프로젝트 소개

job-workbench는 사용자의 디스크에 저장된 일반 Markdown 및 CSV 파일과 자체 AI 명령줄 도구(CLI)를 사용하여 직무 기술서(JD) 분석부터 오퍼 결정까지 구직 과정 전체를 관리하는 로컬 우선의 감사 가능한 워크벤치입니다. 이 프로젝트는 Python으로 작성되었으며 MIT 라이선스로 배포됩니다. 이 프로젝트는 구직의 실질적인 어려움을 의사결정을 방해하는 흩어진 정보(지원할 가치가 있는 회사인지, 어떤 버전의 이력서가 어디로 전송되었는지, 마감일이 임박한 지원 건수가 얼마나 되는지 등)로 정의합니다. 이 워크벤치는 이러한 자료를 쿼리 가능하고 추적 가능한 파일로 변환합니다. 설계에는 세 가지 원칙이 적용되었습니다. 첫째, 로컬 우선 개인정보 보호입니다. 모든 데이터는 git-diff가 가능하고 스프레드시트와 호환되는 일반 텍스트 형태로 디스크에 저장되며, 텔레메트리나 서버가 없습니다. 실제 개인 데이터는 버전 관리에서 제외된 개인 디렉토리에 저장되므로, 새로 클론한 저장소는 비어 있으며 저장소 자체에는 실제 데이터가 포함되지 않습니다. 둘째, 블랙박스 자동화가 아닌 감사 가능한 AI입니다. 사용자의 AI CLI가 JD 읽기 및 적합성 점수 산정 같은 의미론적 판단을 수행하고, Python 스크립트는 자격 게이트, 점수 검증, PDF 생성, 트래커 입출력과 같은 결정론적 작업을 처리합니다. 지원 상태, CSV 가져오기 차이점, 실패 클러스터링을 포함한 자동 판정 결과는 단순한 점수가 아니라 사람이 확인할 수 있는 명시적인 이유와 함께 제공됩니다. 셋째, 허위 작성 방지 보호 장치입니다. 이력서 가져오기는 생성이 아닌 추출로 정의되며, 저장되는 모든 값은 소스 텍스트로 추적 가능해야 합니다. 추출되지 않은 필드는 플래그가 지정되며, AI의 수정 제안은 수락 전 5가지 로컬 허위 작성 방지 체크를 통과해야 합니다. 기능적으로 이 도구는 JD 파싱 및 점수 산정, 지원 패키징, 트래커 및 퍼널 관리, 검증을 포함한 이력서 재구성의 네 가지 CLI 워크플로우를 제공합니다. 웹 UI는 대시보드, 트래커, 원클릭 가져오기 및 보호된 AI 수정 및 Word 내보내기가 가능한 이력서 워크숍, 인터뷰 질문 뱅크가 포함된 진행 페이지, 회고, 라이브러리 및 설정 등 동일한 데이터 파일을 공유하는 7개의 페이지를 제공합니다. 지원 후 루프에서는 원클릭 캘린더 내보내기가 가능한 인터뷰 기록, 리크루터 연락 후속 조치, 추천 없이 사실 중심으로 나란히 비교하는 오퍼 비교, 이력서 버전 계보, 단계 전환 회고, 실패 클러스터링, 그리고 구체적인 이유가 포함된 4가지 상태의 지원 건강도 관리를 지원합니다. 점수 산정은 2단계 프레임워크를 따릅니다. 먼저 학위, 전공, 기수, 언어, 도시를 확인하는 자격 게이트를 거치며, 여기서 하나라도 실패하면 점수 산정이 진행되지 않습니다. 이후 4가지 가중치 차원을 통해 5단계 판정을 내립니다. 점수 산정 규칙 변경은 코드가 아닌 Markdown 프로필을 편집하여 수행합니다. 아키텍처는 도메인 기술에서 스크립트, 데이터, 버전 관리로 이어지는 4계층 단방향 의존성 구조이며, 도메인 불가지론적 도구, 플러그형 도메인 프로필, 사용자 워크스페이스 간의 3계층 분리를 유지합니다. 시작하려면 표준 라이브러리만 사용하는 Python 3.8 이상이 필요하며, 검증을 위한 선택적 PDF 라이브러리와 PDF 생성을 위한 Chrome 또는 Edge 브라우저가 필요합니다. 초기화 스크립트는 6개 모듈, 프로필 템플릿, 도메인 플러그인이 포함된 워크스페이스를 생성하며, 두 번째 스크립트는 기술 스택을 지원되는 AI 런타임에 배포합니다. 사용자는 에이전트 설정 파일을 작성해야 하며, JD 게이트가 추측을 거부하므로 엄격한 자격 사실 섹션 작성이 필수적입니다. 이후 AI CLI와 자연어로 상호작용합니다. Python이나 Node가 없는 사용자를 위해 릴리스 페이지에서 Windows 데스크톱 애플리케이션 패키지를 제공하며, 데이터는 로컬 애플리케이션 데이터 폴더에 저장됩니다. 저장소에는 CI 게이트 역할을 하는 테스트, 사용 가이드, 설계 문서, 로드맵 및 기여 가이드라인이 포함되어 있습니다. 사용자 인터페이스는 현재 중국어 우선이며, 영어 인터페이스는 로드맵에 포함되어 있습니다.