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career-ops 上手指南:让 AI 终端替你筛职位,4 步生成第一份定制 PDF 简历
career-ops 上手指南让 AI 终端替你筛职位4 步生成第一份定制 PDF 简历【免费下载链接】career-opsOpen-source AI job search: scan job portals, evaluate listings into a structured A-H report with a global 1-5 score, tailor your CV, track applications — runs locally in your AI coding CLI (Claude Code, Codex, OpenCode, Antigravity…)项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ca/career-opscareer-ops 是一个开源的 AI 求职系统它在 Claude Code、Codex、OpenCode 这类本地 AI 编程 CLI 里运行替你扫描招聘网站、把每个职位评估成 A-H 结构报告和 1-5 全局评分再按职位描述定制生成 ATS 友好的 PDF 简历并把每次申请的状态集中记录在一张追踪表里。本文带你完成 career-ops 安装、首次 onboarding并用一条职位 URL 跑出第一份定制 PDF 简历。一个过滤器不是机枪先说清它解决什么问题。投简历的瓶颈从来不是投得不够多而是几百个职位里根本分不清哪几个值得花两小时写定制简历、哪几个是幽灵岗。career-ops 的定位很明确它是过滤器——对每个职位做整维度判断后给出 1-5 的全局分低于 4.0 的它明确建议你别投。它的作者用它评估了 740 个职位、生成 100 份定制 CV最终拿到了 Head of Applied AI 的 offer。注意它的边界career-ops 只评估、只生成、只起草永远不替你提交申请。决策权始终在你手里。 跑通前机器上只需要两样东西环境要求比很多项目轻得多Node.js 18Gemini CLI 需要 20、git以及一个你已经在用的 AI 编程 CLI。Go 只有在你想要终端仪表板时才需要1.24。克隆仓库并装好 Node 依赖git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/ca/career-ops cd career-ops npm install第一条命令把仓库拉到本地career-ops目录npm install装好 Node 依赖装完后项目里的几十个.mjs脚本就能直接跑。PDF 渲染走的是无头 Chromium每台机器只需装一次npx playwright install chromium它会下载一个只用于渲染的 Chromium 内核之后所有简历 PDF 都由它生成不碰你日常浏览器的任何数据。首次运行一次聊天式 onboardingcareer-ops 的建档方式和你熟悉的复制示例配置再手工填不太一样——配置可以复制但建档靠对话。先把基础配置复制出来并做一次体检cp config/profile.example.yml config/profile.yml cp templates/portals.example.yml portals.yml node doctor.mjs前两条把个人档案和扫描公司清单的示例文件复制成正式配置doctor.mjs则逐项检查 Node、git、依赖是否就绪有问题会直接指出缺什么。接着在项目根目录新建一个cv.md写入你的 Markdown 简历示例可参考 examples/cv-example.md然后在该目录打开你的 AI CLIclaudeclaude只是其中一种选择codex、opencode、qwen、agy、grok 都行。打开后不需要敲任何命令。首次启动时 career-ops 会主动开始聊天式 onboarding向你索要简历、姓名、目标岗位、薪资预期并配好预置公司的职位扫描器——全程只回答问题不手工编辑任何文件。官方强调过一句话前几次评估不会很好因为它还不认识你多喂它职业故事、亮点和偏好它会越用越准就像带一个刚入职的猎头。完整配置说明见 docs/SETUP.md。 第一个循环贴一个职位 URLonboarding 完成后核心玩法就一个动作把职位链接或 JD 文本直接贴进对话框。career-ops 自动识别并跑通整条流水线评估生成 A-H 结构报告角色概述、CV 匹配、定级策略、薪酬调研、个性化建议、面试准备外加独立的职位真实性核查防诈骗、防幽灵岗最后给出 1-5 全局分简历按这份 JD 定制一份 ATS 优化的 PDF 简历记录在data/applications.md追踪表里写入一行申请状态。如果你的 CLI 支持斜杠命令常用入口如下想做的事命令贴 JD 走全流程/career-ops {粘贴 JD}扫描招聘网站找新职位/career-ops scan生成定制 PDF 简历/career-ops pdf查看申请状态/career-ops tracker批量评估多个职位/career-ops batch每个模式的完整定义都在 modes/ 目录下modes/auto-pipeline.md就是上面那条全流程的逻辑。跑通一次后reports/目录里会出现评估报告PDF 落在工作区的报告路径下追踪表多出一行——这就是 career-ops 简历生成 申请跟踪的最小闭环。简历生成的底层细节流水线里的 PDF 由 generate-pdf.mjs 渲染输入 HTML、输出 PDF默认 A4/Letter 两种版式。直接调用它的形态是node generate-pdf.mjs input.html reports/resume.pdf --formata4输入和输出都是位置参数--format选纸张还有--max-pagesN默认 2 页超出会提示裁剪建议、--strict-pages把警告升级为直接拒绝和--reportNNN把这份 PDF 关联到追踪表里对应的申请编号供仪表板按编号定位。简历样式来自 templates/cv-template.html 及其 executive、leadership、modern 等变体字体内嵌在fonts/目录Space Grotesk DM Sans。日常使用你不需要碰这条命令——/career-ops pdf会替你完成 HTML 组装与渲染只有想改模板或排查渲染问题时才需要直接调用它。️ 当你手里有一批职位时单职位跑通后三个扩展方向可以按需开启主动找活/career-ops scan会按portals.yml里配置的公司预置了 100 家覆盖 Greenhouse、Ashby、Lever 等 ATS 平台扫描新职位扫描器实现都在 providers/ 目录批量评估/career-ops batch用无头 CLI worker 并行评估 10 个以上职位配合batch/下的批量提示词与运行脚本终端仪表板npm run serve:dashboard启动一个 Go 编写的 TUIBubble Tea 实现支持按状态过滤、排序、预览报告、内联改状态源码在 dashboard/。它只读追踪文件与 Node 核心完全解耦不装 Go 也完全不影响其他功能。关于成本与本地模型的低成本玩法可以看 docs/RUNNING_ON_A_BUDGET.md 和 docs/FREE_TIER.md。到这里你的求职流水线已经立起来了从一条职位 URL 开始career-ops 替你完成了评估、定制简历和状态跟踪三件最耗时间的事而每一次提交都由你亲自确认。下一步建议连续喂它 3-5 个真实职位把职业故事和偏好补充进 onboarding 档案——评分的准确性是养出来的而不是装出来的。【免费下载链接】career-opsOpen-source AI job search: scan job portals, evaluate listings into a structured A-H report with a global 1-5 score, tailor your CV, track applications — runs locally in your AI coding CLI (Claude Code, Codex, OpenCode, Antigravity…)项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ca/career-ops创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考
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