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AI Job Search 求職進度追蹤指南3 層數(shù)據(jù)閉環(huán)5 步上手【免費下載鏈接】ai-job-searchThe job search that runs on your machine. AI job application framework built on Claude Code: evaluate postings, tailor CVs, write cover letters, prep interviews. Fork it and own it.項目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ai/ai-job-search投出 50 份簡歷卻說不出哪幾個拿到了面試、哪個渠道回復更快、當初打的契合度分準不準——你手里只剩一堆職位鏈接和憑感覺的焦慮。AI Job Search 這個基于 Claude Code 的求職框架它的進度追蹤功能就是為這個場景做的把每一次投遞、每次狀態(tài)變化和每個結果都寫進本地文件再加工成你能看到的排名、能打開的儀表板、能照著做的跟進建議。你最想問的 3 個問題直接回答我投了多少份現(xiàn)在分別到哪一步了痛點崗位散在瀏覽器標簽、郵件和記憶里半個月后想不起投過誰。每次/apply結束都會往job_search_tracker.csv寫一行一個崗位一行每次用/outcome記錄進展就更新這一行的狀態(tài)并追加一條帶日期的備注。狀態(tài)是固定的 9 種詞匯——從drafted到applied、interview、offer再到hired、rejected、no_response這些終局狀態(tài)不會因為叫法不一致而分錯類。新職位里哪些最值得投痛點每周幾十個新崗位標題都看不過來。/scrape先把新崗位去重存檔/rank再對每條職位按技術技能、經(jīng)驗、文化契合、職業(yè)方向四個維度打分權重 30/25/15/30映射到檔位75 分以上強匹配60-74 良好45-59 中等30-44 偏弱30 以下跳過。要求異地搬遷的地點、你沒申報過的語言不會進入排名——直接一票否決。哪些申請被晾著了該跟進誰痛點投出去之后催一次客氣催兩次就心虛了。/outcome不帶參數(shù)運行時會列出所有未終局的申請每行標出等待天數(shù)和已發(fā)跟進數(shù)/outcome followup會基于你已提交材料里的事實起草 60-120 詞的跟進文案。它只產(chǎn)文字從不替你發(fā)送且每個申請最多兩次。 記錄 → 分析 → 反饋3 層數(shù)據(jù)閉環(huán)拆開看記錄兩份本地文件就是你的總賬數(shù)據(jù)只落在兩個地方都在你的機器上job_search_tracker.csv是寬表一個崗位一行字段覆蓋日期、行業(yè)、渠道、聯(lián)系人、契合度分、簡歷與求職信路徑、來源鏈接、截止時間documents/applications/公司_職位/是歸檔每份申請存下原始職位描述、你實際提交的簡歷和求職信、以及分階段的outcome.md——職位發(fā)布過期很快提交時就存檔回頭才能看到面試官真正讀到了什么。未投遞的崗位池存在job_scraper/seen_jobs.json帶著每條崗位的評分和強弱項備注。分析行數(shù)據(jù)變成漏斗、排名和差距熱力圖/html-report讀取上面這些數(shù)據(jù)生成一個離線打開的單文件 HTML 儀表板6 張統(tǒng)計卡已投、草稿中、進行中、面試中、拿到 offer、被拒/關閉狀態(tài)環(huán)形圖、行業(yè)條形圖、渠道條形圖、四段漏斗外加一張可篩選的申請明細表。漏斗按是否到達而非當前狀態(tài)計算你進過面試后來被拒面試段照樣計入所以求職結束前漏斗不會讀成沒人面過。被拒率定義也很嚴格只有rejected或no_response算拒絕你自己放棄 offer 不算。/upskill則讀取追蹤表加分過 45 分以上的崗位按契合度加權輸出按優(yōu)先級排序的技能差距熱力圖和學習計劃。反饋每個結論都接一個下一步動作結論不是拿來看的/outcome followup挑出安靜滿 10 天且跟進不足兩次的申請跟進文案由你確認后自己發(fā)送累計 3 份申請有了最終結果它會建議你重跑/setup用哪些申請真的拿到了面試反過來校準契合度打分并把面試反饋挖成 STAR 案例素材/upskill的計劃給每個差距配學習資源和時間預估供投遞間隙使用每次/apply或/outcome之后重跑一次/html-report儀表板數(shù)據(jù)永遠是新的。 首次上手 5 步每步做什么得到什么克隆模板git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/ai/ai-job-search——得到完整的命令與技能文件結構。裝好門戶搜索 CLI運行/setup——它會讀取documents/里的材料簡歷、LinkedIn 導出、過往申請得到一份可用的個人畫像文件。運行/scrape——得到去重后的新崗位列表存進job_scraper/seen_jobs.json。運行/rank——得到按契合度分排序的前 5 名每崗附強項、差距地點、語言、截止三類排除原因單獨列出。對目標崗位/apply自動記入追蹤表、有消息后/outcome更新狀態(tài)并歸檔、最后/html-report打開第一份儀表板。?? 避坑清單應該及時記錄結果不要讓賬本空轉(zhuǎn)一個月3 份以上申請有了終局/setup才拿得到校準樣本追蹤表長期空白儀表板也只剩小數(shù)字。應該手動發(fā)送跟進不要指望自動外發(fā)/outcome followup只生成草稿永不替你發(fā)送一個申請兩次之后仍無回應就如實記錄no_response。應該重跑報表不要等它自己刷新儀表板是生成出來的文件只有再運行一次/html-report才會更新。應該把/rank當前篩不要替代深度評估分診分只來自職位描述文本不含公司調(diào)研真正投遞時/apply會重新做完整評估。求職從投完就忘變成一條你能看見、能持續(xù)轉(zhuǎn)動數(shù)據(jù)回路。先跑/setup今天再跑一次/scrape你的第一份儀表板只隔一個/html-report?！久赓M下載鏈接】ai-job-searchThe job search that runs on your machine. AI job application framework built on Claude Code: evaluate postings, tailor CVs, write cover letters, prep interviews. Fork it and own it.項目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ai/ai-job-search創(chuàng)作聲明：本文部分內(nèi)容由AI輔助生成（AIGC），僅供參考 AI Job Search 求職進度追蹤指南：3 層數(shù)據(jù)閉環(huán)，5 步上手
AI Job Search 求職進度追蹤指南3 層數(shù)據(jù)閉環(huán)5 步上手【免費下載鏈接】ai-job-searchThe job search that runs on your machine. AI job application framework built on Claude Code: evaluate postings, tailor CVs, write cover letters, prep interviews. Fork it and own it.項目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ai/ai-job-search投出 50 份簡歷卻說不出哪幾個拿到了面試、哪個渠道回復更快、當初打的契合度分準不準——你手里只剩一堆職位鏈接和憑感覺的焦慮。AI Job Search 這個基于 Claude Code 的求職框架它的進度追蹤功能就是為這個場景做的把每一次投遞、每次狀態(tài)變化和每個結果都寫進本地文件再加工成你能看到的排名、能打開的儀表板、能照著做的跟進建議。你最想問的 3 個問題直接回答我投了多少份現(xiàn)在分別到哪一步了痛點崗位散在瀏覽器標簽、郵件和記憶里半個月后想不起投過誰。每次/apply結束都會往job_search_tracker.csv寫一行一個崗位一行每次用/outcome記錄進展就更新這一行的狀態(tài)并追加一條帶日期的備注。狀態(tài)是固定的 9 種詞匯——從drafted到applied、interview、offer再到hired、rejected、no_response這些終局狀態(tài)不會因為叫法不一致而分錯類。新職位里哪些最值得投痛點每周幾十個新崗位標題都看不過來。/scrape先把新崗位去重存檔/rank再對每條職位按技術技能、經(jīng)驗、文化契合、職業(yè)方向四個維度打分權重 30/25/15/30映射到檔位75 分以上強匹配60-74 良好45-59 中等30-44 偏弱30 以下跳過。要求異地搬遷的地點、你沒申報過的語言不會進入排名——直接一票否決。哪些申請被晾著了該跟進誰痛點投出去之后催一次客氣催兩次就心虛了。/outcome不帶參數(shù)運行時會列出所有未終局的申請每行標出等待天數(shù)和已發(fā)跟進數(shù)/outcome followup會基于你已提交材料里的事實起草 60-120 詞的跟進文案。它只產(chǎn)文字從不替你發(fā)送且每個申請最多兩次。 記錄 → 分析 → 反饋3 層數(shù)據(jù)閉環(huán)拆開看記錄兩份本地文件就是你的總賬數(shù)據(jù)只落在兩個地方都在你的機器上job_search_tracker.csv是寬表一個崗位一行字段覆蓋日期、行業(yè)、渠道、聯(lián)系人、契合度分、簡歷與求職信路徑、來源鏈接、截止時間documents/applications/公司_職位/是歸檔每份申請存下原始職位描述、你實際提交的簡歷和求職信、以及分階段的outcome.md——職位發(fā)布過期很快提交時就存檔回頭才能看到面試官真正讀到了什么。未投遞的崗位池存在job_scraper/seen_jobs.json帶著每條崗位的評分和強弱項備注。分析行數(shù)據(jù)變成漏斗、排名和差距熱力圖/html-report讀取上面這些數(shù)據(jù)生成一個離線打開的單文件 HTML 儀表板6 張統(tǒng)計卡已投、草稿中、進行中、面試中、拿到 offer、被拒/關閉狀態(tài)環(huán)形圖、行業(yè)條形圖、渠道條形圖、四段漏斗外加一張可篩選的申請明細表。漏斗按是否到達而非當前狀態(tài)計算你進過面試后來被拒面試段照樣計入所以求職結束前漏斗不會讀成沒人面過。被拒率定義也很嚴格只有rejected或no_response算拒絕你自己放棄 offer 不算。/upskill則讀取追蹤表加分過 45 分以上的崗位按契合度加權輸出按優(yōu)先級排序的技能差距熱力圖和學習計劃。反饋每個結論都接一個下一步動作結論不是拿來看的/outcome followup挑出安靜滿 10 天且跟進不足兩次的申請跟進文案由你確認后自己發(fā)送累計 3 份申請有了最終結果它會建議你重跑/setup用哪些申請真的拿到了面試反過來校準契合度打分并把面試反饋挖成 STAR 案例素材/upskill的計劃給每個差距配學習資源和時間預估供投遞間隙使用每次/apply或/outcome之后重跑一次/html-report儀表板數(shù)據(jù)永遠是新的。 首次上手 5 步每步做什么得到什么克隆模板git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/ai/ai-job-search——得到完整的命令與技能文件結構。裝好門戶搜索 CLI運行/setup——它會讀取documents/里的材料簡歷、LinkedIn 導出、過往申請得到一份可用的個人畫像文件。運行/scrape——得到去重后的新崗位列表存進job_scraper/seen_jobs.json。運行/rank——得到按契合度分排序的前 5 名每崗附強項、差距地點、語言、截止三類排除原因單獨列出。對目標崗位/apply自動記入追蹤表、有消息后/outcome更新狀態(tài)并歸檔、最后/html-report打開第一份儀表板。?? 避坑清單應該及時記錄結果不要讓賬本空轉(zhuǎn)一個月3 份以上申請有了終局/setup才拿得到校準樣本追蹤表長期空白儀表板也只剩小數(shù)字。應該手動發(fā)送跟進不要指望自動外發(fā)/outcome followup只生成草稿永不替你發(fā)送一個申請兩次之后仍無回應就如實記錄no_response。應該重跑報表不要等它自己刷新儀表板是生成出來的文件只有再運行一次/html-report才會更新。應該把/rank當前篩不要替代深度評估分診分只來自職位描述文本不含公司調(diào)研真正投遞時/apply會重新做完整評估。求職從投完就忘變成一條你能看見、能持續(xù)轉(zhuǎn)動數(shù)據(jù)回路。先跑/setup今天再跑一次/scrape你的第一份儀表板只隔一個/html-report?！久赓M下載鏈接】ai-job-searchThe job search that runs on your machine. AI job application framework built on Claude Code: evaluate postings, tailor CVs, write cover letters, prep interviews. Fork it and own it.項目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ai/ai-job-search創(chuàng)作聲明：本文部分內(nèi)容由AI輔助生成（AIGC），僅供參考