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career-ops 实战教程：10分钟让AI生成ATS-ready的PDF简历

【免费下载链接】career-opsOpen-source AI job search: scan job portals, evaluate listings into a structured A-H report with a global 1-5 score, tailor your CV, track applications — runs locally in your AI coding CLI (Claude Code, Codex, OpenCode, Antigravity…)项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ca/career-ops

career-ops 是一个开源 AI 求职系统，把 Claude Code、Codex、OpenCode 这类 AI 编码 CLI 变成你的"求职指挥中心"。它面向不想把几百个岗位摊在电子表格里硬扛的求职者：解决三个具体痛点——岗位太多没法筛、简历没法按 JD 逐个定制、申请状态散落在各处没人管。扫描职位、结构化评估、定制 PDF，全部跑在你本地。

🧰 它能做什么，先看这里

• A-H 结构化评估：每个岗位出一份 A 到 H 的评估报告，并给出全局 1-5 分（综合判断而非公式计算，低于 4.0 分系统会劝你别投）
• ATS 优化 PDF：按 JD 注入关键词、重排经历，生成过机器筛选的定制简历
• 门户扫描：内置 100+ 家公司（Anthropic、OpenAI、Retool 等）和 55+ 个职位站 provider 模块
• 批量评估：用 headless worker 并行评估 10+ 个岗位
• 单一事实来源的 tracker：申请状态统一记录，带合并、去重、健康检查
• Go 终端仪表盘：浏览、筛选、排序你的 pipeline
• 面试与沟通套件：面试准备、cover letter、申请邮件草稿（只起草，永不发送）
• 人类在环：AI 只评估和建议，提交与否永远由你决定

🚀 10分钟装好并跑起来

环境要求一句话：Node.js 18+ 和 git（npx随 Node 附带），再装一个你顺手的 AI 编码 CLI；想用终端仪表盘才需要 Go 1.24+。

git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/ca/career-ops cd career-ops npm install npx playwright install chromium # 仅 PDF 生成需要 node doctor.mjs # 自检所有前置条件

接着把示例配置改成你的：

cp config/profile.example.yml config/profile.yml cp templates/portals.example.yml portals.yml

在config/profile.yml里填姓名、目标岗位、薪资预期，在项目根目录建一个cv.md放你的 Markdown 简历。然后在目录里启动 CLI（claude、codex、opencode均可），首次运行时它会用对话的方式引导你完成 onboarding——简历、偏好、目标岗位都是聊出来的，不用手工改文件。完整说明在 docs/SETUP.md。

📄 生成你的第一份 ATS-ready PDF 简历

把岗位链接或 JD 文本直接粘进 CLI，它会自动跑完整 pipeline：评估 → 报告 → 定制 PDF → tracker 入账。想单独出 PDF 也可以直接说：

/career-ops pdf

背后等价于：

node generate-pdf.mjs input.html output.pdf --format a4

流程里有个值得知道的细节：动笔前它会先跑一次零 LLM 成本的技能差距检查（node jd-skill-gap.mjs），把 JD 要求分成"已有技能 / 简历可支撑 / 缺口"三桶，缺口会明确告诉你，而不是悄悄编一个技能糊上去。产物落在output/目录，A4 或 letter 按公司所在地自动选。

🧩 值得深挖的高级能力

扫描与批量评估

日常发现岗位用npm run scan，只打你配置的公司 ATS API，不花一个 token；想扩大范围就用npm run scan:full遍历公开 ATS 目录找没加进列表的公司。攒了一批待评估的岗位，用 modes/batch.md 对应的 headless worker 并行跑。

终端仪表盘与 30+ 技能模式

npm run serve:dashboard启动 Go 写的 TUI（Bubble Tea），6 个筛选页签、4 种排序、分组/平铺视图、懒加载报告预览。而 modes/ 目录下每个 Markdown 文件就是一个技能模式——评估、扫描、批量、面试准备、offer 条款陪读、跟进节奏计算，按需路由。

模型自由，成本可控

不绑定任何厂商：OpenRouter 免费模型、Ollama 本地模型、任何 OpenAI 兼容端点都能跑，docs/RUNNING_ON_A_BUDGET.md 里有完整省钱方案，甚至可以在 Antigravity CLI 免费额度上零成本运行。

🔧 卡住了怎么办

• Windows 装完 skills 不加载（symlink 报错）→ 跑node update-system.mjs apply，会自动把指针文件替换成完整内容，无需手动mklink
• 买了订阅却按 token 计费→echo $ANTHROPIC_API_KEY，有值就删掉环境变量、重启终端再/login
• 批量跑中途限流/断网→ 别从头再来，./batch/batch-runner.sh --resume-paused跳过已完成任务续跑；先用--limit 5小批量验质量
• 环境不确定是否就绪→node doctor.mjs一键校验，或node cv-sync-check.mjs查配置
• 分不清 scan 和 scan:full→ 前者扫你维护的公司列表（零 token），后者扫全网新帖找列表外的岗位

career-ops 的核心定位是"过滤器"而不是海投工具：它帮你从几百个岗位里挑出真正值得花时间的那几个，把简历定制、状态跟踪、面试准备这些脏活揽过去，决定权始终在你手里。从路线图看，本地 AI 零 API 成本运行和免终端的桌面应用已在路上——对求职者完全免费的承诺，写进了项目的 Manifesto。

【免费下载链接】career-opsOpen-source AI job search: scan job portals, evaluate listings into a structured A-H report with a global 1-5 score, tailor your CV, track applications — runs locally in your AI coding CLI (Claude Code, Codex, OpenCode, Antigravity…)项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ca/career-ops