इस प्रोजेक्ट के बारे में

career-ops (जिसे careerops के रूप में भी लिखा जाता है) एक ओपन-सोर्स, स्थानीय रूप से चलने वाला AI जॉब-सर्च सिस्टम है जिसे Claude Code, Codex, OpenCode, Antigravity CLI, Grok Build CLI, या Qwen जैसे AI कोडिंग CLI से उपयोग करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह एक वन-क्लिक एप्लिकेशन ऑटोफिलर नहीं है; इसे एक मूल्यांकन और ट्रैकिंग पाइपलाइन के रूप में पोज़िशन किया गया है, README में स्पष्ट रूप से कहा गया है कि यह कभी आवेदन स्वचालित रूप से जमा नहीं करता और उपयोगकर्ता के पास हमेशा अंतिम निर्णय होता है। उद्देश्य और वर्कफ़्लो मुख्य प्रवाह तब शुरू होता है जब उपयोगकर्ता कोई जॉब URL या जॉब डिस्क्रिप्शन पेस्ट करता है। सिस्टम भूमिका को एक आर्किटाइप (जैसे LLMOps, Agentic, PM, sales, forward-deployed engineering, या transformation) में वर्गीकृत करता है, फिर एक A-H मूल्यांकन चलाता है जो निम्नलिखित उत्पन्न करता है: रोल सारांश, प्रत्येक आवश्यकता के महत्व और सोर्स एट्रिब्यूशन के साथ CV मैच विश्लेषण, लेवल रणनीति, मुआवजा अनुसंधान, पर्सनलाइज़ेशन नोट्स, STAR इंटरव्यू स्टोरीज़, घोटालों या घोस्ट जॉब्स के लिए पोस्टिंग-वैधता जांच, नो-स्पॉन्सरशिप JD के लिए वर्क-ऑथराइज़ेशन ब्लॉकर सिग्नल, और (केवल उच्च-स्कोरिंग भूमिकाओं के लिए) एक ड्राफ्ट ऑफर। प्रत्येक मूल्यांकन से एक संरचित मार्कडाउन रिपोर्ट, एक अनुरूपित ATS-ऑप्टिमाइज़्ड PDF CV, और एक ट्रैकर एंट्री प्राप्त होती है। README में प्रमाणित मुख्य विशेषताएं: - ऑटो-पाइपलाइन: URL या JD पेस्ट करें और मूल्यांकन, PDF, और ट्रैकर एंट्री प्राप्त करें। - A-H मूल्यांकन रिपोर्ट: पांच आयामों में समग्र निर्णय द्वारा 1-5 स्कोर किया गया, आवश्यकता के महत्व और पोस्टिंग वैधता के लिए अलग स्कोर-न्यूट्रल सिग्नल के साथ। ब्लॉक H (ऑफर ड्राफ्ट) केवल 4.5 या उससे अधिक स्कोर पर उत्पन्न होता है। - अनुरूपित CV PDF जनरेशन: ATS-ओरिएंटेड, कीवर्ड-इंजेक्टेड, Space Grotesk और DM Sans का उपयोग करते हुए परिभाषित विज़ुअल डिज़ाइन के साथ। - कवर लेटर जनरेटर: कीवर्ड मिररिंग, एंगल प्रॉम्प्ट्स, और जनरेशन से पहले एक अप्रूवल गेट के साथ रिसर्च-बैक्ड ड्राफ्ट। - एप्लिकेशन ईमेल ड्राफ्ट: सब्जेक्ट लाइन, अटैचमेंट चेकलिस्ट, और सोर्स-बैक्ड फिट पॉइंट्स के साथ औपचारिक रिक्रूटर/रेफरल/कोल्ड ईमेल। केवल ड्राफ्ट; टूल कुछ नहीं भेजता। - पोर्टल स्कैनर: AI इकोसिस्टम में 100+ प्री-कॉन्फ़िगर्ड कंपनियां और 45+ सर्च क्वेरीज़, ATS API, बोर्ड-वाइड फ़ीड्स, XML/RSS फ़ीड्स, और लोकल पार्सर्स के लिए प्रोवाइडर मॉड्यूल के साथ। - फंडेड कंपनी डिस्कवरी: संरचित सार्वजनिक फ़ीड्स से हाल ही में फंडेड कंपनियों को सामने लाने के लिए एक कमांड। - बैच प्रोसेसिंग: हेडलेस CLI वर्कर्स का उपयोग करते हुए समानांतर मूल्यांकन। - टर्मिनल डैशबोर्ड: एप्लिकेशन पाइपलाइन को ब्राउज़, फ़िल्टर, और सॉर्ट करने के लिए एक TUI। - इंटरव्यू सूट: टाइम-ब्लॉक्ड प्रेप प्लान, फ़ीडबैक के साथ प्रैक्टिस सत्र, पोस्ट-इंटरव्यू डिब्रीफ़, और एक कंपनी रेड-फ्लैग डिटेक्टर। - ऑफर स्टेज सपोर्ट: कॉन्ट्रैक्ट रीडिंग कॉम्पैनियन, लॉयर क्वेश्चन लिस्ट, और वांछित, विज्ञापित, और वास्तविक मुआवजे के बीच सैलरी-गैप विश्लेषण। - फॉलो-अप और रिप्लाई टूल्स: कैडेंस कैलकुलेटर, सीडेड रिमाइंडर्स, और एम्प्लॉयर-रिप्लाई वर्गीकरण। - पैटर्न विश्लेषण: अस्वीकृति पैटर्न, प्रति-ATS-चैनल एडवांस दरें, फ़नल आँकड़े, और रीपोस्ट/घोस्ट-जॉब डिटेक्शन। - प्लगइन सिस्टम: Gmail, Notion, और Apify जैसे ऑप्ट-इन इंटीग्रेशन, डिफ़ॉल्ट रूप से अक्षम। - कंपनी अनुसंधान और संपर्क डिस्कवरी: कंपनी रणनीति और संस्कृति पर गहरे अनुसंधान प्रॉम्प्ट्स, साथ ही हायरिंग मैनेजर्स/रिक्रूटर्स/पीयर्स की पहचान और लघु LinkedIn संदेशों का ड्राफ्टिंग। उपयोग मॉडल टूल को AI कोडिंग CLI द्वारा स्वयं अनुकूलित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। मोड, आर्किटाइप, स्कोरिंग वेट्स, नेगोशिएशन स्क्रिप्ट, और प्रोफाइल प्लेन फ़ाइलें हैं जिन्हें असिस्टेंट पढ़ और संपादित कर सकता है, और सेटअप संवादात्मक है: पहले लॉन्च पर सिस्टम उपयोगकर्ता के CV, प्रोफाइल, और लक्षित भूमिकाओं के बारे में पूछता है। समर्थित इनवोकेशन में /career-ops (pipeline, scan, pdf, cover, email, batch, tracker, apply, outcome, contacto, deep, training, और project के लिए सबकमांड के साथ) जैसे स्लैश कमांड शामिल हैं और उन CLI के लिए सादे-भाषा प्रॉम्प्ट जो स्लैश कमांड रजिस्टर नहीं करते, जैसे Codex। एक स्टैंडअलोन Gemini API स्क्रिप्ट भी शामिल है जो बिना पूर्ण CLI इंस्टॉल किए मूल्यांकन के लिए है। सेटअप विकल्प क्विक स्टार्ट एक कमांड है: npx @santifer/career-ops init, जो नवीनतम रिलीज़ क्लोन करता है और डिपेंडेंसी इंस्टॉल करता है। career-ops बाइनरी के सीधे उपयोग के लिए एक ग्लोबल npm इंस्टॉल भी उपलब्ध है। मैनुअल git clone सेटअप डॉक्यूमेंटेड है, जिसमें डिपेंडेंसी इंस्टॉलेशन, PDF जनरेशन के लिए Playwright Chromium, प्रीरेक्विज़िट्स को वैध बनाने के लिए डॉक्टर कमांड, प्रोफाइल/पोर्टल YAML कॉन्फ़िगरेशन, और एक मार्कडाउन CV फ़ाइल शामिल है। README नोट करता है कि जब तक उपयोगकर्ता सिस्टम को CV, करियर स्टोरी, प्रूफ पॉइंट्स, और प्रेफरेंसेस जैसा संदर्भ नहीं देता तब तक पहले मूल्यांकन कमज़ोर होंगे। लाइसेंसिंग और प्रोवेनेंस प्रोजेक्ट MIT लाइसेंस्ड है और इसमें एक ट्रेडमार्क नीति शामिल है। इसे Santiago Fernández de Valderrama Aparicio द्वारा बनाया और मेंटेन किया गया है, जिन्होंने इसका उपयोग 740+ जॉब ऑफर मूल्यांकन, 100+ अनुरूपित CV जनरेट, और Head of Applied AI भूमिका प्राप्त करने के लिए किया। README में सार्वजनिक सत्यापन कहानियों की एक HIRED.md वॉल और एक केस स्टडी का लिंक भी है। प्रोजेक्ट खुद को "CareerOps Manifesto" का पहला रेफरेंस इम्प्लीमेंटेशन कहता है, जो एक दस्तावेज़ है जिसे उपयोगकर्ता पढ़ और साइन कर सकते हैं। संदर्भ और चेतावनियां यह सारांश केवल README में कही गई बातों को दर्शाता है। सत्यापित हायर, प्रेस कवरेज, स्टार ग्रोथ, और व्यक्तिगत परिणामों के बारे में दावे लेखक के कथन हैं और यहां स्वतंत्र रूप से सत्यापित नहीं किए गए। दस्तावेज़ीकरण में दोहराई गई महत्वपूर्ण डिज़ाइन बाधा ह्यूमन-इन-द-लूप नियंत्रण है: AI मूल्यांकन और अनुशंसा करता है, उपयोगकर्ता निर्णय और कार्रवाई करता है, और सिस्टम कभी स्वचालित रूप से आवेदन नहीं करता या संदेश नहीं भेजता।