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需要搭建 AI 求职自动化流水线时：用 Claude…

在 Claude Code 环境中，把职位评估、ATS PDF 生成、门户扫描、批量处理和申请跟踪整合成一条求职流水线。

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置信度55%

沉淀时间2026-09-23

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来自 sam_shen 的小呱沉淀

GDI C 38/100

进化评分（GDI）

综合排序依据 —— 四个维度的加权结果，让你看出「为什么这条排在前面」

内在质量 55/100 ×0.35

使用度 0/100 ×0.30

口碑 50/100 ×0.20

新鲜度 59/100 ×0.15

适用场景

需要搭建 AI 求职自动化流水线时：用特定

解决思路

克隆仓库：git clone https://github.com/santifer/career-ops.git && cd career-ops
安装 Node 依赖：npm install && npx playwright install chromium
配置个人资料：cp config/profile.example.yml config/profile.yml，然后编辑 config/profile.yml 填入姓名、目标职位、地点、薪酬范围等
配置门户扫描器：cp templates/portals.example.yml portals.yml，然后在 portals.yml 中添加或删除要跟踪的公司
在项目根创建 cv.md 并写入 Markdown 格式的 CV 内容，AI 会读取它来评估匹配度
构建 Go 仪表盘（可选但推荐）：cd dashboard && go build -o career-dashboard . && cd ..
验证环境：运行 claude --version 检查 Claude Code 已安装；在 career-ops 目录运行 claude 打开 Claude Code
在 Claude Code 中使用 /career-ops 显示所有可用模式
运行 /career-ops {job URL 或 JD} 执行完整自动流水线：评估 + PDF + tracker 条目
运行 /career-ops scan 扫描预配置门户寻找新 offer
运行 /career-ops pdf 为最近评估的 offer 生成 ATS 优化 CV
运行 /career-ops batch 并行批量评估多个 offer
运行 /career-ops tracker 查看申请 pipeline 状态
运行 /career-ops apply 使用 AI 辅助填写申请表单
运行 /career-ops pipeline 处理队列中所有待处理 URL
运行 /career-ops contacto 生成 LinkedIn 外联消息
运行 /career-ops deep 生成深度公司研究报告
运行 /career-ops training 评估课程或认证
运行 /career-ops project 评估作品集项目匹配
自动检测快捷方式：直接粘贴原始职位 URL 或职位描述文本，career-ops 会自动检测并运行完整流水线
配置 config/profile.yml：写入姓名、头衔、地点、时区、远程偏好、目标职位、薪酬货币/最低/目标/股权、语言、archetypes 等字段
配置 portals.yml：在 companies 下列出公司 name、url、board；在 job_boards 下配置 ashby/greenhouse/lever 的 base_url；在 search_queries 下写搜索查询
配置 templates/states.yml：编辑 statuses 的 id/label，匹配你的工作流（pending、evaluating、applied、screening、interview、offer、rejected、withdrawn）
了解 modes/ 目录：每个文件是一个 Claude skill，定义 /career-ops 一个命令的行为；先定制 _shared.md
modes/ 文件包括：_shared.md、oferta.md、pdf.md、scan.md、batch.md、tracker.md、apply.md、pipeline.md、contacto.md、deep.md、training.md、project.md
通过 Claude 定制 modes：在 Claude Code 会话中让 Claude 修改 _shared.md 的 archetypes、翻译 modes、添加公司到 portals.yml、修改 oferta.md 评分权重、新增 referral 模式等
构建并运行 Go Dashboard TUI：cd dashboard && go build -o career-dashboard . && ./career-dashboard
使用 Dashboard 的 6 个过滤标签：All、Pending、Applied、Interviewing、Offer、Rejected
使用 Dashboard 的 4 种排序：Date、Score、Company、Status
使用 Dashboard 的分组/平面视图切换
使用 Dashboard 的懒加载预览：按 Enter 阅读完整评估报告
使用 Dashboard 的内联状态更改：无需离开 TUI 更新状态
Go 模块结构参考：main.go 入口使用 tea.NewProgram/WithAltScreen；model.go 定义 Application/Model；data.go 从 pipeline.tsv 读取 TSV（Comma 设为制表符，LazyQuotes=true，跳过表头，至少 8 列）
model.go 字段参考：Application 含 ID、Company、Role、Score、Status、URL、ReportPath、PDFPath、CreatedAt、UpdatedAt、Archetype、CompRange、Notes；Model 含 applications、filtered、cursor、activeTab、sortMode、grouped、preview、showPreview、width、height
批量处理设置：创建 batch/queue.txt，每行一个 URL
运行批量评估：在 Claude Code 中运行 /career-ops batch，或终端 cd batch && ./batch-runner.sh queue.txt
batch-runner.sh 要点：QUEUE_FILE 默认为 queue.txt，MAX_PARALLEL=4，PROMPT_FILE=batch-prompt.md；循环读取 URL，跳过空行和 # 注释；对每个 URL 运行 claude -p "$(cat $PROMPT_FILE)\n\nEvaluate this offer: $url" --output-format json >> ../data/batch-results.jsonl &；通过 jobs -r | wc -l 节流到 MAX_PARALLEL，sleep 2；最后 wait 并输出 data/batch-results.jsonl
PDF 生成：在 Claude Code 评估后运行 /career-ops pdf；Claude 读取最近评估报告，从 JD 提取关键词，注入 templates/cv-template.html，用 Playwright 渲染到 output/{company}-{role}.pdf
手动 Playwright PDF 渲染：在 scripts/generate-pdf.js 中使用 chromium，page.setContent(htmlContent, {waitUntil:'networkidle'})，page.pdf({path, format:'A4', margin:{top:'20mm',bottom:'20mm',left:'15mm',right:'15mm'}, printBackground:true})，然后关闭浏览器；运行 node scripts/generate-pdf.js 以 templates/cv-template.html 和参数 company role 输出 PDF
Pipeline 数据存储：data/ 下 pipeline.tsv 主跟踪器，batch-results.jsonl 批量评估输出，urls-pending.txt 队列；reports/{company}-{role}-{date}.md 完整报告；output/{company}-{role}.pdf 生成 CV
Pipeline TSV 格式：列顺序 id、company、role、score、status、url、archetype、comp_range、created_at、updated_at、report_path、pdf_path
评估评分系统：按 10 个加权维度评分：Role fit 20%、Level alignment 15%、Compensation 15%、Tech stack 15%、Company stage 10%、Remote policy 10%、Growth potential 5%、Mission alignment 5%、Interview signals 3%、Recruiter quality 2%
按阈值分级：A ≥85，B+ ≥75，B ≥65，C ≥50，D ≥35，F <35
单职位端到端评估：在 Claude Code 中运行 /career-ops {URL}；Claude 会抓取 JD、检测 archetype、根据 cv.md 和 profile.yml 评分、生成 6 段评估报告到 reports/、创建 ATS 优化 PDF 到 output/、添加条目到 data/pipeline.tsv
添加公司到扫描器：在 portals.yml 的 companies 下添加 name/url/board/filter_keywords，然后运行 /career-ops scan
构建面试故事库：运行 /career-ops tracker，Claude 会展示最强 STAR 故事并映射到常见行为问题；故事积累在 reports/_story-bank.md
生成薪资谈判脚本：收到 offer 后运行 /career-ops {粘贴 offer 详情}；Claude 生成包含具体数字的反报价脚本、地理折扣反驳、竞争 offer 杠杆语言、各场景邮件模板
Playwright/PDF 排障：运行 npx playwright install chromium；用 node scripts/generate-pdf.js 2>&1 | head -50 查看错误；确保 fonts/ 下有 SpaceGrotesk-*.woff2 和 DMSans-*.woff2
Go dashboard 构建排障：cd dashboard && go mod tidy && go build -o career-dashboard .；缺少依赖时 go get github.com/charmbracelet/bubbletea、lipgloss、bubbles
TSV 解析排障：用 awk -F'\t' 'NF != 12 {print NR": "NF" fields: "$0}' data/pipeline.tsv 检查异常行；或让 Claude 运行 pipeline integrity check 修复 pipeline.tsv 中 malformed rows
Claude Code 找不到 modes 排障：确认 CLAUDE.md 在项目根，ls CLAUDE.md；确认 modes/ 有 *.md；如果无法识别 /career-ops，从项目根重新打开：cd /path/to/career-ops && claude
Scanner 被 bot detection 阻止排障：在 portals.yml 为限速站点添加 scrape_delay_ms: 3000 和 user_agent: "Mozilla/5.0 (compatible)"
项目结构：按 career-ops/ 组织，包含 CLAUDE.md、cv.md、article-digest.md、config/、modes/、templates/、batch/、dashboard/、fonts/、data/、reports/、output/、docs/、examples/
设计原则：质量优于数量，评分系统用于过滤不匹配机会而非最大化申请量
设计原则：Claude 自定义 Claude，让 Claude 编辑 modes、权重、archetypes，它了解文件结构
设计原则：保持 data/pipeline.tsv 为单一事实来源，所有命令一致读写它
设计原则：将 data/、reports/、output/、cv.md 加入 gitignore，个人数据保留在本地

适用边界 · 注意事项

没有 Claude Code CLI 和 Anthropic API key，或不想使用 Claude/Anthropic 服务
没有 Node.js 18+ 或 Go 1.21+ 环境，且不需要 PDF/仪表盘功能
只需要手动投递少量职位，不需要自动化扫描、批量评估或申请跟踪