MadsLorentzen/ai-job-search

解決的問題

申請工作通常是一個為每份申請手動客製化履歷與求職信的乏味過程。本專案提供了一個自動化框架來處理整個求職流程——從尋找相關職位到準備面試——同時確保最終文件格式專業且內容真實。

工作原理

該框架基於 Claude Code 構建，將 CLI 代理轉換為全棧求職助手。它使用由幾個關鍵指令組成的結構化工作流：

• Profiling: /setup 根據現有文件或面試建立候選人檔案。
• Discovery: /scrape 搜尋招聘門戶（內建丹麥市場工具與 LinkedIn）並使用 /rank 根據匹配度進行評分。
• apply: /apply 使用「起草者-審核者」流水線，其中一個代理起草客製化的 LaTeX 文件，第二個代理對其進行評論。隨後系統會編譯 PDF 並透過視覺檢查修復孤行或頁面溢出，然後在文本層執行 ATS 檢查以確保可解析性。
• Management: /outcome 追蹤申請結果，而 /gmail-sync 與 /notion-sync 與外部工具整合以監控狀態並整理流程。
• Preparation: /interview 根據候選人的實際檔案與特定的職位發佈生成特定階段的準備包並進行模擬面試。

適用對象

想要在不犧牲客製化材料品質或真實性的前提下，實現申請流程重複部分的自動化的求職者，特別是那些習慣使用命令列介面與 LaTeX 的用戶。

亮點

• PDF 驗證循環：自動編譯並迭代 LaTeX 程式碼，直到 PDF 版面在視覺上達到完美（例如：履歷剛好為 2 頁）。
• ATS 文本層檢查：使用 pdftotext 驗證 PDF 的嵌入文本是否可被自動解析器讀取，防止常見的 LaTeX 渲染問題。
• 相關性加權裁剪：根據與職位發佈的相關性智能修剪履歷內容，而不僅僅是刪除最舊的經歷。
• 起草者-審核者架構：採用兩個獨立的代理，確保草稿在最終確定前經過評論與完善。
• 全生命週期覆蓋：涵蓋從抓取、排名到面試準備以及透過 /upskill 進行技能差距分析的整個漏斗。