> · · 5 мин

ai-job-search — Claude Code ищет тебе работу: оценивает вакансии, кроит резюме и пишет сопроводительное, пока второй агент его критикует

ai-job-search — Claude Code ищет тебе работу: оценивает вакансии, кроит резюме и пишет сопроводительное, пока второй агент его критикует

Одна заявка на вакансию может съесть целое воскресенье: подгони резюме, перепиши сопроводительное, изучи компанию. ai-job-search превращает Claude Code в твоего личного ассистента по трудоустройству — форкаешь репозиторий, заполняешь профиль, и агент сам оценивает вакансии, кроит CV под каждую и пишет сопроводительное, пока второй агент его критикует. 21 тысяча звёзд, 6 тысяч форков, MIT.

TL;DR: ai-job-search — фреймворк на Claude Code, который автоматизирует нудную часть поиска работы. /setup строит твой профиль, /scrape ищет вакансии с рейтингом фита, /apply <url> оценивает соответствие, кроит резюме и пишет сопроводительное на LaTeX, а второй агент-ревьюер изучает компанию и критикует черновик до тебя. Правило честности: навыки не выдумывает. Подвох: скраперы вакансий заточены под датский рынок, а LaTeX-тулчейн обязателен и часто спотыкается.

Что это и почему не очередной спам-апплаер

ai-job-search — это структурированный воркфлоу, который делает из Claude Code полноценного ассистента по подаче заявок: от профиля до готового резюме под конкретную вакансию. Это фреймворк, а не однострочный промпт «напиши мне резюме» — и разница здесь принципиальная.

Промпт даёт тебе один черновик. Фреймворк даёт повторяемый процесс: самопрофилирование, оценка фита, конвейер «черновик — ревью», проверка PDF и ATS, трекинг результатов. Главное отличие от масс-апплаеров типа LazyApply — правило честности: агент никогда не выдумывает навыки и опыт, реальные пробелы остаются видимыми, а не забиваются ключевыми словами. То есть на выходе не сгенерированный спам, который отсекут на первом же собеседовании, а заявка, за которую не стыдно.

Как устроен конвейер

Три команды ведут тебя от пустого профиля до готовой заявки. Логика простая и линейная:

/setup          /scrape              /apply <url>
  |                |                     |
  v                v                     v
Заполнить      Искать вакансии       Оценить фит
профиль        на порталах           Скор и рекомендация
  |                |                     |
  v                v                     v
Файлы          Показать матчи        Черновик CV + Cover Letter
профиля        с рейтингом фита      (LaTeX, под вакансию)
                   |                     |
                   v                     v
               Выбрать матч          Агент-ревьюер критикует
               -> /apply             -> Правки -> Финал

Сердце системы — паттерн «drafter-reviewer»: один агент пишет заточенные под вакансию CV и сопроводительное на LaTeX, второй идёт исследовать компанию и разносит черновик по делу, прежде чем ты его увидишь. Встроенный editor до того, как ты потратишь время на слабый вариант. Сверх этого: автоматическая проверка PDF (компилирует LaTeX, визуально осматривает вёрстку и правит косяки), relevance-weighted обрезка резюме (если CV вылезает за две страницы, приоритет — релевантному под вакансию), проверка ATS-парсинга, а также /expand для обогащения профиля из публичных источников и /upskill для анализа пробелов в навыках.

Как поставить

Ставится форком репозитория, но требует Claude Code, Python, Bun и полноценный LaTeX. Быстрый старт:

gh repo fork MadsLorentzen/ai-job-search --clone
cd ai-job-search
# установить инструменты поиска через bun, затем в Claude Code:
/setup

Пререквизиты: Claude Code (CLI), Python 3.10+, Bun для CLI-скраперов и дистрибутив LaTeX с lualatex и xelatex (TeX Live, MacTeX, TinyTeX или MiKTeX). Резюме компилируется через lualatex, сопроводительное — через xelatex, потому что cover.cls требует fontspec. Дальше /setup заполняет профиль, /scrape ищет вакансии, /apply <url> собирает заявку.

Подводные камни

  • Скраперы — под датский рынок. Из коробки поиск заточен под Jobindex, Jobnet, Akademikernes Jobbank. Ядро (профиль, оценка фита, конвейер заявки) язык- и страна-агностично, а вот сами скиллы поиска вакансий под свой рынок (HH, Habr Career, LinkedIn) придётся переписывать. Для русскоязычного пользователя это не «форкнул и побежал», а реальная работа.
  • LaTeX обязателен и капризен. Полная установка LaTeX — не опция, а требование. Автор прямо предупреждает: pdflatex часто падает на свежем MiKTeX с ошибками font-expansion у fontawesome5, поэтому CV собирают именно lualatex. Голый Windows без TeX — первый барьер.
  • Токены за каждую заявку. Конвейер /apply — это мульти-агентная связка: драфтер плюс ревьюер плюс ресёрч компании. Каждая заявка гоняет несколько агентов и жжёт токены Anthropic. На потоке из десятков вакансий это ощутимый счёт, а не бесплатный автопилот.
  • Скрапинг порталов — зона ToS. Автоматический парсинг job-бордов ходит по краю правил площадок и упирается в rate-limit. Гонять агрессивно по чужим сайтам — риск бана аккаунта.
  • Один мейнтейнер, без коммьюнити. Проект ведёт один автор, каналов поддержки и списка контрибьюторов в README нет. И отдельно: у проекта нет крипты и токенов — всё, что это утверждает, автор помечает как скам.

Альтернативы

  • LazyApply / Simplify — масс-автоаплай: заполняют и жмут «отправить» на сотнях вакансий. Быстрее по объёму, но это ровно тот спам, который ai-job-search принципиально не делает своим правилом честности.
  • Однострочный промпт в ChatGPT — даёт один черновик резюме без процесса: ни оценки фита, ни ревью компании, ни проверки ATS, ни трекинга. Годится на одну заявку, разваливается на потоке.
  • Готовые скиллы Claude Code из сборников вроде agent-skills Эдди Османи — можно собрать похожий воркфлоу вручную, но ai-job-search уже упаковал профиль, драфтера, ревьюера и проверку PDF в один форк.

Вердикт

Форкай, если ты активно ищешь работу и уже живёшь в Claude Code — связка «драфтер плюс ревьюер плюс проверка ATS» реально экономит те самые воскресенья на подгонку резюме, а правило честности удерживает заявку в рамках правды. Но не жди «форкнул и пошло»: если ты не на датском рынке, заложи вечер на переписывание скиллов поиска под свои порталы и на установку LaTeX. Если LaTeX и Claude Code для тебя пока чужие, а нужна одна заявка — проще обычный промпт. А вот если ты подаёшься на десятки вакансий в месяц и готов вложиться в настройку один раз, это лучший из бесплатных вариантов, потому что даёт процесс, а не разовый черновик.

Как попробовать

  1. Форкни и склонируй: gh repo fork MadsLorentzen/ai-job-search --clone, затем cd ai-job-search.
  2. Поставь тулчейн — Claude Code, Python 3.10+, Bun и LaTeX с lualatex/xelatex (на Windows проще TinyTeX, чем MiKTeX).
  3. Заполни профиль командой /setup — это фундамент для всех дальнейших заявок.
  4. Замени скраперы под свой рынок, если ты не в Дании: скилл поиска вакансий — это шаблон под свои job-борды.
  5. Собери первую заявку: /apply <url> на реальной вакансии и посмотри, как ревьюер режет черновик — репозиторий на github.com/MadsLorentzen/ai-job-search.
$ ls ./related/

Похожие статьи

codex-cli-147-skills-import.md
Codex CLI 0.147 забирает скиллы прямо из Cursor и умеет сам себе одобрять команды. В том же релизе ужесточают песочницу
> · 7 мин

Codex CLI 0.147 забирает скиллы прямо из Cursor и умеет сам себе одобрять команды. В том же релизе ужесточают песочницу

Codex CLI 0.147.0 импортирует скиллы, которыми управляет Cursor, синхронизирует диалоги Claude и Cursor без дублей и добавляет флаг --approve-for-me с автоматически проверяемыми одобрениями. Плюс поддержка финальной спеки MCP 2026-07-28 и десяток правок песочницы. Команды export наружу по-прежнему нет.

ai cursor agents codex
openai-astra-critical-cyber.md
OpenAI не может исключить, что её будущая модель находит 0-day сама. Часть работ по Astra остановлена
> · 7 мин

OpenAI не может исключить, что её будущая модель находит 0-day сама. Часть работ по Astra остановлена

OpenAI объявила, что предварительные замеры Astra не позволяют исключить уровень Critical по кибербезопасности в её собственном Preparedness Framework. Это первый такой случай: все прежние модели, включая GPT-5.6 Sol, проходили уровнем ниже. Активности, не дотягивающие до усиленных требований, приостановлены, а мониторы теперь читают цепочку размышлений.

ai llm openai security
databricks-ai-coding-costs.md
Databricks выложила свою математику расходов на кодинг-агентов: минус 50% токенов от тюнинга харнесса, а Opus 5 вышел дороже Opus 4.8
> · 8 мин

Databricks выложила свою математику расходов на кодинг-агентов: минус 50% токенов от тюнинга харнесса, а Opus 5 вышел дороже Opus 4.8

Соучредитель Databricks с коллегами описал четыре рычага снижения расходов на агентный кодинг: тюнинг харнесса и кеша дал почти минус 50% токенов, роутер между моделями минус 30% средней цены задачи. Самое неприятное в статье: Stripe отказалась выдавать разработчикам Opus 4.7, а Databricks увидела рост стоимости при переходе с Opus 4.8 на Opus 5.

ai agents llm developer-tools
subscribe.sh

$ cat /dev/blog/updates

> Свежие заметки о программировании,

> DevOps и AI — прямо в мессенджер

./subscribe