用途：为指定职位生成完整、有针对性的申请材料包，输出到项目根目录 applications/YYYY-MM-DD-[company]-[role-slug]/，包含深度分析、定制简历数据文件和两段式求职信。
主要能力与流程：先用 Jina Reader 抓取职位页面（curl -s -H "Authorization: Bearer $JINA_API_KEY" "https://r.jina.ai/[job-url]"），未设置 JINA_API_KEY 时回退到 WebFetch；解析公司、岗位、技能要求、资历信号、工作安排与文化信号。随后读取候选人资料、评分矩阵与语气参考文件，进行多维评分，产出 analysis.md：总分、各维度拆解、定位框架、需求到证明点映射表、诚实的差距评估，以及 GO/STRETCH/PASS 建议；若低于 60% 则停止，不生成求职信与简历数据。
输出文件：job-posting.md、analysis.md、cv-data.js（CommonJS 模块，schema 参照 src/_data/cvIris.js）、cover-letter.md（由 cover-letter-writer 代理生成，正文严格两段）、README.md（默认状态 Draft）。集成方式：将 cv-data.js 复制为 src/_data/cv[Company].js（驼峰命名），再执行 bun run build。
适用场景：用户说“apply for [job URL]”“generate application for”“prepare my CV for”“create application package for”等时使用。
限制：需先完整阅读职位再评分，不能仅凭标题判断；须诚实标注差距，不得虚构技术或经验；求职信正文必须两段；若职位链接重定向或有访问墙，需用户直接粘贴职位文本。评分矩阵、语气规则等细节依赖技能内参考文件，具体阈值与模板内容暂未提供。