career-ops

開源的 AI 求職代理人。

由 @santifer 建立， 700+ 位貢獻者參與

幾個月投出去的履歷，全都石⁠沉⁠大⁠海。
所以我做了自己需要的那個過⁠濾⁠器。

740 個職缺已評估。68 個已投遞。12 場⁠面⁠試。⁠1 份 offer。
我是它的第一個使用者。我⁠拿⁠到⁠了⁠那⁠份⁠工⁠作。然⁠後⁠把⁠它⁠開⁠源⁠了。

貼上一個職缺，它在你的機器上告⁠訴⁠你：還⁠有⁠沒⁠有⁠在⁠徵⁠人，適⁠不⁠適⁠合⁠你。
它為你客製履歷、草擬回⁠答。由⁠你⁠按⁠下⁠送⁠出。

作者本人在 career-ops 儀表板裡的求職：評過分的職缺清單、標為「不要投」的職缺的紅色計數，接著是一份完整的評估報告

_{我自己的求職，進行到一半，介面是西⁠班⁠牙⁠文。}

企業用 AI 篩選候選人。
我把 AI 交給候選人，讓⁠他⁠們⁠來⁠挑⁠選⁠企⁠業。

六個月後，我離開了那份工作。
現在我們打造 career-ops，讓⁠你⁠也⁠能⁠上⁠岸。

拿一個職缺試試 ↓ · 閱讀完整故事 →

_{不想用終端機？加入網頁版的候補名單 →}

在我之後來的人，寫下了他們是怎麼拿到 offer 的。

_{每張卡片都是一個可以打開的公開 issue。你也上岸了？留下你的卡片 →}

⭐ 如果 career-ops 幫到了你，一⁠顆⁠星就⁠能幫⁠下⁠一⁠個⁠人找⁠到⁠它。

## 輪到你了把你今晚本來打算投的一個職缺貼進來。如果回傳的是不要投，你剛剛把這個晚上贏回來了。如果回傳的是一份計畫，你就知道下一步該做什麼。 ```bash npx @santifer/career-ops init ```

_{開源。本機執行。就在你已經在用的 AI CLI 裡。包含免費模型和本機模型。}

## 你不必一個人找工作按下送出之後的沉默，與你無關。看到同一件事的人夠多，於是把這套實踐寫了下來，只有六行： > 投得更少，投得更好。訊號勝過數量。證據勝過關鍵字。由人來決定。本機優先。桌子兩邊都有尊嚴。

其中幾位，用他們自己的話。

_{每一個簽名都是一次可稽核的提交。讀完全部，或加上你的 →}

招募不會自己修好。正在經歷它的人可以，而且他們已經在這個房間裡，交換筆記，互相修各自的設定。

[修復就是在這裡寫出來的](CONTRIBUTING.md)。是房間，不是俱樂部。**一起來建。**

## 贊助商 career-ops 對求職者永久免費。這些公司贊助了本專案：

SerpApi · Build a portfolio project with live search data. SerpApi gives developers structured JSON/Markdown from Google Search, Maps, Shopping, and other engines through a simple API call.

> 贊助買到的是清楚標示的曝光，絕不是影響力：再多的錢也改變不了路線圖，也放不進產品裡任何東西。贊助商絕不會出現在評估、排名或推薦中。 ## career-ops 為你做什麼貼上一個職缺。它告訴你這個晚上值不值得。 - **還在徵人嗎？** 在你寫下一個字之前，它先確認這則職缺仍然有效。 - **不是你？** 用你真實的履歷給職缺打分，匹配度弱就叫你跳過。你可以不聽。 - **值得投？** 它起草履歷、求職信和申請答案。你來讀。你來送。 - **該找誰聊？** 它找到那個人，起草那則訊息。它從不替你送出。 - **這些東西都去哪了？** 每一份申請都留在你的機器上。沒有任何東西上傳給我們。 - **我該學什麼？** 連續被拒之後，它說出差距在哪。最初幾次執行會很粗糙。它還不了解你。跟它聊：你的履歷、你想要什麼、你拒絕什麼。把它當成一個招募顧問的第一週。第一次啟動時，它會在聊天裡把這些都問一遍。沒有任何需要手動設定的東西。 ## career-ops 不做的事 - **自動送出申請。** 它為每個欄位起草答案；你審閱，然後點擊送出。腳本從不發出 POST（`prepare-application.mjs`）。 - **寄送郵件。** 只寫草稿。整個程式碼庫裡沒有任何郵件寄送模組。 - **回傳資料。** 沒有遙測，沒有我們的後端。你的履歷只從你的機器送往你選擇的 AI 供應商，不去任何別的地方。唯一的公開紀錄就是這個儲存庫：`HIRED.md` 和它的 issue。 - **催你申請低於 4.0/5 的職缺。** 它會告訴你別申請。你可以不聽，它會明說。它會改寫你的履歷，但絕不能捏造。程式碼裡有一道檢查：PDF 裡的數字或事實如果在你的履歷和 `article-digest.md` 裡都找不到，就會被擋下；但它還無法判斷每一處改寫。每份履歷送出前都請自己讀一遍。詳情見 [FAQ](#常見問題faq)。 ## 功能特色 | 功能 | 說明 | | ------------------------ | ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | | **A-H 評估** | 職缺摘要、履歷比對（標註每條要求在這個職缺裡有多重要，以及權重來自職缺描述的措辭、結構還是估算，逐條標註；估算永遠不能進入最高一級）、職級策略、薪酬調查、個人化、面試準備（STAR+R），再加上區塊 G 的職缺可信度檢查（是否仍在徵人、是否為重複刊登：只陳述觀察，不下定論），以及一個工作許可訊號（把明確不提供簽證擔保的職缺描述標記為硬性阻礙） | | **Human-in-the-Loop** | AI 評估並推薦，你決定並行動。系統從不送出申請：最終決定權永遠在你手上 | | **ATS PDF 產生** | ATS 可讀的履歷，根據你自己的經歷、針對每份職缺描述客製，採用 Space Grotesk + DM Sans 設計 | | **求職信產生器** | 基於調查的求職信：關鍵字呼應、四個互動式角度提問（為什麼／問題／方法／語氣）、在對話中審核草稿，以及透過與履歷相同的 HTML + Playwright 流程產生 A4 PDF。每次評估自動起草；用 `/career-ops cover` 依需求完成並產生 | | **履歷之外** | 企業調查（[`deep`](modes/deep.md)）揭示 AI 策略、近期動向、工程文化，以及你的履歷應該採取的角度。聯絡人探索（[`contacto`](modes/contacto.md)）找出值得聯絡的招募主管、招募人員或團隊成員，並草擬一則不超過 300 字元、針對聯絡人類型調整過的 LinkedIn 訊息。正式申請郵件草稿（[`email`](modes/email.md)）把已評估的報告或貼上的職缺描述變成主旨、內文和附件清單，不寄送、不送出、不點擊任何內容。申請讓你排進隊伍，調查讓你獲得對話。 | | **模式分析** | 拒信模式與各 ATS 管道的推進率（`analyze-patterns.mjs`）、整個求職週期的漏斗統計（`stats.mjs`）、重複刊登偵測，重複刊登可能是幽靈職缺的跡象（`detect-reposts.mjs`） |

它還能做的所有事

| 功能 | 說明 | | ------------------------ | ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | | **自動流程** | 貼上一個 URL，獲得完整評估 + PDF + 追蹤紀錄 | | **面試故事庫** | 跨評估累積 STAR+反思故事：5 到 10 個主故事，可以針對你遇到的行為面試問題靈活調整 | | **談判話術** | 薪資談判框架、應對地域折價、以競爭 offer 作為籌碼 | | **申請郵件草稿** | 從報告或貼上的職缺描述產生給招募人員、內推或主動應徵的正式郵件，包含主旨、附件清單、有憑有據的契合點，以及來自你個人資料的聯絡資訊區塊。僅限草稿：career-ops 從不寄送、送出或點擊任何內容。 | | **求職平台掃描器** | 預先設定 100+ 家企業（Anthropic、OpenAI、ElevenLabs、Retool、n8n…）+ 跨 Ashby、Greenhouse、Lever、Wellfound 的自訂網頁搜尋查詢 | | **已募資企業探索** | 以審閱為先的 `company:funded` 指令從結構化的公開資料來源列出近期獲得募資的企業與來源診斷，不更動你的資料 | | **批次處理** | 用無頭 CLI worker（`claude -p` / `opencode run`）並行評估 | | **Dashboard TUI** | 在終端機裡瀏覽、篩選和排序你的流程 | | **流程完整性** | 自動合併、去重、狀態正規化、健康檢查 | | **面試套件** | 按時間區塊安排的準備計畫、附回饋的練習、面試後檢討（[`interview/`](modes/interview/README.md)），以及企業警訊偵測器（[`interview-redflag`](modes/interview-redflag.md)） | | **Offer 階段** | 合約閱讀助手：逐條款解讀加上給律師的問題清單（[`offer-prep`](modes/offer-prep.md)），以及期望／公告／實際薪資差距分析器（`salary-gap.mjs`） | | **跟進與回覆** | 跟進節奏計算器與預設提醒（`followup-cadence.mjs`、`followup-seed.mjs`）；把雇主回覆歸類為追蹤紀錄更新（[`reply-watch`](modes/reply-watch.md)） | | **外掛系統** | 可選整合（Gmail、Notion、Apify + 社群註冊表），預設關閉；見 [docs/PLUGINS.md](docs/PLUGINS.md) |

## 運作原理

How it works: you paste a job URL or description. Archetype Detection classifies it as LLMOps, Agentic, PM, SA, FDE or Transformation. The A-H Evaluation reads cv.md and covers match, gaps, comp research, STAR stories and legitimacy. It produces a report (reports/*.md), the tailored CV in the format set by cv.output_format — a PDF by default — and a tracker entry (data/applications.md).

## 快速開始 **最快的方式，一道指令：** ```bash npx @santifer/career-ops init ``` > 💡 `npx` 隨 [Node.js](https://nodejs.org) 一起提供：它只執行一次安裝程式， > 不會全域安裝任何東西。還沒有 Node？先安裝它。 > （已經在用 Claude Code / Codex CLI？那你已經有了。）這會把最新版本複製到 `./career-ops` 並安裝相依套件。然後： ```bash cd career-ops claude # or codex / qwen / opencode / agy / grok — open your AI CLI here ``` **首次啟動時，career-ops 會透過對話引導你完成設定（你的履歷、個人資料和目標職缺）。不需要手動編輯任何東西。**

想手動設定？（git clone）

```bash git clone https://github.com/career-ops-hq/career-ops.git cd career-ops && npm install npx playwright install chromium # only needed for PDF generation # On a non-Debian/Ubuntu Linux distro (Fedora, Arch, ...), Chromium's system # libraries aren't installed by the line above — install them yourself with # your distro's package manager if PDF generation fails to launch the browser # (Playwright's own docs list the required libraries per platform). # 2. Open your AI CLI in this directory. On first launch it walks you # through setup (your CV, profile and target roles) by chatting claude # or codex / opencode / qwen / agy / grok # Then ask your CLI to adapt the system to you: # "Change the archetypes to backend engineering roles" # "Translate the modes to English" # "Add these 5 companies to portals.yml" # "Update my profile with this CV I'm pasting" # 3. Start using # 貼上職缺連結或職缺描述文字，即可觸發 auto-pipeline。 # 其他所有模式，以及如何在你的 CLI 中呼叫它們：見下方「使用方式」。 ```

### 全域安裝 ```bash npm i -g @santifer/career-ops ``` 這會全域安裝 `career-ops` 執行檔，讓你不用 `npx` 就能執行 `career-ops init [folder]`。`init` 是它唯一的指令：它只負責建立工作區，之後的一切都在你的 AI 程式碼 CLI 裡進行（見下方「使用方式」），而不是透過這個執行檔。 **該用哪一個？** - `npx @santifer/career-ops init`：最適合首次使用；會建立一個專用的專案資料夾。 - `npm i -g @santifer/career-ops`：如果你比較想輸入 `career-ops init`，而不是 `npx` 的寫法。它不會增加其他指令。 ### 其他執行方式 - **在任何資料夾中，作為 Claude Code 外掛：** [docs/CLAUDE_PLUGIN.md](docs/CLAUDE_PLUGIN.md)。 - **不使用 AI CLI：** 獨立的 Gemini、Ollama 和 OpenAI 相容腳本可以單獨評估一份職缺描述。請見 [docs/SCRIPTS.md](docs/SCRIPTS.md#geminieval--ollamaeval--openaieval)。 > **這個系統就是設計成由你的 AI 程式碼 CLI 自己來客製的。** 模式、原型、評分權重、談判話術：直接請它改就行。它讀取的正是它自己使用的檔案，所以它清楚該改哪裡。完整安裝指南見 [docs/SETUP.md](docs/SETUP.md)；用自訂或本機模型低成本執行 career-ops 的方法見 [docs/RUNNING_ON_A_BUDGET.md](docs/RUNNING_ON_A_BUDGET.md)（在 Antigravity CLI 免費方案零成本執行見 [docs/FREE_TIER.md](docs/FREE_TIER.md)）；排程定期掃描和零 token 的「初篩到短名單」作法見 [docs/AUTOMATION.md](docs/AUTOMATION.md)；ATS 自動填表流程的細節見 [docs/APPLY_AUTOFILL.md](docs/APPLY_AUTOFILL.md)；把 LinkedIn 聯絡人匯出與漏斗中的企業交叉比對見 [docs/LINKEDIN_JOIN.md](docs/LINKEDIN_JOIN.md)；常見設定問題的解答見 [docs/FAQ.md](docs/FAQ.md)，包括[故事溯源如何防止捏造數字](docs/FAQ.md#why-does-career-ops-refuse-to-use-a-number-from-my-story-bank)。設計原則在 [ARCHITECTURE.md](ARCHITECTURE.md)；執行期流程在 [docs/ARCHITECTURE.md](docs/ARCHITECTURE.md)。 ## 使用方式把職缺連結或職缺描述貼到你的 AI CLI 中。career-ops 會檢查附有連結的職缺是否仍在徵才（貼上的文字沒有可檢查的連結），對照你的履歷評分，撰寫報告，客製化你的履歷（預設為 PDF），並在你的追蹤表中新增一列。大多數日子這樣就夠了。其餘一切都是依名稱呼叫的模式。如果無法讀取某則職缺，流程會停下並請你貼上文字。 ### 如何呼叫模式 | CLI | 如何呼叫 `scan` | | --- | --- | | Claude Code, OpenCode, Antigravity CLI (`agy`), Grok Build CLI | `/career-ops scan` | | Pi | `/skill:career-ops scan` | | Codex、Qwen、Cursor 或任何其他受支援的 CLI | 自然語言：「Run the career-ops scan mode」 | 單獨輸入 `/career-ops` 會顯示命令選單（在使用它的 CLI 中）。自然語言在所有受支援的 CLI 中都能用。作為 Claude Code 外掛使用時，指令是 `/career-ops:career-ops`。它們共用同一個路由器 `.agents/skills/career-ops/SKILL.md` 和同一批 `modes/*.md` 檔案，所以每個 CLI 都以相同方式路由請求（大量使用瀏覽器的模式還需要 Playwright 工具）。Codex 不保證支援斜線命令：請用自然語言提出要求，或用 `codex exec "Evaluate this JD with career-ops auto-pipeline: https://company.com/jobs/123"` 以無頭方式執行一則提示詞（[docs/CODEX.md](docs/CODEX.md)）。如何在每個受支援的 CLI 中執行、具備無頭命令的 CLI 所對應的命令，以及各 CLI 的設定說明，都在 [docs/SUPPORTED_CLIS.md](docs/SUPPORTED_CLIS.md) 中。 ### 日常命令 | 命令 | 作用 | | --- | --- | | *貼上連結或職缺描述* | 完整流程：職缺是否仍在徵才的檢查（僅限連結）、A-G 評估（高分時另加 H）、報告、客製化履歷（預設 PDF）、追蹤表新增一列 | | `scan` | 掃描你的求職平台以發現新職缺，並加入收件匣（`data/pipeline.md`） | | `pipeline` | 處理收件匣中等待的連結（standard 與 premium 層級可能略過明顯不合的） | | `apply` | 與你一起逐欄填寫申請表。送出前會停下 | | `tracker` | 每份申請目前的進度 | | `followup` | 哪些申請該跟進了，並附草稿 |

所有命令，依求職階段分類

`oferta`、`ofertas` 和 `contacto` 保留原本的西班牙語名稱，意思分別是：offer、多個 offer、聯絡人。 **尋找職缺** | 命令 | 作用 | | --- | --- | | [`scan`](modes/scan.md) | 掃描求職平台並發現新職缺 | | [`discover`](modes/discover.md) | 把公司名稱清單解析為可掃描的 ATS 招募頁。預設只預覽，僅在加上 `--write` 時才附加到 `portals.yml`（零 token） | | [`pipeline`](modes/pipeline.md) | 處理收件匣（`data/pipeline.md`）裡待處理的連結 | | [`triage`](modes/triage.md) | 在完整評估之前，依據 `modes/_brief.md` 快速做一輪是否值得投的初篩（不寫入任何檔案） | | [`batch`](modes/batch.md) | 用無頭 worker 評估大量職缺（Claude 下並行，其他 CLI 下逐一處理） | | [`titles`](modes/titles.md) | 根據你的履歷推薦相近的職稱，以擴大搜尋範圍 | **評估職缺** | 命令 | 作用 | | --- | --- | | *貼上連結或職缺描述* | [Auto-pipeline](modes/auto-pipeline.md)：評估 + 報告 + 客製化履歷（預設 PDF） + 追蹤表項目 | | [`oferta`](modes/oferta.md) | 僅評估，區塊 A 到 G，高分時另加 H（不產生 PDF） | | [`ofertas`](modes/ofertas.md) | 比較並排序多個職缺 | | [`deep`](modes/deep.md) | 針對企業的深度調查提示詞 | | [`eu-swe`](modes/regional/eu-swe.md) | 在準備履歷、申請或面試之前，校準一份歐洲軟體工程職缺的申請 | **申請** | 命令 | 作用 | | --- | --- | | [`pdf`](modes/pdf.md) | ATS 最佳化履歷，輸出為 PDF | | [`ats`](modes/ats.md) | 檢查產生的履歷對 ATS 是否友善：評分及可修正的問題 | | [`text`](modes/text.md) | 客製化的 markdown 履歷（與 `cv.md` 一致，不產生 PDF） | | [`latex`](modes/latex.md) | 把履歷匯出為 LaTeX/Overleaf 的 `.tex` | | [`latex-tex`](modes/latex-tex.md) | 就地客製化你自己的 `resume.tex`（需主動啟用；預設仍是 `cv.md`） | | [`cover`](modes/cover.md) | 求職信，根據貼上的職缺描述或已評估的報告（`cover {slug}`） | | [`email`](modes/email.md) | 正式的求職郵件草稿。僅限草稿：絕不寄出、提交或點擊 | | [`contacto`](modes/contacto.md) | 找到用人主管、招募人員或同業，並草擬一則 LinkedIn 訊息 | | [`apply`](modes/apply.md) | 即時申請助手（使用此儲存庫中的 Playwright）。不會送出 | **面試** | 命令 | 作用 | | --- | --- | | [`interview-prep`](modes/interview-prep.md) | 針對特定公司的面試準備文件 | | [`interview/plan`](modes/interview/plan.md) | 為即將到來的面試擬定依時段劃分的準備計畫 | | [`interview/practice`](modes/interview/practice.md) | 模擬面試，一次一個問題，並給予回饋 | | [`interview/debrief`](modes/interview/debrief.md) | 面試後檢討：補足不足之處，預測下一輪 | | [`interview-redflag`](modes/interview-redflag.md) | 到職前分析雇主的警訊 | **申請之後** | 命令 | 作用 | | --- | --- | | [`tracker`](modes/tracker.md) | 申請狀態總覽 | | [`followup`](modes/followup.md) | 跟進節奏：標記逾期的申請，產生草稿 | | [`reply-watch`](modes/reply-watch.md) | 將雇主的回覆分類，並建議更新追蹤表 | | [`outcome`](modes/outcome.md) | 記錄申請結果並封存相關產出 | | [`offer-prep`](modes/offer-prep.md) | 與你一起閱讀收到的 offer 或合約：逐條梳理條款，並列出要問律師的問題（不構成法律建議） | **你的個人資料與履歷** | 命令 | 作用 | | --- | --- | | [`interview`](modes/interview.md) | 資料設定：圍繞你的經歷進行互動式訪談，據此建立履歷與個人資料（不是面試練習） | | [`intake`](modes/intake.md) | 根據 `documents/` 中的檔案（主履歷、LinkedIn 匯出）建立或充實你的個人資料。未經你確認不會寫入任何內容 | | [`master-profile`](modes/master-profile.md) | 匯入、審閱並驗證你的 Master Career Profile，並把選定的事實準備成履歷重點 | | [`add`](modes/add.md) | 向履歷新增專案、論文或職位（擷取、預覽、確認） | | [`expand`](modes/expand.md) | 根據你的個人資料連結，發現履歷中缺少的能力 | | [`retro`](modes/retro.md) | 回顧本次工作階段，把你教給它的內容保存為規則（只寫入你接受的） | **優化你的投遞方向** | 命令 | 作用 | | --- | --- | | [`patterns`](modes/patterns.md) | 分析被拒模式並優化投遞方向 | | [`calibrate`](modes/calibrate.md) | 檢查你的評估分數能否預測真實結果。僅供參考：絕不更動評分 | | [`upskill`](modes/upskill.md) | 根據你已評估的所有報告做技能落差分析 | | [`training`](modes/training.md) | 對照你的 North Star 評估課程或證照 | | [`project`](modes/project.md) | 評估作品集專案的想法 | **系統** | 命令 | 作用 | | --- | --- | | [`agent-inbox`](modes/agent-inbox.md) | 把請求排入下一次工作階段的佇列，並在那時處理（`data/agent-inbox.md`）。`inbox` 同樣可用 | | [`update`](modes/update.md) | 更新 career-ops 系統檔案，附帶 diff 預覽與相容性檢查 |

## 預設掃描平台掃描器內建 **100+ 家企業**可直接掃描，以及涵蓋主流求職網站的 **35+ 條搜尋查詢**。把 `templates/portals.example.yml` 複製為 `portals.yml`，再加入你自己的： **AI 實驗室：** Anthropic、OpenAI、Mistral、Cohere、LangChain、Pinecone **語音 AI：** ElevenLabs、PolyAI、Parloa、Hume AI、Deepgram、Vapi、Bland AI **AI 平台：** Retool、Airtable、Vercel、Temporal、Glean、Arize AI **客服中心：** Ada、LivePerson、Sierra、Decagon、Talkdesk、Genesys **企業級：** Salesforce、Twilio、Gong、Dialpad **LLMOps：** Langfuse、Weights & Biases、Lindy、Cognigy、Speechmatics **自動化：** n8n、Zapier、Make.com **歐洲：** Factorial、Attio、Tinybird、Clarity AI、Travelperk **搜尋的求職網站：** 55+ 個供應商模組涵蓋 ATS API、整站資料來源、XML/RSS 來源、markdown 來源和本機解析器。完整表格見[支援的求職網站](docs/SUPPORTED_JOB_BOARDS.md)。預設情況下 `node scan.mjs`（即 `npm run scan`）信任每個 ATS 資料來源回傳的內容。有些企業在職缺關閉後仍會把過期職缺留在公開 API 裡，這些過期項目可能會混進 `pipeline.md`。加上 `--verify` 可以在 API 階段之後啟動 Playwright，在過期職缺進入流程之前把它們剔除： ```bash node scan.mjs --verify # zero-token discovery + Playwright liveness check ``` 驗證是循序執行的，而且只針對新職缺（去重之後），所以成本是有上限的。 ## 儀表板 TUI 內建的終端機儀表板讓你以視覺化方式瀏覽你的流程： ```bash npm run serve:dashboard # launch the TUI npm run build:dashboard # optional: build the standalone binary ``` 功能：10 個篩選分頁、8 種排序模式、分組／平鋪檢視、延遲載入預覽、行內狀態修改。還有一個**實驗性的 Web UI**（alpha 版，選用：除非你主動啟動，否則不會執行任何東西）：見 [`web/README.md`](web/README.md)。 ## 專案結構 ``` career-ops/ ├── AGENTS.md # Canonical agent instructions (all CLIs) ├── CLAUDE.md # Claude Code wrapper (imports AGENTS.md) ├── CODEX.md # Codex wrapper (imports AGENTS.md) ├── OPENCODE.md # OpenCode wrapper (imports AGENTS.md) ├── GEMINI.md # Legacy no-op guard to avoid Antigravity duplicate context ├── cv.md # Your CV (create this) ├── article-digest.md # Your proof points (optional) ├── config/ │ └── profile.example.yml # Template for your profile ├── modes/ # Skill modes │ ├── _shared.md # Shared context (customize this) │ ├── oferta.md # Single evaluation │ ├── pdf.md # PDF generation │ ├── cover.md # Cover letter generation │ ├── email.md # Formal application email drafts │ ├── scan.md # Portal scanner │ ├── batch.md # Batch processing │ └── ... ├── templates/ │ ├── cv-template.html # ATS-optimized CV template │ ├── portals.example.yml # Scanner config template │ └── states.yml # Canonical statuses ├── batch/ │ ├── batch-prompt.md # Self-contained worker prompt │ └── batch-runner.sh # Orchestrator script ├── dashboard/ # Go TUI pipeline viewer ├── data/ # Your tracking data (gitignored) ├── reports/ # Evaluation reports (gitignored) ├── output/ # Generated PDFs (gitignored) ├── fonts/ # Space Grotesk + DM Sans ├── docs/ # Setup, customization, budget guide, architecture └── examples/ # Sample CV, report, proof points ``` ## 外部資料目錄（選用）預設情況下，使用者層資料（如 `cv.md`、`portals.yml`，以及 `data/`、`reports/`、`output/` 資料夾）位於專案根目錄內。為了把個人資料和程式碼分開（更方便切換分支、拉取更新或測試多個個人資料），你可以按以下優先順序設定一個外部資料目錄： 1. **環境變數：** 設定 `CAREER_OPS_ROOT` 或 `CAREER_OPS_DATA_DIR` 環境變數： ```bash export CAREER_OPS_ROOT=~/my-career-data ``` 2. **標記檔案：** 在儲存庫根目錄建立一個 `.career-ops-data` 檔案，內容是你的資料目錄路徑。 3. **預設：** 使用儲存庫根目錄。解析完成後，所有使用者檔案都相對於該資料夾解析和寫入，而提示詞檔案和腳本仍然相對於儲存庫解析。 - **覆寫追蹤檔：** 你也可以設定 `CAREER_OPS_TRACKER` 直接覆寫申請追蹤檔的路徑。 - **寫入：** 所有寫入操作（如合併）都以 `{DATA_ROOT}/data/applications.md` 為標準目標。 - **掃描器設定：** `portals.yml` 在 `{DATA_ROOT}/portals.yml` 讀取和驗證，所以 `node validate-portals.mjs` 檢查的正是 `scan.mjs` 讀取的那個檔案。 - **產生的文件：** 客製履歷和求職信寫入 `{DATA_ROOT}/output/`，把它們連結到報告的 PDF 清單位於 `{DATA_ROOT}/data/pdf-index.tsv`。在未設定 `CAREER_OPS_TRACKER` 時，限定這些寫入範圍的追蹤工作區是資料根目錄，而不是程式碼的 checkout。 - **追蹤檔覆寫下的 PDF：** `generate-pdf.mjs` 會先解析 `CAREER_OPS_TRACKER`，再推導工作區，所以設定了覆寫時，工作區就是存放該追蹤檔的資料夾（如果追蹤檔位於 `data/` 資料夾中，則是它的上一層資料夾）。這時履歷的 HTML 和每個 PDF 都必須位於該工作區內，清單也會移到它的 `data/pdf-index.tsv`。求職信仍以 `{DATA_ROOT}/output/` 為目標，所以當該資料夾不在追蹤檔的工作區內時，求職信會被拒絕寫入。 - **程式碼層維持不動：** `node_modules/`、`providers/`、`modes/` 以及腳本本身一律相對於儲存庫解析，從不相對於資料根目錄。 Go 版儀表板 TUI、Node.js 腳本和 AI 代理模式都會自動遵循這個解析層級。 ## 技術堆疊 ![Claude Code](https://img.shields.io/badge/Claude_Code-000?style=flat&logo=anthropic&logoColor=white) ![Node.js](https://img.shields.io/badge/Node.js-339933?style=flat&logo=node.js&logoColor=white) ![Playwright](https://img.shields.io/badge/Playwright-2EAD33?style=flat&logo=playwright&logoColor=white) ![Go](https://img.shields.io/badge/Go-00ADD8?style=flat&logo=go&logoColor=white) ![Bubble Tea](https://img.shields.io/badge/Bubble_Tea-FF75B5?style=flat&logo=go&logoColor=white) - **代理**：具備共用 skill 和模式的 AI 程式碼 CLI（`AGENTS.md` + 各 CLI 的包裝） - **PDF**：Playwright + HTML 範本 - **求職信**：HTML 範本 + Playwright（A4 PDF，與履歷相同的流程） - **掃描器**：Playwright + Greenhouse API + WebSearch - **儀表板**：Go + Bubble Tea + Lipgloss（Catppuccin Mocha 主題） - **資料**：Markdown 表格 + YAML 設定 + TSV 批次檔案

_{也可以在任何遵循 agent skill 標準的 CLI 中執行。見支援的 CLI。}

## 同樣開源 - **[cv-santiago](https://github.com/santifer/cv-santiago)**：作品集網站（santifer.io），附 AI 聊天機器人、LLMOps 儀表板和案例研究。如果你需要一個配合求職展示的作品集，fork 它，改成你自己的。 ## 常見問題（FAQ） **career-ops 是什麼？** career-ops（[career-ops.org](https://career-ops.org)，也稱 **careerops**）是一個開源的 AI 求職工具，在你的 AI 程式碼 CLI（Claude Code、Codex、OpenCode 等）裡於本機執行，把每一個決定都留給你。它依你的履歷評估職缺、產生適配 ATS 的 PDF、找出該聯絡的對象，並在一個地方追蹤所有進度：最終決定權永遠在你手上。它是 [CareerOps 宣言](https://career-ops.org/manifesto)的第一個參考實作。 **客製化履歷會捏造內容嗎？** 不應該，提示詞裡也這麼寫：只改寫，絕不捏造。`generate-pdf` 會擋下數字或事實在你的資料來源中找不到的履歷，除非你傳入 `--skip-fact-check`。`pdf` 模式還會執行 `cv-title-check.mjs`：它依公司和日期，把客製化履歷中的每個職稱與 cv.md 中同一份工作的職稱比對，有不同就請你決定保留還是改回。它只提醒、不阻擋，因為調整職稱的寫法有時是你自己的選擇。目前還沒有任何檢查評判改寫：[#1411](https://github.com/career-ops-hq/career-ops/issues/1411)（不通過即阻止的真實性檢查）在追蹤這一點。在此之前，每份履歷送出前都請自己讀一遍。[法律聲明](LEGAL_DISCLAIMER.md) 用更長的篇幅說了同樣的話。 **我可以免費執行 career-ops，或改用較便宜／本機的模型嗎？** 可以。career-ops 不綁定特定 CLI，也能跑在免費與本機模型上（OpenRouter 的免費模型、Ollama，或任何相容 OpenAI 的端點），所以你不必被付費訂閱綁住。完整設定見 [docs/RUNNING_ON_A_BUDGET.md](docs/RUNNING_ON_A_BUDGET.md)。 **我已經付費訂閱 Claude Pro/Max，為什麼 career-ops 還在燒 API 額度？** 因為環境變數中的 `ANTHROPIC_API_KEY` 優先於你已登入的訂閱：CLI 會改用這把金鑰，並按 token 計費。執行 `echo $ANTHROPIC_API_KEY`，若有印出任何內容，就把它從 shell 設定檔移除、重開終端機並執行 `/login`。批次模式是例外，因為 `claude -p` 的 worker 不會使用互動式登入：執行一次 `claude setup-token`，把結果匯出為 `CLAUDE_CODE_OAUTH_TOKEN`。完整步驟見 [docs/RUNNING_ON_A_BUDGET.md](docs/RUNNING_ON_A_BUDGET.md#2b-already-paying-for-a-subscription-make-sure-you-are-using-it)。 **career-ops 支援哪些 AI CLI？** career-ops 透過開放的 Agent Skill Standard 跑在各主流 AI 程式碼 CLI 上（Claude Code、Codex、Gemini / Antigravity、OpenCode、Grok、Qwen 等），因此不會被單一廠商綁死。你手上已經有的 CLI 就能直接用。 **要怎麼在 Windows 上安裝 career-ops？** career-ops 可以在 Windows 上執行。平台相關的設定和已知的坑（Git Bash 偵測、行尾符號、工作排程器）在 [docs/WINDOWS.md](docs/WINDOWS.md)。如果安裝過程中技能因 symlink 錯誤而載入失敗，解法在 [docs/FAQ.md](docs/FAQ.md)。完整步驟見 [docs/SETUP.md](docs/SETUP.md)。 **career-ops 會自動幫我投遞職缺嗎？** 不會。career-ops 是篩選器，不是亂槍打鳥的自動投遞工具。AI 負責評估、排序與草擬；審閱與決定由你來做。它會草擬、填寫，但從不送出。由你按下送出。這種保留人工把關的設計，正是整套系統的重點。 **career-ops 是免費且開源的嗎？** 是。career-ops 免費且開源，而且對求職者而言永遠都會是。它是 [CareerOps 宣言](https://career-ops.org/manifesto)的第一個參考實作。讀一讀，如果它說中了你的想法，就簽署它。 ## 關於作者我是 [Santiago Fernández de Valderrama Aparicio](https://santifer.io/about)（santifer），曾經是創業者：我創辦並賣掉了一家至今仍以我的名字營運的公司。我打造 career-ops 是為了管理自己的求職，它奏效了：它幫我拿到了一個 Head of Applied AI 的職位。六個月後，我離開了那個職位，全職投入 career-ops 的開發。想知道這麼大的儲存庫，是怎麼由一支 AI 代理團隊維護、每次合併都由人來決定的？讀一讀 [Agentic maintenance: how career-ops is run by a fleet of AI agents](https://santifer.io/ai-agent-fleet)。我的作品集和其他開源專案 → [santifer.io](https://santifer.io) Wikidata：[Santiago Fernández de Valderrama Aparicio](https://www.wikidata.org/wiki/Q138710224) · [career-ops](https://www.wikidata.org/wiki/Q139007988)。 ## 免責聲明 **career-ops 是一個在本機執行的開源工具，不是託管服務。** 使用本軟體即表示你確認： 1. **你掌控自己的資料。** 你的履歷、聯絡方式和個人資料留在你的機器上，直接傳送給你選擇的 AI 供應商（Anthropic、OpenAI 等）。我們不收集、不儲存、也無法存取你的任何資料。 2. **你掌控 AI。** 預設提示詞指示 AI 不要自動送出申請，但 AI 模型可能出現無法預測的行為。如果你修改了提示詞或使用其他模型，風險自負。**送出前務必檢查 AI 產生內容的正確性。** 3. **你遵守第三方條款。** 你必須按照所互動求職平台（Greenhouse、Lever、Workday、LinkedIn 等）的服務條款使用本工具。不要用本工具向雇主發送垃圾訊息或衝擊 ATS 系統。 4. **不作任何保證。** 評估是建議，不是事實。AI 模型可能虛構技能或經歷。作者不對就業結果、被拒的申請、帳號限制或任何其他後果負責。完整內容見 [LEGAL_DISCLAIMER.md](LEGAL_DISCLAIMER.md)。本軟體依據 [MIT 授權](LICENSE)「按原樣」提供，不附帶任何形式的保證。 ## 貢獻者

每一位貢獻過程式碼、文件、翻譯或測試的人都列在 [CONTRIBUTORS.md](CONTRIBUTORS.md) 裡，包括上面的圖表無法呈現的非程式碼貢獻。用 career-ops 找到工作了？[分享你的故事！](https://github.com/career-ops-hq/career-ops/issues/new?template=i-got-hired.yml) ## 授權條款與商標程式碼以 [MIT](LICENSE) 授權發布。「career-ops」的名稱和品牌受[商標政策](TRADEMARK.md)約束：對社群使用寬鬆，對商業產品命名和背書保留權利。 ## Star 歷史

_{由 Santiago Fernández de Valderrama Aparicio（@santifer）建立並維護}

## 聯絡我 [![Website](https://img.shields.io/badge/santifer.io-000?style=for-the-badge&logo=safari&logoColor=white)](https://santifer.io) [![LinkedIn](https://img.shields.io/badge/LinkedIn-0A66C2?style=for-the-badge&logo=linkedin&logoColor=white)](https://linkedin.com/in/santifer) [![X](https://img.shields.io/badge/X-000?style=for-the-badge&logo=x&logoColor=white)](https://x.com/santifer) [![Discord](https://img.shields.io/badge/Discord-5865F2?style=for-the-badge&logo=discord&logoColor=white)](https://discord.gg/8pRpHETxa4) [![Email](https://img.shields.io/badge/Email-EA4335?style=for-the-badge&logo=gmail&logoColor=white)](mailto:hi@santifer.io)