用 Claude Code 的 14 个 skill 模块把求职全流程自动化——JD 评分、简历定制、ATS 爬取、PDF 生成——作者跑完 740 个岗位后拿下了 dream offer。这个项目解决什么问题求职中最痛苦的不是面试是投递环节的手工劳动。看 JD → 判断适不适合 → 改简历 → 填 ATS 表单 → 追踪进度。每个环节都在消耗精力而且大部分时间花在不适合的岗位上。career-ops 的方案把这整条流程扔给 Claude Code14 个 skill 模块各管一段。最终战绩740 个岗位评估、100 份定制简历、1 个 dream offer。核心亮点1. A-F 评分系统10 个维度给职位打分不是简单的匹配/不匹配而是结构化的 10 维评估技术栈匹配度 · 薪资范围 · 公司阶段 · 通勤/远程 团队规模 · 技术文化 · 成长空间 · 行业前景 工作内容 · 福利待遇每个维度都有 Claude 的具体评分理由最终输出 A-F 等级。你可以调整各维度的权重——比如薪资权重拉高低薪岗位自动过滤。2. 自动爬招聘平台内置了对 Greenhouse、Ashby、Lever 等主流 ATS 平台的解析器。把一个公司招聘页的 URL 扔进去它会自动提取所有开放岗位、逐一评估、生成报告。是否公司招聘页 URLATS Parser提取所有 JDClaude 逐一 A-F 评分评分 ≥ B?生成定制简历 PDF跳过并记录原因Go Dashboard 统一管理3. 批量并发处理可以一次性扔 10 个岗位进去Claude Code 的子代理并行评估——就像make -j10编译代码一样跑求职。比起一个个打开 JD、手动对比、Excel 记录效率提升至少 10 倍。4. 每份简历都是定制的不是模板填空。Claude 针对每个 JD 重新组织简历——调整技能排列、突出匹配项目、用 JD 里的关键词重写经历描述。输出 ATS 友好格式的 PDF确保不会被机器筛掉。快速上手前提需要安装 Claude Code通过claudeCLI 可用。# 1. 克隆项目gitclone https://github.com/santifer/career-ops.gitcdcareer-ops# 2. 配置你的信息简历、偏好、权重# 编辑 config/ 下的 YAML 文件填入# - 个人简历Markdown 格式# - 求职偏好薪资范围、地点、行业# - 各维度权重# 3. 运行claude--resumecareer-ops.md分析这个公司的招聘页面: https://jobs.example.comGo 仪表盘提供了可视化的进度追踪——哪些岗位已评分、哪些已投递、哪些在面试流程中。⚠️提醒项目依赖 Claude Code API需要有效的 Anthropic API key。免费额度可能不够跑大规模批量评估。我的评价最大的价值不是代码是思路。career-ops 本质上是一套AI-native 的工作流设计方法论——它演示了怎么把 Claude Code 的 skill 系统当作AI 微服务来编排一个完整业务管道。它比传统的求职工具LinkedIn 筛选 手动改简历强在自动化深度。但也有一些现实限制依赖 Claude Code这意味着需要稳定的 API 访问和足够的 token 配额中文场景适配有限虽然 README 有简体中文版但核心评估逻辑基于英文 JD 训练对国内招聘平台Boss 直聘、拉勾的解析需要自己适配Go 仪表盘略显简陋功能能用但交互体验和成熟的 SaaS 产品有差距竞品对比Simplify.jobs更侧重表单自动填写缺少 AI 评估Teal简历管理很强但没有自动 JD 评分career-ops唯一一个把AI 评估 爬取 简历生成串成一条线的开源方案适合的人正在密集求职、每天投 10 岗位、简历需要反复定制的技术岗候选人。不太适合的人已经拿到面试在准备中的人career-ops 聚焦投递环节面试准备不是它的范围。项目地址github.com/santifer/career-ops | 媒体报道Business Insider
我让 Claude Code 帮我把求职流程自动化，740 个岗位后拿下了 Dream Offer
发布时间：2026/6/10 8:46:15
用 Claude Code 的 14 个 skill 模块把求职全流程自动化——JD 评分、简历定制、ATS 爬取、PDF 生成——作者跑完 740 个岗位后拿下了 dream offer。这个项目解决什么问题求职中最痛苦的不是面试是投递环节的手工劳动。看 JD → 判断适不适合 → 改简历 → 填 ATS 表单 → 追踪进度。每个环节都在消耗精力而且大部分时间花在不适合的岗位上。career-ops 的方案把这整条流程扔给 Claude Code14 个 skill 模块各管一段。最终战绩740 个岗位评估、100 份定制简历、1 个 dream offer。核心亮点1. A-F 评分系统10 个维度给职位打分不是简单的匹配/不匹配而是结构化的 10 维评估技术栈匹配度 · 薪资范围 · 公司阶段 · 通勤/远程 团队规模 · 技术文化 · 成长空间 · 行业前景 工作内容 · 福利待遇每个维度都有 Claude 的具体评分理由最终输出 A-F 等级。你可以调整各维度的权重——比如薪资权重拉高低薪岗位自动过滤。2. 自动爬招聘平台内置了对 Greenhouse、Ashby、Lever 等主流 ATS 平台的解析器。把一个公司招聘页的 URL 扔进去它会自动提取所有开放岗位、逐一评估、生成报告。是否公司招聘页 URLATS Parser提取所有 JDClaude 逐一 A-F 评分评分 ≥ B?生成定制简历 PDF跳过并记录原因Go Dashboard 统一管理3. 批量并发处理可以一次性扔 10 个岗位进去Claude Code 的子代理并行评估——就像make -j10编译代码一样跑求职。比起一个个打开 JD、手动对比、Excel 记录效率提升至少 10 倍。4. 每份简历都是定制的不是模板填空。Claude 针对每个 JD 重新组织简历——调整技能排列、突出匹配项目、用 JD 里的关键词重写经历描述。输出 ATS 友好格式的 PDF确保不会被机器筛掉。快速上手前提需要安装 Claude Code通过claudeCLI 可用。# 1. 克隆项目gitclone https://github.com/santifer/career-ops.gitcdcareer-ops# 2. 配置你的信息简历、偏好、权重# 编辑 config/ 下的 YAML 文件填入# - 个人简历Markdown 格式# - 求职偏好薪资范围、地点、行业# - 各维度权重# 3. 运行claude--resumecareer-ops.md分析这个公司的招聘页面: https://jobs.example.comGo 仪表盘提供了可视化的进度追踪——哪些岗位已评分、哪些已投递、哪些在面试流程中。⚠️提醒项目依赖 Claude Code API需要有效的 Anthropic API key。免费额度可能不够跑大规模批量评估。我的评价最大的价值不是代码是思路。career-ops 本质上是一套AI-native 的工作流设计方法论——它演示了怎么把 Claude Code 的 skill 系统当作AI 微服务来编排一个完整业务管道。它比传统的求职工具LinkedIn 筛选 手动改简历强在自动化深度。但也有一些现实限制依赖 Claude Code这意味着需要稳定的 API 访问和足够的 token 配额中文场景适配有限虽然 README 有简体中文版但核心评估逻辑基于英文 JD 训练对国内招聘平台Boss 直聘、拉勾的解析需要自己适配Go 仪表盘略显简陋功能能用但交互体验和成熟的 SaaS 产品有差距竞品对比Simplify.jobs更侧重表单自动填写缺少 AI 评估Teal简历管理很强但没有自动 JD 评分career-ops唯一一个把AI 评估 爬取 简历生成串成一条线的开源方案适合的人正在密集求职、每天投 10 岗位、简历需要反复定制的技术岗候选人。不太适合的人已经拿到面试在准备中的人career-ops 聚焦投递环节面试准备不是它的范围。项目地址github.com/santifer/career-ops | 媒体报道Business Insider
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