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解决的问题

求职通常是一个手动、重复的过程，需要在电子表格中追踪申请进度并发送通用简历。career-ops 自动化了职位列表的评估、简历的定制化以及申请进度的追踪，使候选人能够利用 AI 筛选出最佳机会，而不是被公司 AI 筛选掉。

如何工作

该系统在 AI 编码 CLI（如 Claude Code、Codex 或 Antigravity CLI）内本地运行。它使用 Playwright 浏览招聘页面，并分析用户简历与职位描述之间的匹配度。系统作为一个代理式流水线运行，将职位信息评估为结构化报告，生成 ATS 优化的 PDF，同时维护所有申请的单一事实来源。用户始终保持“人在回路中”的状态，即 AI 提出建议并进行评估，但最终是否申请的决定权仍由用户掌握。

适用人群

希望以结构化、AI 驱动的方式寻找并筛选高质量职位的求职者，特别是希望避免“广撒网”式申请策略的人。

主要亮点

• A-H 评估框架：综合评分系统（1-5分），评估职位摘要、简历匹配度、薪酬调研以及发布真实性（识别诈骗或幽灵职位）。
• ATS 优化 PDF 生成：通过关键词镜像和专业设计，生成定制化简历和求职信。
• 门户扫描器：自动扫描预配置的公司门户（如 Anthropic、OpenAI）以及在 Ashby、Greenhouse 和 Lever 上的自定义查询。
• 面试与录用套件：包含 STAR+Reflection 故事库、谈判脚本以及录用阶段的合同阅读助手。
• 公司调研：深入分析公司 AI 战略和工程文化，以识别合适的联系人进行 outreach。
• 批量处理：使用无头 CLI 工作器并行评估多个职位录用机会。