প্রকল্প সম্পর্কে

job-workbench হলো একটি লোকাল-ফার্স্ট, অডিটেবল ওয়ার্কবেঞ্চ যা আপনার নিজস্ব ডিস্কে সাধারণ Markdown এবং CSV ফাইল এবং আপনার নিজস্ব AI কমান্ড-লাইন টুল ব্যবহার করে জব-ডেসক্রিপশন বিশ্লেষণ থেকে শুরু করে অফার সিদ্ধান্ত পর্যন্ত সম্পূর্ণ জব সার্চ প্রক্রিয়া পরিচালনা করে। এটি Python-এ লেখা এবং MIT লাইসেন্সের অধীনে প্রকাশিত। এই প্রজেক্টটি চাকরি খোঁজার আসল সমস্যা হিসেবে বিক্ষিপ্ত তথ্যের কথা উল্লেখ করেছে যা সিদ্ধান্ত গ্রহণে বাধা দেয়: যেমন কোনো কোম্পানি আবেদন করার যোগ্য কি না, রেজুমের কোন ভার্সন কোথায় পাঠানো হয়েছে এবং ডেডলাইন ঘনিয়ে আসা কতগুলো অ্যাপ্লিকেশন বর্তমানে প্রক্রিয়াধীন আছে। এই ওয়ার্কবেঞ্চ সেই উপকরণগুলোকে কুয়েরিযোগ্য এবং ট্রেসেবল ফাইলে রূপান্তর করে। তিনটি মূল নীতি এর ডিজাইনকে পরিচালিত করে। প্রথমত, লোকাল-ফার্স্ট প্রাইভেসী: সবকিছু ডিস্কে প্লেইন টেক্সট হিসেবে থাকে যা git-diffable এবং স্প্রেডশিট-ফ্রেন্ডলি, এতে কোনো টেলমেট্রি বা সার্ভার নেই। প্রকৃত ব্যক্তিগত ডেটা একটি ব্যক্তিগত ডিরেক্টরিতে থাকে যা ভার্সন কন্ট্রোল থেকে বাদ দেওয়া হয়, ফলে একটি নতুন ক্লোন খালি অবস্থায় শুরু হয় এবং রিপোজিটরি নিজেই কোনো প্রকৃত ডেটা বহন করে না। দ্বিতীয়ত, ব্ল্যাক-বক্স অটোমেশনের পরিবর্তে অডিটেবল AI: আপনার নিজস্ব AI CLI সেমান্টিক বিচার করে, যেমন জব ডেসক্রিপশন পড়া এবং ফিটনেস স্কোরিং করা; অন্যদিকে Python স্ক্রিপ্টগুলো ডিটারমিনিস্টিক কাজ যেমন এলিজিবিলিটি গেট, স্কোর ভ্যালিডেশন, PDF জেনারেশন এবং ট্র্যাকার ইনপুট-আউটপুট পরিচালনা করে। অ্যাপ্লিকেশন হেলথ, CSV ইমপোর্ট ডিফস এবং ফেইলিওর ক্লাস্টারিং সহ স্বয়ংক্রিয় রায়গুলো কেবল একটি স্কোরের পরিবর্তে মানুষের দ্বারা যাচাইযোগ্য স্পষ্ট কারণসহ আসে। তৃতীয়ত, অ্যান্টি-ফ্যাব্রিকেশন সুরক্ষা: রেজুমে ইমপোর্টকে জেনারেশনের পরিবর্তে এক্সট্রাকশন হিসেবে বর্ণনা করা হয়েছে, প্রতিটি সংরক্ষিত মান অবশ্যই সোর্স টেক্সট থেকে ট্রেস করা যেতে হবে, আন-এক্সট্রাক্টেড ফিল্ডগুলো ফ্ল্যাগ করা হয় এবং AI রিরাইট সাজেশনগুলো গ্রহণের আগে পাঁচটি লোকাল অ্যান্টি-ফ্যাব্রিকেশন চেক পাস করতে হয়। কার্যত, এই টুলটি চারটি কমান্ড-লাইন ওয়ার্কফ্লো অফার করে যা জব-ডেসক্রিপশন পার্সিং এবং স্কোরিং, অ্যাপ্লিকেশন প্যাকেজিং, ট্র্যাকার এবং ফানেল ম্যানেজমেন্ট এবং ভ্যালিডেশন সহ রেজুমে রিকনস্ট্রাকশন কভার করে। একটি Web UI সাতটি পেজ প্রদান করে যা একই ডেটা ফাইল শেয়ার করে: ড্যাশবোর্ড, ট্র্যাকার, ওয়ান-ক্লিক ইমপোর্ট সহ একটি রেজুমে ওয়ার্কশপ, গার্ডেড AI রিরাইট এবং Word এক্সপোর্ট, ইন্টারভিউ প্রশ্ন ব্যাংক সহ একটি প্রগ্রেস পেজ, রেট্রোস্পেক্টিভস, একটি লাইব্রেরি এবং সেটিংস। অ্যাপ্লিকেশন পরবর্তী লুপটি ওয়ান-ক্লিক ক্যালেন্ডার এক্সপোর্ট সহ ইন্টারভিউ রেকর্ড, রিক্রুটার কন্টাক্ট ফলো-আপ, কোনো সুপারিশ ছাড়াই পাশাপাশি তথ্যের মাধ্যমে অফার তুলনা, রেজুমে ভার্সন লিনেজ, স্টেজ-কনভার্সন রেট্রোস্পেক্টিভস, ফেইলিওর ক্লাস্টারিং এবং চারটি স্টেটে প্রকাশিত অ্যাপ্লিকেশন হেলথ সমর্থন করে, যার প্রতিটির সুনির্দিষ্ট কারণ রয়েছে। স্কোরিং একটি দুই-ধাপের ফ্রেমওয়ার্ক অনুসরণ করে: প্রথমে একটি এলিজিবিলিটি গেট যা ডিগ্রি, মেজর, কোহর্ট, ভাষা এবং শহর কভার করে, যেখানে যেকোনো ব্যর্থতার মানে হলো কোনো স্কোরিং হবে না; এরপর চারটি ওয়েটেড ডাইমেনশন একটি পাঁচ-স্তরের রায় প্রদান করে। কোড পরিবর্তন না করে Markdown প্রোফাইল এডিট করার মাধ্যমে স্কোরিং রুলস পরিবর্তন করা যায়। এর আর্কিটেকচারটি ডোমেইন স্কিল থেকে স্ক্রিপ্ট, তারপর ডেটা এবং সবশেষে ভার্সন কন্ট্রোলের একটি চার-লেয়ার ওয়ান-ওয়ে ডিপেন্ডেন্সি হিসেবে বর্ণনা করা হয়েছে, যেখানে ডোমেইন-অ্যাগনস্টিক টুলিং, প্লাগেবল ডোমেইন প্রোফাইল এবং ইউজার ওয়ার্কস্পেসের মধ্যে তিন-স্তরের পৃথকীকরণ রয়েছে। শুরু করার জন্য Python 3.8 বা তার পরবর্তী ভার্সন প্রয়োজন যা শুধুমাত্র স্ট্যান্ডার্ড লাইব্রেরি ব্যবহার করে, ভ্যালিডেশনের জন্য একটি ঐচ্ছিক PDF লাইব্রেরি এবং PDF জেনারেশনের জন্য Chrome বা Edge প্রয়োজন। একটি ইনিশিয়ালাইজেশন স্ক্রিপ্ট ছয়টি মডিউল, প্রোফাইল টেমপ্লেট এবং একটি ডোমেইন প্লাগইন সহ একটি ওয়ার্কস্পেস তৈরি করে; দ্বিতীয় একটি স্ক্রিপ্ট সমর্থিত AI রানটাইমগুলোতে স্কিল ডিস্ট্রিবিউট করে। ব্যবহারকারীরা এরপর একটি এজেন্ট কনফিগারেশন ফাইল পূরণ করেন যার হার্ড এলিজিবিলিটি ফ্যাক্টস সেকশনটি বাধ্যতামূলক, কারণ জব-ডেসক্রিপশন গেট ইচ্ছাকৃতভাবে অনুমান করতে অস্বীকার করে, এবং তারপর তারা তাদের AI CLI-এর সাথে ন্যাচারাল ল্যাঙ্গুয়েজে ইন্টারঅ্যাক্ট করেন। Python বা Node নেই এমন ব্যবহারকারীদের জন্য রিলিজ পেজ থেকে একটি প্যাকেজড Windows ডেস্কটপ অ্যাপ্লিকেশন পাওয়া সম্ভব, যা লোকাল অ্যাপ্লিকেশন ডেটা ফোল্ডারে ডেটা সংরক্ষণ করে। রিপোজিটরিটিতে টেস্ট অন্তর্ভুক্ত রয়েছে যা কন্টিনিউয়াস ইন্টিগ্রেশন গেট হিসেবে কাজ করে, সাথে একটি ইউসেজ গাইড, ডিজাইন ডকুমেন্ট, রোডম্যাপ এবং কন্ট্রিবিউশন গাইডলাইন রয়েছে। ইউজার ইন্টারফেসটি বর্তমানে চাইনিজ-ফার্স্ট, তবে রোডম্যাপে ইংরেজি ইন্টারফেসের কথা উল্লেখ করা হয়েছে।