job-workbench

O job-workbench é uma bancada de trabalho local e auditável para gerenciar toda a busca de emprego, desde a análise da descrição da vaga (JD) até as decisões de oferta, utilizando arquivos Markdown e CSV simples em seu próprio disco e sua própria ferramenta de IA de linha de comando. É escrito em Python e lançado sob a licença MIT. O projeto define a real dificuldade da busca de emprego como a informação dispersa que bloqueia decisões: se uma empresa vale a pena, qual versão do currículo foi enviada para onde e quantas candidaturas estão em andamento com prazos se aproximando. A bancada transforma esse material em arquivos consultáveis e rastreáveis. Três princípios guiam o design. Primeiro, privacidade local-first: tudo reside no disco como texto simples que permite git-diff e é compatível com planilhas, sem telemetria e sem servidor. Dados pessoais reais pertencem a um diretório pessoal excluído do controle de versão, portanto, um clone novo começa vazio e o repositório em si não envia dados reais. Segundo, IA auditável em vez de automação de caixa-preta: sua própria CLI de IA realiza julgamentos semânticos, como ler uma descrição de vaga e pontuar a adequação, enquanto scripts Python lidam com trabalho determinístico, como portões de elegibilidade, validação de pontuação, geração de PDF e entrada/saída do rastreador. Vereditos automatizados, incluindo a saúde da candidatura, diffs de importação de CSV e agrupamento de falhas, vêm com razões explícitas verificáveis por humanos, em vez de apenas uma pontuação. Terceiro, salvaguardas anti-fabricação: a importação de currículos é descrita como extração em vez de geração, cada valor persistido deve ser rastreado até o texto de origem, campos não extraídos são sinalizados e sugestões de reescrita de IA devem passar por cinco verificações locais anti-fabricação antes da aceitação. Funcionalmente, a ferramenta oferece quatro fluxos de trabalho de linha de comando que cobrem a análise e pontuação de descrições de vagas, empacotamento de candidaturas, gerenciamento de rastreador e funil, e reconstrução de currículo com validação. Uma UI Web fornece sete páginas que compartilham os mesmos arquivos de dados: dashboard, rastreador, uma oficina de currículos com importação em um clique, reescrita de IA protegida e exportação para Word, uma página de progresso com banco de perguntas de entrevista, retrospectivas, uma biblioteca e configurações. Um loop pós-candidatura suporta registros de entrevistas com exportação de calendário em um clique, acompanhamento de contatos de recrutadores, comparação de ofertas apresentada como fatos lado a lado sem recomendação, linhagem de versões de currículo, retrospectivas de conversão de estágio, agrupamento de falhas e saúde da candidatura expressa em quatro estados, cada um com razões concretas. A pontuação segue uma estrutura de dois estágios: um portão de elegibilidade que cobre diploma, curso, turma, idioma e cidade, onde qualquer falha significa que a pontuação não ocorre, seguido por quatro dimensões ponderadas que produzem um veredito de cinco níveis. A alteração das regras de pontuação é feita editando perfis Markdown em vez de código. A arquitetura é descrita como uma dependência unidirecional de quatro camadas, desde habilidades de domínio para scripts, dados e controle de versão, com uma separação de três camadas entre ferramentas agnósticas de domínio, perfis de domínio plugáveis e o espaço de trabalho do usuário. Para começar, é necessário Python 3.8 ou posterior usando apenas a biblioteca padrão, com uma biblioteca de PDF opcional para validação e Chrome ou Edge para geração de PDF. Um script de inicialização cria um espaço de trabalho com seis módulos, modelos de perfil e um plugin de domínio; um segundo script distribui habilidades para runtimes de IA suportados. Os usuários então preenchem um arquivo de configuração de agente, cuja seção de fatos rígidos de elegibilidade é obrigatória, já que o portão de descrição de vaga recusa deliberadamente a adivinhação, e então interagem com sua CLI de IA em linguagem natural. Um aplicativo de desktop Windows empacotado está disponível na página de releases para usuários sem Python ou Node, armazenando dados na pasta de dados de aplicativos local. O repositório inclui testes que atuam como o portão de integração contínua, um guia de uso, documentos de design, um roadmap e diretrizes de contribuição. A interface do usuário é atualmente focada em chinês, com uma interface em inglês listada no roadmap.