Об этом проекте

career-ops (также пишется как careerops) — это система поиска работы на базе ИИ с открытым исходным кодом, запускаемая локально и предназначенная для использования через командные строки ИИ-кодинга, такие как Claude Code, Codex, OpenCode, Antigravity CLI, Grok Build CLI или Qwen. Это не приложение для автоматического заполнения форм; оно позиционируется как конвейер оценки и отслеживания. В README явно указано, что система никогда не отправляет заявки автоматически, и пользователь всегда принимает окончательное решение. Цель и рабочий процесс Основной поток начинается, когда пользователь вставляет URL вакансии или описание роли. Система классифицирует роль по архетипу (например, LLMOps, Agentic, PM, продажи, forward-deployed engineering или transformation), а затем проводит оценку A-H, которая включает: резюме роли, анализ соответствия CV с указанием важности каждого требования и источников, стратегию уровня, исследование компенсации, заметки по персонализации, истории интервью в формате STAR, проверку легитимности публикации на предмет мошенничества или «фантомных» вакансий, сигнал о блокировке из-за отсутствия спонсорства визы (для JD без спонсорства) и (только для ролей с высокими баллами) черновик предложения. Каждая оценка дает структурированный отчет в формате markdown, адаптированный PDF CV, оптимизированный для ATS, и запись в трекере. Ключевые функции, подтвержденные в README: - Авто-конвейер: вставьте URL или JD и получите оценку, PDF и запись в трекере. - Отчеты об оценке A-H: оцениваются от 1 до 5 на основе целостного суждения по пяти измерениям, с отдельными сигналами нейтрального тона для важности требований и легитимности публикации. Уровень H (черновик предложения) создается только при оценках 4.5 и выше. - Генерация персонализированных PDF CV: ориентированы на ATS, с внедрением ключевых слов и определенным визуальным дизайном с использованием шрифтов Space Grotesk и DM Sans. - Генератор сопроводительных писем: черновики на основе исследований с зеркальным отображением ключевых слов, подсказками углов подачи и контрольной точкой утверждения перед генерацией. - Черновики писем для заявок: формальные письма рекрутерам/рекомендателям/холодные письма с темой, чек-листом вложений и обоснованными источниками соответствия. Только черновики; инструмент ничего не отправляет. - Сканер порталов: более 100 предварительно настроенных компаний в экосистеме ИИ и 45+ поисковых запросов, с модулями провайдеров для API ATS, лент досок объявлений, XML/RSS лент и локальных парсеров. - Поиск финансируемых компаний: команда для выявления недавно финансируемых компаний из структурированных публичных лент. - Пакетная обработка: параллельная оценка с использованием headless CLI воркеров. - Терминальный дашборд: TUI для просмотра, фильтрации и сортировки конвейера заявок. - Набор для собеседований: планы подготовки с разбивкой по времени, практические сессии с обратной связью, пост-собеседования и детектор красных флагов компании. - Поддержка этапа предложений: помощник по чтению контрактов, список вопросов для юриста и анализ разницы в зарплате между желаемой, заявленной и фактической компенсацией. - Инструменты follow-up и ответов: калькулятор частоты, seeded reminders и классификация ответов работодателей. - Анализ паттернов: паттерны отказов, показатели продвижения по каналам ATS, статистика воронки и обнаружение повторных публикаций/фантомных вакансий. - Система плагинов: интеграции по желанию, такие как Gmail, Notion и Apify, отключены по умолчанию. - Исследование компаний и поиск контактов: глубокие исследовательские промпты по стратегии и культуре компании, а также выявление руководителей по найму/рекрутеров/коллег и составление коротких сообщений LinkedIn. Модель использования Инструмент разработан для адаптации самим ИИ-CLI. Режимы, архетипы, веса оценок, скрипты переговоров и профили — это обычные файлы, которые ассистент может читать и редактировать. Настройка происходит в диалоговом режиме: при первом запуске система спрашивает о CV пользователя, профиле и целевых ролях. Поддерживаемое invocation включает слэш-команды, такие как /career-ops (с подкомандами для pipeline, scan, pdf, cover, email, batch, tracker, apply, outcome, contacto, deep, training и project) и промпты на обычном языке для CLIs, которые не регистрируют слэш-команды, таких как Codex. Также включен автономный скрипт Gemini API для оценки без установки полного CLI. Варианты настройки Быстрый старт — одна команда: npx @santifer/career-ops init, которая клонирует последний релиз и устанавливает зависимости. Доступна также глобальная установка npm для прямого использования бинарного файла career-ops. Документирована ручная настройка через git clone, включая установку зависимостей, Playwright Chromium для генерации PDF, команду doctor для проверки предварительных условий, конфигурацию YAML профилей/порталов и файл CV в markdown. В README отмечается, что первые оценки будут слабее, пока пользователь не предоставит системе контекст, такой как CV, карьерная история, доказательства достижений и предпочтения. Лицензирование и происхождение Проект лицензирован под MIT и включает политику товарных знаков. Он создан и поддерживается Сантьяго Фернандесом де Вальдеррама Апарисио, который сообщает, что использовал его для оценки более 740 вакансий, генерации более 100 персонализированных CV и получения должности Head of Applied AI. В README также есть ссылка на HIRED.md со списком публичных историй верификации и кейсом. Проект называет себя первой референсной реализацией «CareerOps Manifesto», документ которого пользователи могут прочитать и подписать. Контекст и оговорки Эта сводка отражает только то, что заявлено в README. Утверждения оverified hires, освещении в прессе, росте звезд и личных результатах являются заявлениями автора и не были независимо проверены здесь. Важное конструктивное ограничение, повторяющееся во всей документации, — контроль человека в цикле: ИИ оценивает и рекомендует, пользователь решает и действует, а система никогда не отправляет заявки или сообщения автоматически.