career-ops

在命令行里用 AI 自动筛职位、改简历、跟踪申请

开源 🏷️完全免费 ✅ 目前可打开 智能体 🍴 复刻 14894 🐛 待处理 420 👀 关注 255
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 80893
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,MIT 许可证,本地运行于 AI 编码 CLI,完全免费。

项目预览

career-ops 项目界面预览图
图片来源:项目官网

项目数据

分类智能体
开发团队career-ops-hq
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,MIT 许可证,本地运行于 AI 编码 CLI,完全免费。
访问状态✅ 目前可打开
是否开源是
开源协议MIT
主要语言JavaScript
技术栈/模型agent-skills,ai-agent,ai-job-search,ats,career,career-ops,claude-code,claude-code-plugin,claude-plugin,cover-letter,cv,good-first-issue,interview-preparation,interview-questions,job-application,job-hunting,job-search,latex,open-source,resume
GitHub 星标★ 80893
上线时间2026-04-04 00:00:00
代码更新2026-11-07
仓库体积125.5 MB
本站数据更新2026-11-08
维护状态活跃
收录时间2026-08-09
浏览次数9

项目介绍

career-ops 是一个开源的 AI 求职助手,运行在本地 AI 编程 CLI(如 Claude Code、Codex、OpenCode 等)中。它解决求职过程中信息筛选和申请管理效率低下的问题。核心能力包括:自动扫描多个招聘网站,抓取职位信息;使用结构化的 A-F 评分规则对职位进行质量评估,并转换为 1.0-5.0 的量化分数;根据职位要求定制化调整简历;全程跟踪申请进度。项目采用 JavaScript 和 Go 开发,对初学者友好,适合希望用 AI 自动化求职流程的开发者。

Star 增长趋势

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数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 80893

使用教程

难度:入门 约 10 分钟 部署方式:命令行工具 7 步

环境要求

  • Node.js(npx 随 Node.js 一起提供,没有的话需要先安装)
  • 一个本地 AI 编程 CLI:Claude Code / Codex / Qwen / OpenCode / agy / grok 等
  • 生成 ATS 简历 PDF 时需要 Chromium(通过 npx playwright install chromium 安装)

安装与启动步骤

  1. 1一键初始化

    在终端执行该命令,会把最新 release 克隆到 ./career-ops 目录并自动安装依赖

    npx @santifer/career-ops init
  2. 2进入目录开 CLI

    切到 career-ops 目录,然后用你自己的 AI CLI 打开(claude / codex / qwen / opencode / agy / grok 任选)

    cd career-ops
    claude
  3. 3对话式完成配置

    首次启动时 career-ops 会通过聊天引导你录入简历、个人画像和目标岗位,无需手工编辑任何文件

  4. 4手动安装方式

    不想用 npx 时可用 git clone 方式;最后一行只在需要生成 PDF 时执行

    git clone https://github.com/career-ops-hq/career-ops.git
    cd career-ops && npm install
    npx playwright install chromium
  5. 5全局安装命令

    装好后终端任意位置都能直接使用 career-ops 命令,适合已有项目目录、想直接调用的场景

    npm i -g @santifer/career-ops
  6. 6环境自检

    在 career-ops 目录运行,检查所有前置条件是否满足,有缺失按提示补齐后再继续

    npm run doctor
  7. 7使用各功能模式

    在 AI CLI 中用斜杠命令:scan 扫描职位、pdf 生成简历、tracker 看进度、apply 填表等;也可直接粘贴 JD 或职位链接

    /career-ops scan
    /career-ops tracker
    /career-ops pdf

如何确认成功

npx init 后能生成 career-ops 目录并进入 AI CLI;执行 npm run doctor 显示前置条件全部通过,即安装成功。

常见问题

Q:运行 npx 提示找不到命令怎么办?

A:说明本机还没装 Node.js。npx 随 Node.js 一起提供,先到 nodejs.org 安装 Node 即可;已在使用 Claude Code / Gemini / Codex CLI 的话通常已具备。

Q:npx 初始化和全局安装该选哪个?

A:首次使用推荐 npx @santifer/career-ops init,会创建独立项目目录;已有项目目录、想随时直接调用命令时,再用 npm i -g @santifer/career-ops。

Q:在 Codex 里斜杠命令用不了?

A:README 说明 Codex 不保证支持斜杠命令,可以改用同样的模式名写在提示词里,或通过 codex exec 调用。

Q:生成 PDF 报错或失败?

A:PDF 生成依赖 Chromium,需在项目目录执行 npx playwright install chromium 安装浏览器后再重试。

Q:想低成本甚至零成本运行?

A:README 提供 docs/RUNNING_ON_A_BUDGET.md(自定义或本地模型降本)和 docs/FREE_TIER.md(Antigravity CLI 免费额度),可按需查阅。

注意事项

  • 整个系统设计成由你的 AI 编程 CLI 自己来定制:模式、评分权重、谈判脚本等都可以直接让它改。
  • email 模式只生成申请邮件草稿,不会自动发送、提交或点击任何东西。
  • 首次配置全靠对话完成,不用手工改配置文件;更多细节见 docs/SETUP.md、docs/AUTOMATION.md、docs/FAQ.md。

核心亮点

  • 内置 A-F 评分体系,将职位质量量化为 1-5 分,避免盲目投递
  • 深度集成主流 AI 编程 CLI,本地运行保护隐私
  • 自动扫描招聘网站并定制简历,大幅节省手动操作时间

不足之处

  • 依赖用户熟悉 AI 编程 CLI 环境,对非技术用户门槛较高
  • 职位评分规则可能过于主观,需用户根据行业调整

适用场景

  • 求职者批量筛选海量职位,快速定位高质量机会
  • 需要针对不同职位快速定制简历的求职场景
  • 在本地开发环境中集成求职管理,避免切换多个应用

替代项目

Jobflow、OpenAI Job Matcher、Huntr

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