开源 1 个月拿下 41.7K 标星！新鲜出炉的求职神器，用 AI 筛选最有价值的 Offer！

这几年的招聘，大多数公司已经用 AI 筛选简历，HR 用 ATS 系统过滤候选人，而求职者却还在用传统的方式找工作——海投、改简历、等回复、然后焦虑。

这就像用冷兵器去对抗热武器，效率和成功率都低得可怜。

不过最近，我发现了一个开源项目可以彻底改变了这个游戏规则。它不是让你去适应 AI，而是给你一套 AI 武器，用 AI 去筛选那些值得你去申请的公司。

这个项目叫 Career-Ops，它的开发者自己就是这套系统的第一个用户。他花了几个月时间用这套系统评估了 740+ 职位、生成了 100+ 定制简历，最后拿下了 Head of Applied AI 的 dream role。

四月初开源的，到现在不到一个月，GitHub 已经揽获了 41.7K 标星，深受很多网友的青睐。

项目简介

Career-Ops 不是一个海投工具，它是一个高端过滤器。它能帮你从几百个职位里找出那几个真正值得你花时间的机会。

它把任何 AI 编码 CLI 变成一个完整的求职指挥中心。你不再需要用电子表格手动跟踪申请，而是获得一个 AI 驱动的管道，能够：

• • 评估职位：用结构化的 A-F 评分系统（10 个加权维度）
• • 生成定制 PDF：ATS 优化的简历，根据每个职位描述定制
• • 自动扫描招聘网站：Greenhouse、Ashby、Lever、公司页面
• • 批量处理：并行评估 10+ 个职位
• • 一站式跟踪：单一数据源，带完整性检查

重要提示：系统强烈建议不要申请评分低于 4.0/5.0 的职位。你的时间很宝贵，招聘人员的时间也一样。

Career-Ops 是 agentic 的：Claude Code 用 Playwright 导航招聘页面，通过推理你的 CV 与职位描述的匹配度来评估适配性（而不是关键词匹配），并根据每个职位调整你的简历。

温馨提示：前几次评估可能不会太好。系统还不了解你。给它提供上下文——你的 CV、你的职业故事、你的证明点、你的偏好、你擅长什么、你想避免什么。你培育它越多，它就变得越好。

功能特性

• • 自动管道：粘贴一个 URL，即可获得完整评估 + PDF + 追踪记录
• • 6 个评估模块：职位总结、简历匹配、职级策略、薪酬调研、个性化建议、面试准备（STAR+R）
• • 面试故事库：跨多次评估积累 STAR+Reflection 故事，沉淀出 5-10 个可回答任意行为面试题的主线故事
• • 谈薪脚本：薪资谈判框架、地域折扣反驳话术、竞品 offer 杠杆策略
• • ATS PDF 生成：注入关键词的简历，采用 Space Grotesk + DM Sans 设计
• • 平台扫描器：预配置 45+ 家公司（Anthropic、OpenAI、ElevenLabs、Retool、n8n...），支持跨 Ashby、Greenhouse、Lever、Wellfound 的自定义查询
• • 批量处理：使用 claude -p worker 并行评估
• • Dashboard TUI：在终端 UI 中浏览、筛选和排序你的求职管道
• • 人类在环：AI 负责评估和建议，你负责决定和行动。系统绝不会自动提交申请，最终决定始终在你手上
• • 管道完整性：自动合并、去重、状态标准化和健康检查

Career-Ops 提供 15 个斜杠命令：

/career-ops → 显示所有可用命令
/career-ops {粘贴 JD} → 完整自动管道（评估 + PDF + 跟踪）
/career-ops scan → 扫描招聘网站寻找新机会
/career-ops pdf → 生成 ATS 优化的简历
/career-ops batch → 批量评估多个职位
/career-ops tracker → 查看申请状态
/career-ops apply → 用 AI 填写申请表
/career-ops pipeline → 处理待处理的 URL
/career-ops contacto → LinkedIn 外联消息
/career-ops deep → 深度公司研究
/career-ops training → 评估课程/证书
/career-ops project → 评估作品集项目

或者直接粘贴职位 URL 或描述——Career-Ops 会自动检测并运行完整管道。

工作原理

从 JD 到 Offer 的完整流程：

你粘贴职位 URL 或描述
 │
 ▼
┌──────────────────┐
│ Archetype │ 分类：LLMOps / Agentic / PM / SA / FDE / 转型
│ Detection │
└────────┬─────────┘
 │
┌────────▼─────────┐
│ A-F Evaluation │ 匹配度、差距、薪资研究、STAR 故事
│ (读取 cv.md) │
└────────┬─────────┘
 │
 ┌────┼────┐
 ▼ ▼ ▼
 报告 PDF 跟踪器
 .md .pdf .tsv

快速上手

1、克隆并安装

git clone https://github.com/santifer/career-ops.git
cd career-ops && npm install
npx playwright install chromium  # PDF 生成必需

2、检查设置

npm run doctor  # 验证所有先决条件

3、配置

cp config/profile.example.yml config/profile.yml  # 编辑你的详细信息
cp templates/portals.example.yml portals.yml  # 自定义公司列表

4、添加你的 CV

在项目根目录创建 cv.md，用 Markdown 格式写你的简历。

5、用 Claude 个性化

claude  # 在此目录打开 Claude Code

然后让 Claude 为你调整系统：

• • "把原型改成后端工程师角色"
• • "把模式翻译成中文"
• • "把这 5 个公司添加到 portals.yml"
• • "用我粘贴的这个 CV 更新我的个人资料"

6、开始使用

粘贴职位 URL 或运行 /career-ops。

Gemini CLI 集成

Career-Ops 原生支持 Gemini CLI[1]——与 Claude Code 和 OpenCode 相同的方式。所有 15 个斜杠命令都可用，使用相同的 modes/*.md 评估逻辑。

选项 A — 原生 Gemini CLI（推荐）

# 1. 安装 Gemini CLI
npm install -g @google/gemini-cli
# 或者：npx @google/gemini-cli --version

# 2. 认证（免费——使用你的 Google 账户）
gemini auth

# 3. 在 career-ops 目录运行
cd career-ops
gemini

# 4. 像 Claude Code 一样使用斜杠命令
/career-ops "Anthropic 的高级 AI 工程师..."
/career-ops-evaluate --file ./jds/openai.txt
/career-ops-scan
/career-ops-pdf
/career-ops-tracker

GEMINI.md 文件会作为上下文自动加载。所有 15 个命令都定义在 .gemini/commands/*.toml 中。

选项 B — 独立 API 脚本（无需安装 CLI）

# 1. 在 https://aistudio.google.com/apikey 获取免费 API key
cp .env.example .env
# 编辑 .env → 设置 GEMINI_API_KEY=your_key_here

# 2. 安装依赖
npm install

# 3. 评估职位描述
node gemini-eval.mjs "我们正在寻找高级 AI 工程师..."
node gemini-eval.mjs --file ./jds/my-job.txt
npm run gemini:eval -- "JD 文本在这里"

免费套餐：两个选项都无需付费即可工作。原生 CLI 使用 Google OAuth；API 脚本使用 gemini-2.0-flash（每天 15 RPM，100 万 token 免费）。

写在最后

在 2026 年的招聘市场，AI 已经无处不在。

公司用 AI 筛选简历，用 ATS 系统过滤候选人。如果你还用传统的方式找工作，那效率真的很低。

Career-Ops 给你一套 AI 武器，让你用 AI 去筛选那些真正值得你去申请的公司。它不是海投工具，而是高端过滤器——帮你把精力集中在真正值得的那几个机会上。

而且，它还有中文 README，几乎零门槛上手。试试看，也许你的 dream role 就在不远处等着你。

GitHub：https://github.com/santifer/career-ops