job-workbench

job-workbench es un banco de trabajo local y auditable para gestionar toda una búsqueda de empleo, desde el análisis de la descripción del puesto (JD) hasta las decisiones de oferta, utilizando archivos Markdown y CSV simples en su propio disco y su propia herramienta de IA de línea de comandos. Está escrito en Python y publicado bajo la licencia MIT. El proyecto plantea que la dificultad real de buscar empleo es la información dispersa que bloquea las decisiones: si una empresa merece la pena, qué versión del currículum se envió a dónde y cuántas solicitudes están en curso con plazos próximos. El banco de trabajo convierte ese material en archivos consultables y rastreables. Tres principios guían el diseño. Primero, privacidad local-first: todo reside en el disco como texto plano que permite git-diff y es compatible con hojas de cálculo, sin telemetría ni servidor. Los datos personales reales pertenecen a un directorio personal excluido del control de versiones, por lo que un clon nuevo comienza vacío y el repositorio no envía datos reales. Segundo, IA auditable en lugar de automatización de caja negra: su propia CLI de IA realiza juicios semánticos, como leer una descripción de puesto y calificar la adecuación, mientras que los scripts de Python manejan el trabajo determinista, como puertas de elegibilidad, validación de puntuaciones, generación de PDF y entrada/salida del rastreador. Los veredictos automatizados, incluyendo la salud de la solicitud, los diffs de importación de CSV y la agrupación de fallos, vienen con razones explícitas verificables por humanos en lugar de una puntuación simple. Tercero, salvaguardas contra la fabricación: la importación del currículum se describe como extracción en lugar de generación, cada valor persistido debe rastrearse hasta el texto fuente, los campos no extraídos se marcan y las sugerencias de reescritura de la IA deben pasar cinco comprobaciones locales contra la fabricación antes de ser aceptadas. Funcionalmente, la herramienta ofrece cuatro flujos de trabajo de línea de comandos que cubren el análisis y puntuación de descripciones de puestos, el empaquetado de solicitudes, la gestión del rastreador y el embudo, y la reconstrucción del currículum con validación. Una interfaz web proporciona siete páginas que comparten los mismos archivos de datos: tablero, rastreador, un taller de currículums con importación en un clic, reescritura de IA protegida y exportación a Word, una página de progreso con un banco de preguntas de entrevista, retrospectivas, una biblioteca y ajustes. Un bucle post-solicitud admite registros de entrevistas con exportación al calendario en un clic, seguimiento de contactos de reclutadores, comparación de ofertas presentada como hechos lado a lado sin recomendación, linaje de versiones de currículum, retrospectivas de conversión de etapas, agrupación de fallos y salud de la solicitud expresada en cuatro estados, cada uno con razones concretas. La puntuación sigue un marco de dos etapas: una puerta de elegibilidad que cubre título, especialidad, cohorte, idioma y ciudad, donde cualquier fallo significa que no se realiza la puntuación, seguida de cuatro dimensiones ponderadas que producen un veredicto de cinco niveles. El cambio de las reglas de puntuación se realiza editando perfiles Markdown en lugar de código. La arquitectura se describe como una dependencia unidireccional de cuatro capas desde las habilidades del dominio hacia los scripts, los datos y el control de versiones, con una separación de tres capas entre las herramientas agnósticas al dominio, los perfiles de dominio enchufables y el espacio de trabajo del usuario. Para comenzar se requiere Python 3.8 o posterior utilizando solo la biblioteca estándar, con una biblioteca de PDF opcional para validación y Chrome o Edge para la generación de PDF. Un script de inicialización crea un espacio de trabajo con seis módulos, plantillas de perfil y un plugin de dominio; un segundo script distribuye las habilidades a los entornos de ejecución de IA compatibles. Los usuarios luego completan un archivo de configuración del agente cuya sección de hechos estrictos de elegibilidad es obligatoria, ya que la puerta de descripción de puesto se niega deliberadamente a adivinar, y luego interactúan con su CLI de IA en lenguaje natural. Está disponible una aplicación de escritorio empaquetada para Windows desde la página de versiones para usuarios sin Python o Node, que almacena los datos en la carpeta local de datos de aplicación. El repositorio incluye pruebas que actúan como puerta de integración continua, una guía de uso, documentos de diseño, una hoja de ruta y pautas de contribución. La interfaz de usuario es actualmente prioritaria en chino, con una interfaz en inglés incluida en la hoja de ruta.