Career-Ops – 開源 AI 求職系統，自動生成定製化求職材料

Career-Ops是什麼

Career-Ops 是基於 Claude Code 構建的開源 AI 驅動求職系統，非傳統意義上的”海投工具”，是智能過濾器，通過結構化評估幫助求職者在海量職位中篩選出真正值得投入精力的機會，自動生成定製化求職材料。作者利用該系統評估了 740 多個職位、生成 100 多份 ATS 優化簡歷，最終成功入職 Head of Applied AI 崗位。

Career-Ops的主要功能

• 智能職位評估：粘貼職位 URL 或描述後，自動執行六維度分析（角色概要、簡歷匹配、職級策略、薪酬調研、個性化定製、面試準備），輸出結構化報告。
• ATS 簡歷生成：基於職位描述動態調整簡歷關鍵詞與經歷呈現方式，使用 Playwright 渲染 PDF，內置 Space Grotesk 和 DM Sans 字體，確保通過 applicant tracking systems 篩選。
• 門戶掃描器：預配置 45+ 家公司（含 Anthropic、OpenAI、ElevenLabs 等），通過 Playwright 自動抓取 Greenhouse、Ashby、Lever、Wellfound 等平台職位，支持自定義查詢。
• 批量並行處理：利用 Claude 子代理並行評估 10 個以上職位，大幅提升篩選效率。
• 面試故事庫：在評估過程中自動積累 STAR+Reflection 格式的行爲面試素材，逐步建立 5-10 個可複用的核心故事模板。
• 談判與 outreach：提供薪資談判框架、地域折扣反駁策略、競爭性 offer 槓桿話術，以及 LinkedIn 聯繫消息模板。
• 終端儀表盤：基於 Go + Bubble Tea 構建 TUI 界面，支持 6 種篩選標籤、4 種排序方式，在終端內完成全流程管理。

如何使用Career-Ops

• 克隆倉庫並安裝依賴：git clone https://github.com/santifer/career-ops.git + npm install + npx playwright install chromium
• 運行環境檢查：npm run doctor
• 配置個人信息：cp config/profile.example.yml config/profile.yml，填寫個人背景、目標薪資、技術棧等
• 創建簡歷文件：在項目根目錄創建 cv.md，寫入 Markdown 格式簡歷內容
• 啓動使用：啓動 Claude Code 進行個性化調教，然後粘貼職位 URL 或運行 /career-ops 即可觸發完整管線

Career-Ops的官網地址

• Github倉庫：https://github.com/santifer/career-ops

Career-Ops的關鍵信息和使用要求

• 強依賴 Claude Code：需 Anthropic 付費訂閱才能使用核心 AI 功能。
• 環境要求：Node.js + npm + Playwright + Go（用於 Dashboard）。
• 數據存儲：純本地存儲，無雲端上傳，隱私可控。
• 主要市場：目前主要針對英語/歐美科技市場，中文及非技術崗位適配需自行調整。
• 合規提醒：自動化抓取需遵守各招聘平台服務條款，AI 生成內容必須人工覈查，避免誠信風險。
• 學習曲線：初期評估精度有限，需持續餵養上下文才能提升匹配質量。

Career-Ops的核心優勢

• 反海投策略：系統明確反對”廣撒網”式求職，採用 A-F 評分體系從 10 個加權維度（薪資匹配、技術棧契合度、成長空間等）對職位打分，滿分 5.0，強烈建議不投遞評分低於 4.0 的職位
• Human-in-the-Loop：AI 負責分析、推薦和材料準備，但系統永遠不會自動提交申請，最終決策權始終保留在用戶手中
• 自我進化能力：支持用自然語言直接讓 Claude 修改配置文件，如調整評分權重、職業原型、目標公司列表等，實現系統的自我定製
• 純文本數據層：所有數據以 Markdown 表格 + YAML 配置 + TSV 批處理文件存儲，支持 Git 版本管理，完全透明可控
• MIT 開源協議：完全免費，社區驅動，代碼可審計、可 fork、可二次開發

Career-Ops的同類競品對比

Career-Ops的應用場景

• 大規模職位初篩：每週面對數十上百個新職位時，快速過濾掉匹配度低的崗位。
• 定製化簡歷投遞：針對高匹配度職位，一鍵生成 ATS 友好的定製化簡歷。
• 面試系統準備：在投遞階段即開始積累 STAR 格式的行爲面試故事庫。
• 薪資談判支持：拿到 offer 後，利用系統內置的談判框架和話術進行薪資協商。
• 長期職業規劃：通過評分數據回顧，分析自己的市場定位和競爭力變化趨勢。