Career-Ops - 用 Claude Code 打造的 AI 求職管線系統

740 個職缺，四天之內全部評估完畢，最後拿到 Head of Applied AI 的 offer。這不是什麼招募平台的廣告詞，而是一個工程師用 Claude Code 搭出來的求職自動化管線——Career-Ops。

不是投遞工具，是篩選器

先釐清一件事：Career-Ops 不會幫你自動投履歷。它的定位比較像是求職版的 CI/CD pipeline——你丟一個職缺 URL 進去，它幫你跑完評估、產生客製化 CV、登錄追蹤器，所有產出都要經過你人工審查才送出。

整個系統建構在 Claude Code CLI 上面，但有趣的地方在於它的邏輯不是寫在程式碼裡，而是寫在 Markdown 檔案中。CLAUDE.md 加上 14 個 modes/*.md 定義了所有行為——評估框架、評分公式、PDF 格式、外聯訊息模板。如果你想客製化，改 Markdown 就好，不用動程式碼。

作者把這個設計叫做「Prompt-as-Code」。類比的話，傳統軟體是「用程式碼寫邏輯」，Career-Ops 是「用 Markdown 寫邏輯，讓 AI 當執行引擎」。

評估系統：六個區塊，十個維度

每個職缺進來會跑完六個區塊的完整評估：角色摘要（解構 JD）、CV 匹配度（跟你的 cv.md 比對）、層級策略（這個職位適不適合你的職涯階段）、薪資研究（用 WebSearch 查市場行情）、個人化申請計畫、面試準備（STAR+Reflection 格式的故事）。

最後用十個維度加權算分，1 到 5 分，包含匹配度、職涯目標對齊、薪資、文化訊號、Red Flags。系統建議 4.0 以下的就別投了——這個門檻聽起來很嚴格，但回過頭看，把時間花在真正值得的職缺上才是效率最大化。

兩個值得學的設計

ATS 優化的 PDF CV——Career-Ops 用 Playwright + Chromium 把 HTML 模板轉成 PDF，但不是隨便轉。單欄佈局讓 ATS 好解析，自動正規化 em-dash 和 smart quotes（這些字元在 ATS 解析時超容易出問題），還會從評估報告中提取關鍵字注入 CV。不是瞎掰經歷，是把你真的有的經驗用 JD 的語言重新包裝。

批次評估——收集了幾十個職缺 URL 之後，batch 模式用 claude -p 啟動多個 headless worker 平行處理。每個 worker 有獨立的 200K token 上下文。評估結果先寫入 TSV，最後由 merge-tracker.mjs 統一合併。避免並行寫入衝突的設計蠻聰明的。

System/User 雙層資料契約

這個模式值得偷。Career-Ops 把檔案分成「系統層」（modes/、templates/、*.mjs）和「用戶層」（config/profile.yml、cv.md、data/、reports/）。系統層可以安全自動更新，用戶層永遠不會被碰。update-system.mjs 拉新版本時不會破壞你的個人資料。

如果你在做任何「需要更新但又不能弄壞使用者設定」的工具，這個模式很值得參考。

14 個模式速覽

模式	功能
`oferta`	單一職缺完整評估
`ofertas`	多職缺並排比較
`pdf`	ATS 優化 CV PDF
`scan`	入口網站掃描新職缺
`batch`	平行批次評估
`auto-pipeline`	URL 到追蹤器一站完成
`tracker`	投遞狀態管理
`apply`	表單填寫助手
`contacto`	LinkedIn 外聯訊息
`deep`	公司深度研究

預設介面名稱用西班牙語（作者是阿根廷人），但 Claude 會用你指定的語言回應。

技術棧

後端用 Node.js（dependency 只有一個：playwright），Dashboard 用 Go + Bubble Tea + Lipgloss 做終端 UI。資料層沒有資料庫，全部是 Markdown 表格 + YAML + TSV。整個專案大約 6,000 行 mjs/Go/Bash 加上 1,300 行 Markdown modes。

建立四天就衝到 ~20,000 stars，已經合併了超過十個社群 PR。文件品質極高——CLAUDE.md 就寫了 16.7KB，加上完整的 DATA_CONTRACT。