AI求职搜索助手

AI 求职框架概述

一个运行在本机、由 AI 辅助的求职申请工作流，基于 Claude Code 构建。Fork 仓库并填写个人资料，即可让 Claude 完成职位匹配评估、简历定制、求职信撰写以及面试准备等全流程。

项目动机

作者本人在 2025 年末失业后，用这套框架运营自己的求职过程——包括 /scrape、/apply、/interview 命令——并对每位雇主坦诚相告。最终在发出 69 份定制化申请、获得 20 次一面机会后，于 2026 年 6 月以 AI 工程师身份入职。项目因此开源。

核心工作流（自我画像、匹配度评估、起草-审阅的申请流水线）与语言和国家无关；职位门户搜索功能默认面向丹麦市场（Jobindex、Jobnet、Akademikernes Jobbank 等），但可替换为本地求职网站。

工作流架构

/setup          /scrape              /apply <url>
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填充个人资料   搜索职位门户        评估匹配度并打分
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生成资料文件   展示带评级的匹配    起草 CV + 求职信
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              选定匹配 → /apply     审阅代理反馈 → 定稿输出

核心特性

/apply 命令运行起草-审阅双角色流水线，并强制要求 PDF 编译验证：

解析：从 URL 或文本读取职位描述
匹配度评估：根据技能、经验、文化、地点、职业方向五个维度打分
起草：用 LaTeX 编写定制化简历和求职信
审阅代理：派出独立 Claude 代理研究公司并对草稿提出批评
修订：根据审阅意见调整
编译与视觉检查：简历用 lualatex，求职信用 xelatex，迭代直到简历严格 2 页、求职信严格 1 页
ATS 验证：用 pdftotext 提取 PDF 文本层，检查解析器实际看到的关键词覆盖情况
输出：附带验证清单的最终文件

与众不同的设计

PDF 验证回路：编译每个 PDF 并视觉检查，自动修复孤立标题、字体回落等问题
ATS 真实解析验证：从编译后的 PDF 提取文本，验证联系方式、关键词命中，而非仅靠肉眼
按相关性裁剪简历：评估每行内容的相关性、唯一性、与求职信的依赖度，裁剪时优先保留命中关键词的旧条目
起草-审阅分离：审阅代理在全新上下文中研究公司并批评草稿，单遍起草易遗漏的弱点可被捕获

扩展机制

框架有三个扩展点，均无需改动上游代码：

门户技能：/add-portal 生成新市场的职位门户集成；/scrape 自动发现符合契约的任何 *-search 技能
文档模板：/add-template 注册任何可命令行编译为 PDF 的工具链（LaTeX、Typst 等）
评估标准：个人资料中的红线条件和偏好以自由文本写入，评分时具有真实权重；语言门槛由 04-job-evaluation.md 中的 Language Gate 强制执行

关键命令

/setup：通过 documents 文件夹导入、聊天中粘贴简历、或交互式访谈三种方式建立个人资料
/scrape：搜索多个门户并按匹配度排序
/apply <url>：完整申请流水线
/rank：对抓取结果批量打分并生成排序短名单
/interview：根据已跟踪申请构建分阶段面试准备包并提供模拟面试
/outcome：记录申请结果，并支持对沉寂的申请生成跟进邮件草稿（仅草稿，从不代发）
/html-report：从跟踪表生成离线 HTML 仪表盘
/gmail-sync：读取 Gmail 自动识别申请状态信号（面试邀请、offer、拒信等），逐条变更需用户批准
/notion-sync：通过官方 Notion MCP 服务单向发布只读流水线视图
/upskill：分析个人资料与职位之间的技能差距，生成带学习资源与时间估算的热力图
/expand：扫描公开资料（GitHub、Portfolio 等）补充未在文档中显式列出的能力
/add-template / /add-portal：注册自定义模板或门户技能
/reset：重置个人资料或 documents 文件夹

环境要求

Claude Code（CLI），需 Pro/Max/Team 订阅或 API 额度
Python 3.10+ 与 Bun
LaTeX 发行版（含 lualatex 与 xelatex）
可选：pypdf 或 Poppler pdftotext（ATS 解析检查）

快速上手

# 1. Fork 并克隆（个人使用请用私有仓库，以本仓库为 upstream）
gh repo fork MadsLorentzen/ai-job-search --clone
cd ai-job-search

# 2. 安装门户 CLI
python3 tools/install_portal_clis.py

# 3. 设置个人资料
claude
> /setup

# 4. 搜索职位
/scrape

# 5. 申请某职位
/apply https://jobindex.dk/job/1234567

仓库结构

ai-job-search/
├── CLAUDE.md                        # 主个人资料与工作流规则
├── .claude/commands/                # 13 个命令定义（apply、setup、rank 等）
├── .claude/skills/                  # 核心技能（候选人画像、行为画像、评分框架、STAR 示例）
├── .agents/skills/                  # 门户 CLI 工具（丹麦 4 个 + LinkedIn + freehire）
├── cv/main_example.tex              # moderncv LaTeX 简历模板
├── cover_letters/                   # cover.cls + Lato/Raleway 字体
├── templates/                       # /add-template 注册的自定义模板
├── documents/                       # 求职源材料（CV、LinkedIn 导出、证书等）
├── tools/                           # 安装脚本、安全守卫、PDF 验证、布局测量等
├── salary_lookup.py                 # 薪资基准工具
└── SETUP.md                         # 详细安装指南

安全模型

职位描述被视为不可信输入：工作流遵循确定性完整性门禁（隐藏文本、不可见字符、指令形态行、隐藏链接），不执行职位描述中嵌入的指令，也不获取其正文中的链接；但代理级防御是指令层面的，不是沙箱。使用不熟悉的求职网站时，建议在发送前审阅抓取与写入的内容。

摘要更新于 2026-10-20 00:30:35 · 原文 33919 字符 · md5 118cc7c65e1e…

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