Career-Ops：如何构建 AI 求职工具
GitHub 上有个新项目，2天斩获2万 star。 作者 Santiago 在找工作时，用它评估了 516 个岗位、生成了 631 份报告、最终投递 68 份，拿到了 Head of Applied AI 的 offer。 它吸引我的不只是结果，而是背后的两件事：他对求职流程的系统化思考，以及他用 Claude Code 构建多智能体协作的方式。 求职的系统化思考 找工作包含大量的重复劳动 Santiago 的核心洞察很朴素：求职中 70% 的工作是重复的分析劳动，而不是决策。读岗位描述、映射自己的技能、判断匹配度、改简历、填表单，这些动作每个岗位都要重复一遍。 他的数据也验证了这一点：631 份评估报告中，74% 的 offer 得分低于 4.0（满分 5.0）。也就是说，如果没有系统化筛选，大量时间会花在根本不合适的机会上。 评估框架先于行动 他设计了一套 10 维加权评分体系，其中角色匹配和技能匹配是最关键的指标——不匹配直接 pass。其余维度包括资历、薪酬、公司阶段等。 这个框架的价值在于：把"什么是好机会"从直觉判断，变成了可执行的结构化标准。 简历是论证，不是文档 他不是拿着一份简历到处投，而是基于每个岗位动态生成简历：从岗位描述中提取 15-20 个关键词，识别岗位属于 6 个工作方向中的哪一个，然后按相关性重排经历的优先级制。 ...