magicapple123/ResumeForge

ResumeForge – 로컬 우선 AI 이력서 워크벤치

한 줄 요약

구직자가 로컬에서 직무 분석, 이력서 생성, 지원 추적 등의 전체 프로세스를 완료할 수 있는 오픈소스 데스크톱 앱입니다. 모든 데이터는 로컬 SQLite에 저장되며, AI 기능은 오프라인 또는 임의의 대규모 모델 API를 통해 사용할 수 있습니다.

핵심 기능

카테고리	주요 기능
채용 공고 관리	JD(웹, PDF, 스크린샷)를 붙여넣기/업로드하여 자동으로 편집 가능한 초안으로 파싱하고, 기술 태그를 자동 추출합니다. 일괄 가져오기, 대체 공고, 일괄 상태 변경 지원
AI 맞춤 이력서	채용 JD에 따라 로컬 사실 데이터베이스에서 정보를 필터링하고 스트리밍으로 이력서를 생성합니다. 미화 강도, 페이지 수, 템플릿(8종), 글꼴 크기를 조정할 수 있습니다. 생성 후 레이아웃 진단과 출처 추적을 제공하여 '허위' 정보를 방지합니다
사실 대장	각 경험의 사실, 표현, 기여도, 검증 상태를 기록합니다. 확인된 사실만 AI 생성에 참여하며, 확인되지 않은 사실은 명시적으로 제외됩니다
품질 검사	중복 검사, 민감 단어, 과장 위험, ATS 규정 준수, 로컬 규칙 적합도 분석(5가지 결론) 및 허위 방지 검증
내보내기 & 비식별화	PDF, Word, Markdown, TXT, JSON, HTML 등 여러 형식으로 내보낼 수 있으며, 워터마크를 추가하고 원클릭으로 비식별화(이름, 전화번호 등 숨김)할 수 있습니다
지원 데스크	수동 확인 후 로컬 브라우저에서 채용 사이트를 자동으로 열고 양식(텍스트 상자만)을 자동으로 채웁니다. 성공률 통계와 비식별화 진단 보고서를 지원합니다
온라인 지원 양식	전용 내장 브라우저가 전체 페이지를 읽고 항목별로 스마트하게 채웁니다. 드롭다운, 라디오 버튼 등은 사용자가 수동으로 확인해야 하며, 완화 모드에서 자동 매칭을 시도합니다
구직 진행 & 통계	각 회사의 각 직무에 대한 지원-서류 심사-평가-면접-오퍼 프로세스를 기록하고, 이메일/스크린샷으로 진행 상황을 빠르게 가져올 수 있습니다. 전환율, 시간 리듬, 채널 분포 등 시각화 대시보드를 제공합니다
모의 면접 & 문제 은행	직무에 따라 면접 질문을 생성하고, 다중 라운드 대화를 지원하며, 차원별 점수와 개선 제안을 제공합니다. 문제 은행은 내보낼 수 있고, 각 문제의 참고 답변을 볼 수 있습니다
구직 어시스턴트	스트리밍 Q&A로 로컬 자료, 대장, 면접 후기, 알림 등을 검색할 수 있습니다. 명시적으로 요청할 때만 데이터를 쓰며, 사용자 정의 프롬프트와 지식 파일을 지원합니다
전역 검색	단일 검색 상자에서 채용 공고, 이력서, 추천, 알림, 면접 후기, 사실 대장, 자료함 등 15가지 콘텐츠를 동시에 검색합니다
데이터 보안	모든 사용자 데이터(SQLite + 첨부 파일)는 로컬에만 저장됩니다. 로그인은 필수가 아닙니다. 언제든지 내보내거나 삭제할 수 있습니다. 오프라인 공유 팩(비식별화된 HTML/PDF)을 제공합니다

기술 스택

• 프론트엔드: React (Vite) – 빌드 후 정적 파일은 frontend/dist에 배치
• 백엔드: FastAPI (Python 3.11‑3.13) – REST API, SQLite 영속성, 모델 호출 래퍼 제공
• AI 인터페이스: 16가지 대규모 모델 프리셋(DeepSeek, Claude, OpenAI, Gemini, Ollama 등)을 내장하고 OpenAI 호환 API를 지원합니다. 로컬 모델(Ollama/LM Studio)을 사용하여 완전 오프라인 생성도 가능합니다
• 런타임: 프로젝트에 휴대용 Python과 Node.js가 포함되어 있으며, start.cmd / start.command를 더블 클릭하면 가상 환경 생성, 의존성 설치, 백엔드/프론트엔드 시작이 자동으로 수행됩니다
• 테스트: 4,000개 이상의 단위/통합 테스트 케이스. CI는 Linux, Windows, macOS에서 전체 의존성 설치, 단위 테스트, Playwright 스모크 테스트를 실행합니다

빠른 시작

1. git clone https://github.com/magicapple123/ResumeForge.git && cd ResumeForge
2. 해당 시스템의 start.cmd(Windows) 또는 start.command(macOS)를 더블 클릭합니다
   • 첫 실행 시 휴대용 Python/Node를 다운로드하고 가상 환경을 생성하여 의존성을 설치합니다
   • 브라우저가 자동으로 http://127.0.0.1:8005를 엽니다
3. 왼쪽의 설정 → AI 모델에서 모델을 선택하거나 사용자 정의하고 API 키를 입력합니다(건너뛸 수 있으며 로컬 규칙만 사용)
4. 채용 광장에서 JD를 추가하고, AI 맞춤 이력서로 초안을 생성한 후, 지원 데스크를 통해 자동 지원하거나 수동으로 진행 상황을 추적합니다.

주목할 이유

• 로컬 우선: 계정이 필요 없고 데이터가 컴퓨터를 떠나지 않아 프라이버시에 민감한 구직 환경에 적합합니다.
• 허위 방지 메커니즘: 생성된 콘텐츠는 사실 데이터베이스와 항목별로 비교되며, 불일치가 발생하면 경고가 표시되어 면접에서 문제가 발생할 위험을 줄입니다.
• 전체 프로세스 커버리지: JD 수집, 적합도 분석, 이력서 작성, 지원 양식 작성, 진행 추적, 면접 복기까지 원스톱으로 관리합니다.
• 사용자 정의 가능: 오픈소스 MIT 라이선스로, 자체 2차 개발, 모델 교체, UI 수정 또는 기업 내부 채용 시스템 통합을 지원합니다.

대상 사용자

• 로컬에서 안전하게 AI를 활용해 이력서를 작성하려는 구직자
• 이력서 생성 품질에 엄격한 요구 사항이 있고 AI의 허위 경험을 우려하는 사용자
• 채용 공고, 이력서, 지원 진행 상황, 면접 후기를 통합 관리하려는 효율적인 구직자
• 완전한 프론트엔드/백엔드 템플릿을 기반으로 맞춤형 채용/인재 관리 도구를 구축하려는 개발자나 팀

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위의 모든 정보는 저장소의 README에서 직접 가져온 것이며, 추가 기능은 추론되지 않았습니다.