认不读系统代理需要的话在环境变量里配 HTTPS_PROXY 指向你的本地代理地址。6. 把 Key 统一之后决策流程才真正跑起来配好 TaoToken 统一 Key 之后Career OS 的决策 Agent 和 Claude Code 走的是同一条 API 通道你换模型、换额度、换 Key 都只改一处。本地跑职业决策流程的价值在于你的职业经历、决策记录、简历版本全部以 markdown 存在 workspace/ 里gitignore 掉的私有数据永远不会被提交、被上传。哪天不想用了文件直接带走没有格式绑架。如果你还在纠结职业方向、准备跳槽或者单纯想看看AI 认真帮你做决策能做到什么程度把配置跑通打开 http://localhost:5288 对 Agent 说一句分析一下这个 JD剩下的它会一步步追问。决策权始终在你手里系统只负责把依据摆清楚。
VibeCoding（三）Career OS：本地运行的开源 AI 职业决策系统完全指南——用 TaoToken 统一 Key 打通 Claude Code 配置
1. 为什么职业决策这件事值得在本地跑一套系统Career OS 是一个本地运行的开源 AI 职业决策系统用 Node 24 原生 TypeScript 写引擎浏览器打开 5288 端口就是可视化工作台。它不替你投简历而是帮你把往哪投想清楚分析真实经历、评估候选方向、尽调目标公司、定制简历版本每一步都有依据、可回溯。适合正在纠结转行、跳槽、选城市的人也适合想拿一个真实项目练 VibeCoding 和 Claude Code 配置的开发者。我试过把简历和聊天记录丢给云端求职助手结果发现账号数据是打通的投递行为、聊天记录全在别人服务器上。职业决策是低频高影响的事一次选错代价按年计算这种数据不该交给一个会记录你所有行为的云端系统。所以 Career OS 的设计立场很明确人在环AI 分析你决策不做心理按摩难就是难每条数据标来源查不到就说查不到推断一律标注 [推断]。但本地跑起来有个现实问题Career OS 的决策 Agent 要连真实 LLMClaude Code 也要连如果你每个工具都单独配一套 Key管理成本高不说切换模型、换通道时还得改一堆配置文件。这篇就讲怎么用 TaoToken 统一 Key 和 API 通道把 Career OS 的 settings.json 和 Claude Code 的 config.toml 骨架一次配好让本地职业决策流程真正跑通。2. TaoToken 前置统一 Key 与 API 通道TaoToken 在这里的角色是统一入口你只需要一个 API Key就能同时给 Career OS 的决策 Agent 和 Claude Code 提供模型通道。官网是 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_mediumcsdnutm_campaignrewriteutm_content API 端点是 https://taotoken.net/api 注意 API 地址不带 UTM 参数。你需要先拿到 Key。打开控制台 https://taotoken.net/console?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentconsoleutm_campaignrewrite 在 API Keys 页面创建一个新 Key复制出来备用。这个 Key 后面会同时写进 Career OS 的配置和 Claude Code 的 config.toml。注意Key 只显示一次创建后立刻复制保存。不要把它提交到 git 仓库Career OS 的 workspace/ 目录本身是 gitignore 的但配置文件要单独确认。模型选择上Career OS 的决策 Agent 需要流式回复和较长上下文建议用 Claude 系列模型Claude Code 本身对模型有要求走 Anthropic 兼容通道即可。TaoToken 的模型对话入口在 https://taotoken.net/models?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentmodelsutm_campaignrewrite 你可以先在那里确认可用模型列表再填进配置。如果你打算长期用 Claude Code 做编码和 Agent 任务可以看下 Coding Plan https://taotoken.net/coding-plan?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentcoding-planutm_campaignrewrite 它针对编码场景做了额度优化比按量计费更适合天天跑 Agent 的人。3. 可复制配置settings.json 与 config.toml 骨架Career OS 的配置分两块一块是它自己读的 settings.json一块是 Claude Code 读的 config.toml。两者都指向 TaoToken 的 API 端点共用同一个 Key。先看 Career OS 的 settings.json。这个文件放在项目根目录或 workspace/ 同级具体路径以你 clone 下来的仓库结构为准。骨架如下{ llm: { provider: anthropic-compatible, baseUrl: https://taotoken.net/api, apiKey: sk-你的TaoTokenKey, model: claude-sonnet-4-20250514, stream: true, maxTokens: 8192, temperature: 0.3 }, workspace: { dataDir: ./workspace, markdownSourceOfTruth: true }, agent: { humanInTheLoop: true, showSourceTags: true, allowInferredFacts: true }, server: { port: 5288, host: 127.0.0.1 } }几个参数说明baseUrl 填 https://taotoken.net/api 不要加末尾斜杠apiKey 换成你刚才创建的那串model 填你在模型对话页确认过的可用模型名stream 必须为 trueCareer OS 的决策 Agent 依赖流式输出做提问卡片和权限弹窗humanInTheLoop 保持 true这是它人在环设计的开关关掉就失去警告不可绕过的特性。再看 Claude Code 的 config.toml。Claude Code v2.x 的配置通常在用户目录下的 .claude/config.toml或者项目级的 .claude/config.toml。骨架如下[api] provider anthropic base_url https://taotoken.net/api api_key sk-你的TaoTokenKey [model] name claude-sonnet-4-20250514 max_tokens 8192 [behavior] stream true auto_approve_read false如果你用的是 Claude Code 的 Anthropic 兼容模式base_url 同样填 https://taotoken.net/api 。config.toml 里不要写多余字段Claude Code 对未知键比较敏感写错了会直接报解析错误。提示两个配置文件里的 Key 是同一个。这样你换 Key 时只改一处或者用环境变量 TAOTOKEN_API_KEY 注入配置文件里写 ${TAOTOKEN_API_KEY} 占位。Career OS 的 settings.json 支持环境变量插值config.toml 也支持。配置完成后目录结构大概是这样career-os/ ├── settings.json ├── runtime/ │ ├── supervisor.mjs │ ├── stop-all.mjs │ └── doctor.mjs ├── workspace/ │ ├── decisions/ │ ├── companies/ │ └── profile.md └── .claude/ └── config.tomlworkspace/ 里全是 markdown 文件每个决策、每个公司档案都是人类可读的末尾带一张两列摘要表作为解析源。缺了必填字段档案会被标为 invalid出现在信息池的「待人工处理」列表里不会崩溃也不会悄悄补一段编造的数据。4. 验证请求从启动到 Agent 回复配置写好后先跑一遍 doctor 检查环境cd career-os node runtime/doctor.mjsdoctor 会检查 Node 版本要求 24、依赖是否完整、配置文件是否能解析、API 端点是否可达。如果它报 API 不可达先确认 baseUrl 没写错再确认网络能访问 https://taotoken.net/api 。环境没问题就启动node runtime/supervisor.mjs首次运行若发现依赖缺失supervisor 会自动执行 npm ci 按锁文件精确复现大约 1 到 3 分钟需要网络。Windows 用户也可以直接双击 StartWebUI.bat。启动成功后打开 http://localhost:5288 你会看到左侧决策链和时间线右侧是下一步行动卡片。验证 Agent 是否真的连上了 TaoToken点右上角「决策 Agent」输入一句话帮我写简历正常情况下Agent 会开始追问你的工作经历流式回复一段一段出来提问卡片和权限弹窗也会出现。这说明 settings.json 里的 baseUrl、apiKey、model 三项都生效了。再验证 Claude Code 侧claude --plugin-dir .然后直接说需求比如分析一下这个 JD或我该做什么方向。Claude Code 会走 config.toml 里的 base_url 和 api_key和网页工作台共享同一份 workspace 数据。如果你想在 Claude Code 里更深度地用 Anthropic 通道可以看接入文档 https://taotoken.net/doc?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentdocutm_campaignrewrite 里面有完整的端点说明和参数对照。ClaudeCodeAnthropic 的专用说明在 https://taotoken.net/claudecode-anthropic?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentclaudecode-anthropicutm_campaignrewrite 配 config.toml 时对着看能少踩坑。关闭系统请用node runtime/stop-all.mjs或者双击 stop-all.bat。直接关浏览器窗口会残留进程下次启动端口被占用就起不来了。5. 本篇常见错排查配置过程中最容易卡住的地方我按出现频率列一下。第一个是 401 或 403。九成是 Key 写错了或者 Key 前后带了空格。settings.json 里 apiKey 的值不要加引号外的空格config.toml 里 api_key 同理。还有一种情况是 Key 被删了或者额度用尽去控制台 https://taotoken.net/api-keys?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentapi-keysutm_campaignrewrite 确认 Key 状态。第二个是模型名不存在。model 字段填错会返回 model not found。去模型对话页 https://taotoken.net/models?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentmodelsutm_campaignrewrite 复制准确的模型名不要自己拼。第三个是流式回复卡住不动。检查 stream 是否为 true以及 baseUrl 是否误加了末尾斜杠。Career OS 的 Agent 对 SSE 解析比较严格端点写错会一直等不到数据。第四个是端口 5288 被占用。先跑 stop-all.mjs 清理残留进程再启动。如果还占用改 settings.json 里的 server.port 换一个端口。第五个是 workspace 里的档案标为 invalid。打开对应的 markdown 文件看末尾的「分析摘要」表是不是缺了必填字段。补齐后系统会自动恢复不需要重启。第六个是 Claude Code 报 config.toml 解析错误。检查有没有写未知键或者字符串没加引号。TOML 对格式比 JSON 严格缩进和引号都要对。注意如果 doctor 报 API 不可达但你浏览器能打开官网检查是不是系统代理设置干扰了 Node 的请求。Node 24 默认不读系统代理需要的话在环境变量里配 HTTPS_PROXY 指向你的本地代理地址。6. 把 Key 统一之后决策流程才真正跑起来配好 TaoToken 统一 Key 之后Career OS 的决策 Agent 和 Claude Code 走的是同一条 API 通道你换模型、换额度、换 Key 都只改一处。本地跑职业决策流程的价值在于你的职业经历、决策记录、简历版本全部以 markdown 存在 workspace/ 里gitignore 掉的私有数据永远不会被提交、被上传。哪天不想用了文件直接带走没有格式绑架。如果你还在纠结职业方向、准备跳槽或者单纯想看看AI 认真帮你做决策能做到什么程度把配置跑通打开 http://localhost:5288 对 Agent 说一句分析一下这个 JD剩下的它会一步步追问。决策权始终在你手里系统只负责把依据摆清楚。
