इस प्रोजेक्ट के बारे में

job-workbench एक local-first, auditable वर्कबेंच है जो जॉब-डिस्क्रिप्शन विश्लेषण से लेकर ऑफर निर्णयों तक पूरी जॉब सर्च प्रक्रिया को चलाने के लिए बनाया गया है। यह आपके अपने डिस्क पर प्लेन Markdown और CSV फाइलों और आपके अपने AI कमांड-लाइन टूल का उपयोग करता है। इसे Python में लिखा गया है और MIT लाइसेंस के तहत जारी किया गया है। यह प्रोजेक्ट जॉब हंटिंग की वास्तविक कठिनाई को बिखरी हुई जानकारी के रूप में देखता है जो निर्णयों को बाधित करती है: जैसे कि क्या कोई कंपनी आवेदन करने लायक है, रिज्यूमे का कौन सा वर्जन कहाँ भेजा गया था, और कितनी एप्लीकेशन पाइपलाइन में हैं जिनकी समय सीमा नजदीक है। यह वर्कबेंच उस सामग्री को क्वेरी करने योग्य और ट्रेस करने योग्य फाइलों में बदल देता है। डिजाइन तीन सिद्धांतों द्वारा निर्देशित है। पहला, local-first प्राइवेसी: सब कुछ डिस्क पर प्लेन टेक्स्ट के रूप में रहता है जो git-diffable और स्प्रेडशीट-फ्रेंडली है, जिसमें कोई टेलीमेट्री और कोई सर्वर नहीं है। वास्तविक व्यक्तिगत डेटा एक व्यक्तिगत निर्देशिका (directory) में रहता है जिसे वर्जन कंट्रोल से बाहर रखा जाता है, ताकि एक नया क्लोन खाली शुरू हो और रिपॉजिटरी स्वयं कोई वास्तविक डेटा शिप न करे। दूसरा, ब्लैक-बॉक्स ऑटोमेशन के बजाय auditable AI: आपका अपना AI CLI सिमेंटिक जजमेंट करता है, जैसे जॉब डिस्क्रिप्शन को पढ़ना और फिट स्कोर करना, जबकि Python स्क्रिप्ट्स डिटरमिनिस्टिक काम संभालती हैं जैसे एलिजिबिलिटी गेट्स, स्कोर वैलिडेशन, PDF जनरेशन और ट्रैकर इनपुट-आउटपुट। ऑटोमेटेड फैसले, जिनमें एप्लीकेशन हेल्थ, CSV इम्पोर्ट डिफ और फेल्योर क्लस्टरिंग शामिल हैं, केवल स्कोर के बजाय स्पष्ट मानव-जांच योग्य कारणों के साथ आते हैं। तीसरा, एंटी-फैब्रिकेशन सुरक्षा: रिज्यूमे इम्पोर्ट को जनरेशन के बजाय एक्सट्रैक्शन के रूप में वर्णित किया गया है, हर पर्सिस्टेड वैल्यू का सोर्स टेक्स्ट तक ट्रेस होना अनिवार्य है, अन-एक्सट्रैक्टेड फील्ड्स को फ्लैग किया जाता है, और AI रीराइट सुझावों को स्वीकार करने से पहले पांच स्थानीय एंटी-फैब्रिकेशन जांचों से गुजरना पड़ता है। कार्यात्मक रूप से, यह टूल चार कमांड-लाइन वर्कफ़्लो प्रदान करता है जो जॉब-डिस्क्रिप्शन पार्सिंग और स्कोरिंग, एप्लीकेशन पैकेजिंग, ट्रैकर और फनल मैनेजमेंट, और वैलिडेशन के साथ रिज्यूमे रिकंस्ट्रक्शन को कवर करते हैं। एक Web UI सात पेज प्रदान करता है जो समान डेटा फाइलों को साझा करते हैं: डैशबोर्ड, ट्रैकर, वन-क्लिक इम्पोर्ट के साथ एक रिज्यूमे वर्कशॉप, गार्डेड AI रीराइट और Word एक्सपोर्ट, इंटरव्यू प्रश्न बैंक वाला एक प्रोग्रेस पेज, रेट्रोस्पेक्टिव्स, एक लाइब्रेरी और सेटिंग्स। एक पोस्ट-एप्लीकेशन लूप वन-क्लिक कैलेंडर एक्सपोर्ट के साथ इंटरव्यू रिकॉर्ड, रिक्रूटर कॉन्टैक्ट फॉलो-अप, बिना किसी सिफारिश के साइड-बाय-साइड तथ्यों के रूप में प्रस्तुत ऑफर तुलना, रिज्यूमे वर्जन लीनेज, स्टेज-कन्वर्जन रेट्रोस्पेक्टिव्स, फेल्योर क्लस्टरिंग और चार अवस्थाओं में व्यक्त एप्लीकेशन हेल्थ का समर्थन करता है, जिनमें से प्रत्येक के ठोस कारण होते हैं। स्कोरिंग एक दो-चरणीय फ्रेमवर्क का पालन करती है: एक एलिजिबिलिटी गेट जिसमें डिग्री, मेजर, कोहोर्ट, भाषा और शहर शामिल हैं, जहाँ किसी भी विफलता का अर्थ है कि कोई स्कोरिंग नहीं होगी, उसके बाद चार वेटेड डायमेंशन्स एक फाइव-टियर फैसला देते हैं। स्कोरिंग नियमों को कोड के बजाय Markdown प्रोफाइल को एडिट करके बदला जाता है। आर्किटेक्चर को डोमेन स्किल्स से स्क्रिप्ट्स, फिर डेटा और वर्जन कंट्रोल तक एक फोर-लेयर वन-वे डिपेंडेंसी के रूप में वर्णित किया गया है, जिसमें डोमेन-अज्ञेय टूलिंग, प्लग करने योग्य डोमेन प्रोफाइल और यूजर वर्कस्पेस के बीच तीन-परत का अलगाव है। शुरुआत करने के लिए केवल स्टैंडर्ड लाइब्रेरी का उपयोग करके Python 3.8 या बाद के वर्जन की आवश्यकता होती है, जिसमें वैलिडेशन के लिए एक वैकल्पिक PDF लाइब्रेरी और PDF जनरेशन के लिए Chrome या Edge की आवश्यकता होती है। एक इनिशियलाइजेशन स्क्रिप्ट छह मॉड्यूल, प्रोफाइल टेम्पलेट्स और एक डोमेन प्लगइन के साथ एक वर्कस्पेस बनाती है; एक दूसरी स्क्रिप्ट समर्थित AI रनटाइम्स को स्किल्स वितरित करती है। उपयोगकर्ता फिर एक एजेंट कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइल भरते हैं जिसका हार्ड एलिजिबिलिटी फैक्ट्स सेक्शन आवश्यक है, क्योंकि जॉब-डिस्क्रिप्शन गेट जानबूझकर अनुमान लगाने से इनकार करता है, और फिर वे अपनी AI CLI के साथ नेचुरल लैंग्वेज में इंटरैक्ट करते हैं। बिना Python या Node वाले उपयोगकर्ताओं के लिए रिलीज पेज से एक पैकेज्ड Windows डेस्कटॉप एप्लीकेशन उपलब्ध है, जो डेटा को लोकल एप्लीकेशन डेटा फोल्डर में स्टोर करता है। रिपॉजिटरी में टेस्ट शामिल हैं जो निरंतर एकीकरण (CI) गेट के रूप में कार्य करते हैं, एक उपयोग गाइड, डिजाइन दस्तावेज़, एक रोडमैप और योगदान दिशानिर्देश शामिल हैं। यूजर इंटरफेस वर्तमान में Chinese-first है, और रोडमैप पर English इंटरफेस सूचीबद्ध है।