career-ops

career-ops (también escrito como careerops) es un sistema de búsqueda de empleo con IA, de código abierto y ejecución local, diseñado para usarse desde CLI de codificación con IA como Claude Code, Codex, OpenCode, Antigravity CLI, Grok Build CLI o Qwen. No es un rellenador automático de aplicaciones; se posiciona como un pipeline de evaluación y seguimiento, y el README especifica explícitamente que nunca envía aplicaciones automáticamente y que el usuario siempre tiene la última palabra. Propósito y flujo de trabajo El flujo central comienza cuando el usuario pega una URL de empleo o una descripción del puesto. El sistema clasifica el rol en un arquetipo (por ejemplo, LLMOps, Agentic, PM, ventas, ingeniería forward-deployed o transformación), luego ejecuta una evaluación A-H que produce: un resumen del puesto, un análisis de coincidencia con el CV con importancia y atribución por requisito, estrategia de nivel, investigación de compensación, notas de personalización, historias STAR para entrevistas, verificación de legitimidad del anuncio (para detectar estafas o puestos fantasmas), una señal de bloqueo de autorización laboral para ofertas sin patrocinio, y (solo para puestos con alta puntuación) un borrador de oferta. Cada evaluación genera un informe estructurado en markdown, un CV en PDF optimizado para ATS y una entrada en el rastreador. Características clave evidenciadas en el README: - Pipeline automático: pega una URL o descripción y obtén evaluación, PDF y entrada en el rastreador. - Informes de evaluación A-H: calificados del 1 al 5 según juicio holístico en cinco dimensiones, con señales independientes y neutrales respecto a la importancia de los requisitos y la legitimidad del anuncio. La etapa H (borrador de oferta) solo se genera si la puntuación es 4.5 o superior. - Generación de CV en PDF personalizado: orientado a ATS, con inyección de palabras clave y diseño visual definido usando Space Grotesk y DM Sans. - Generador de cartas de presentación: borradores respaldados por investigación, con espejado de palabras clave, prompts de enfoque y puerta de aprobación previa a la generación. - Borradores de correo de aplicación: correos formales para reclutadores, referidos o fríos, con asunto, lista de verificación de adjuntos y puntos de ajuste respaldados por fuentes. Solo se generan; la herramienta no envía nada. - Escáner de portales: más de 100 empresas preconfiguradas en el ecosistema de IA y 45+ consultas de búsqueda, con módulos para APIs de ATS, feeds de tableros, feeds XML/RSS y parsers locales. - Descubrimiento de empresas financiadas: un comando para identificar empresas recientemente financiadas a partir de feeds públicos estructurados. - Procesamiento por lotes: evaluación paralela mediante trabajadores CLI sin interfaz gráfica. - Panel terminal (TUI): para navegar, filtrar y ordenar el pipeline de aplicaciones. - Suite de entrevistas: planes de preparación con bloques de tiempo, sesiones de práctica con retroalimentación, debriefs posteriores a la entrevista y detector de banderas rojas de la empresa. - Soporte en etapa de oferta: compañero para lectura de contratos, lista de preguntas para abogados y análisis de brecha salarial entre compensación deseada, anunciada y real. - Herramientas de seguimiento y respuesta: calculadora de cadencia, recordatorios sembrados y clasificación de respuestas del empleador. - Análisis de patrones: patrones de rechazo, tasas de avance por canal ATS, estadísticas del embudo y detección de republicaciones o puestos fantasmas. - Sistema de plugins: integraciones opt-in como Gmail, Notion y Apify, deshabilitadas por defecto. - Investigación y descubrimiento de contactos: prompts profundos sobre estrategia y cultura de la empresa, además de identificación de gerentes de contratación, reclutadores o pares, y generación de mensajes cortos para LinkedIn. Modelo de uso La herramienta está diseñada para ser adaptada por el propio CLI de codificación con IA. Los modos, arquetipos, pesos de puntuación, guiones de negociación y perfiles son archivos simples que el asistente puede leer y editar. La configuración es conversacional: al lanzarse por primera vez, el sistema pregunta sobre el CV, perfil y roles objetivo del usuario. Las invocaciones soportadas incluyen comandos con barra inclinada como /career-ops (con subcomandos para pipeline, scan, pdf, cover, email, batch, tracker, apply, outcome, contacto, deep, training y project), así como prompts en lenguaje natural para CLIs que no registran comandos con barra, como Codex. También se incluye un script independiente con API de Gemini para evaluación sin instalar un CLI completo. Opciones de configuración El inicio rápido es un solo comando: npx @santifer/career-ops init, que clona la última versión y instala dependencias. También está disponible una instalación global con npm para usar directamente el binario career-ops. Se documenta la configuración manual mediante git clone, incluyendo instalación de dependencias, Playwright Chromium para generación de PDF, un comando doctor para validar prerequisitos, configuración YAML de perfil y portal, y un archivo CV en markdown. El README señala que las primeras evaluaciones serán más débiles hasta que el usuario proporcione contexto como CV, historia profesional, puntos de prueba y preferencias. Licencia y procedencia El proyecto está bajo licencia MIT e incluye una política de marca. Fue creado y mantenido por Santiago Fernández de Valderrama Aparicio, quien afirma haberlo usado para evaluar más de 740 ofertas, generar más de 100 CV personalizados y obtener un puesto de Head of Applied AI. El README también enlaza a un muro de historias de verificación pública HIRED.md y un caso de estudio. El proyecto se define a sí mismo como la primera implementación de referencia del "CareerOps Manifesto", un documento que los usuarios pueden leer y firmar. Contexto y advertencias Este resumen refleja únicamente lo declarado en el README. Las afirmaciones sobre contrataciones verificadas, cobertura de prensa, crecimiento en estrellas y resultados personales son afirmaciones del autor y no fueron verificadas independientemente aquí. La restricción de diseño clave repetida en toda la documentación es el control humano: la IA evalúa y recomienda, el usuario decide y actúa, y el sistema nunca aplica ni envía mensajes automáticamente.