Aufbau einer deterministischen Job-Intelligenz-Pipeline mit OpenClaw-Unterstützung
Ein Entwickler hat findmejobs erstellt, eine eigenständige Python-Pipeline für Jobsuche-Operationen. Das zentrale Designprinzip ist, sie langweilig und überprüfbar zu halten.
Pipeline-Architektur
Die Pipeline verarbeitet Scraping, Normalisierung und Ranking innerhalb der Anwendung selbst. OpenClaw wird nur für zwei spezifische Aufgaben verwendet: Bootstrap-Profil und bereinigte Überprüfung/Entwürfe. Dies schafft klare Vertrauensgrenzen zwischen den deterministischen Pipeline-Komponenten und den KI-unterstützten Komponenten.
Technische Umsetzung
Das System verfügt über deterministisches Ranking und wiederholbare Stufen. Es verwendet eine SQLite-Datenbank und folgt einem CLI-first-Workflow. Der aktuelle Umfang ist Single-Operator und Single-Host, läuft auf einem gebrauchten 2014 Mac Mini neben OpenClaw.
Bewusste Einschränkungen
Der Entwickler hat absichtlich mehrere Funktionen vom aktuellen Umfang ausgeschlossen:
- LinkedIn/Easy Apply Scraping
- Automatische Bewerbungsfunktionalität
- Browser-Automatisierung
- Falsches "KI-Magie"-Ranking (obwohl dies in Zukunft in Betracht gezogen werden könnte)
Der Entwickler möchte sich mit anderen austauschen, die OpenClaw-unterstützte Workflows mit strengen Vertrauensgrenzen erstellt haben.
📖 Read the full source: r/openclaw
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