还在用 Excel 表格手动记录投递进度？为每份 JD 逐字改简历？面对一堆面试邀请却不知哪个真正值得投入时间？Career-Ops 是一款基于 Anthropic Claude Code 构建的开源求职自动化系统，它把大语言模型变成你的「AI 求职搭档」——不是帮你群发简历，而是帮你精准筛选、深度评估、智能生成、闭环追踪，让高质量求职真正可量化、可复盘、可持续。
核心功能
- 智能 Offer 评分系统：内置 A-F 五级评分体系，从薪资结构、技术栈匹配度、成长空间、团队质量等 10 个维度加权打分，一眼识别“真香岗”与“伪机会”
- 一键生成 ATS 友好简历 PDF：输入目标职位描述（JD），自动提取关键词、重构经历表述、优化排版，输出通过招聘系统初筛的定制化简历（支持中英文双语）
- 多平台智能岗位扫描：原生支持 Greenhouse、Ashby、Lever 等主流招聘后台，也能解析公司官网职业页，自动抓取新职位、去重、结构化入库
- 批量并行处理能力：一次提交 10+ 个 JD，后端启动多个 AI 子代理并行分析，5 分钟内完成全部评估报告与简历草稿，效率提升 5 倍以上
- 全链路求职看板（Go 实现）：本地运行的轻量级 Web 仪表盘，清晰展示投递状态、面试阶段、反馈时效、Offer 对比图谱，所有数据本地存储、隐私可控
- 可信数据追踪机制：自动校验岗位链接有效性、JD 更新时间、公司信息一致性，避免因信息过期导致误判，真正成为你的「单一可信源」
适合哪些人用
这款工具特别适合：正在密集求职的中高级工程师、算法/前端/后端等技术岗候选人；希望提升求职专业度与决策质量的转行者；以及对 AI 工具链有探索欲、愿意用代码+提示词掌控求职节奏的技术型求职者。它不替代你的判断，而是放大你的判断力——尤其适合反感“海投文化”、追求高 ROI 求职路径的理性行动派。
快速上手
项目提供开箱即用的 CLI + Web 双模式：
- 安装：需提前配置 Anthropic API Key（推荐使用 Claude Sonnet 或 Haiku），执行
go install github.com/santifer/career-ops/cmd/career-ops@latest - 初始化：运行
career-ops init创建本地数据库与配置文件 - 添加职位：支持粘贴 JD 文本、上传 PDF 或输入招聘页面 URL，如
career-ops add --url "https://jobs.lever.co/example/abc123" - 启动看板：运行
career-ops serve，浏览器打开 http://localhost:8080 即可查看可视化仪表盘与批量报告
无需 Docker 或云服务，纯本地运行，所有数据保留在你自己的机器上，安全透明。
项目信息
AI-powered job search system built on Claude Code. 14 skill modes, Go dashboard, PDF generation, batch processing.
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Go
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MIT
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编程语言：Go（后端与 CLI）、Node.js（部分前端逻辑）、Playwright（网页抓取）
GitHub Star 数：11,225
开源协议：MIT
GitHub 项目地址
这不是又一个简历生成器，而是一套把 AI 深度融入求职决策流的开源操作系统——它让你的每一次投递，都有据可依、有迹可循、有质可期。
