投了 30 个岗位却说不清进展AI Job Search 求职监控实战指南【免费下载链接】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.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ai/ai-job-search投了 30 个岗位一周后你连有几个回复都说不清。这是 AI Job Search 求职监控想解决的问题它用一份 CSV 跟踪器记录你的每份申请用匹配度评分筛选值得投的岗位再用转化率分析帮你判断时间花得值不值。这套自动化求职流程跑在你自己的机器上数据都在本地。 我的申请现在到哪一步了别靠脑子记。/apply提交一份申请仓库里的job_search_tracker.csv就多一行日期、公司、渠道、联系人、匹配分、状态从applied到interview、offer、hired、rejected一路记到底。想知道全局跑一次/html-report它会从这份 CSV 和申请归档里生成一个本地 HTML 仪表盘浏览器直接打开状态分布、渠道对比、从投递到面试的漏斗图一目了然。哪份申请卡住了不用翻聊天记录。想省点手动操作/gmail-sync会从你的邮箱里读出面试邀请、评估链接这类信号列给你确认后才会写进跟踪器不会自作主张。 我的时间花得值不值判断标准只有一个申请到面试的转化率。/outcome负责记录每份申请的结局——面试进行到哪一轮、拿到 offer 还是石沉大海。关键点连拒绝和没回音也要记。数据全了/html-report里的漏斗才有意义你才能回答投 10 份大概能换来 1 次面试这类问题。投完没人回也别干等。/outcome followup会找出静默超过 10 天、且跟进没超过两次的申请按你已提交材料里的措辞帮你起草一封简短的跟进消息只起草不代发。顺带一提匹配度评分不是随便给的。五个维度加权打分技术 30%、经验 25%、行为 15%、职业匹配 30%规则写在 04-job-evaluation.md 里75 分以上才算强匹配。 我接下来该往哪调匹配度评分怎么用每批新职位不用逐个看。/scrape抓完职位后跑/rank它会批量给所有新职位打分、排序附每家的优势和缺口。地点是硬性否决项截止日临近 7 天的标 。挑中一个直接交给/apply。把结果喂回系统结果记够了再回头几份申请有下文之后/setup会用这些真实结果反过来校准匹配度框架让评分更贴你的情况而不是贴标准答案。另外两个辅助工具值得知道技能缺口/upskill对比你的画像和跟踪中的职位输出优先级排序的缺口清单和学习计划。薪资基准salary_lookup.py 查你自己维护的薪资数据集谈薪前心里有个数没配置数据就跳过不拦你。✅ 从 0 到跑通5 步走完首次监控把仓库克隆到本地建议私有仓库 upstream 方式个人数据会写进被跟踪的文件细节见 SETUP.md/setup录入个人资料指向documents/文件夹、粘贴简历、或对话式引导三选一/scrape搜索职位去重后按匹配度展示/rank批量打分锁定短名单/apply url提交之后有新动态就/outcome记录每周五跑一次/html-report复盘⚠️ 四个容易踩的坑别只看匹配分就投。/rank的分是初筛分正式申请时/apply会重评一次。而且分高 ≠ 该投缺口清单里的硬伤先想清楚怎么回应。失败记录比成功记录更有价值。拒绝和没回音也走/outcome记下来。只记成功的漏斗图会骗你转化率的分母靠它们凑。跟进最多两次。框架的规矩是每份申请跟进不超过两次两次没回就记no_response翻篇。反复追问不产生回复只消耗你的时间。画像越厚输出越准。只写职位名称会产出模板化申请写明具体项目、工具、量化成果评分和简历定制才有素材可挖。监控的价值不在仪表盘本身在于每周花 10 分钟看一眼数据转化率往哪走、哪类渠道更灵、评分和真实结果是否对得上。现在就跑一次/html-report看看你的漏斗长什么样。【免费下载链接】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.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ai/ai-job-search创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考