JobPilot: Complemento de Claude Code para Solicitudes de Empleo Automatizadas

✍️ OpenClawRadar📅 Publicado: 19 de abril de 2026🔗 Source
JobPilot: Complemento de Claude Code para Solicitudes de Empleo Automatizadas
Ad

JobPilot es un complemento de Claude Code que automatiza todo el flujo de trabajo de búsqueda de empleo, diseñado para manejar tareas repetitivas de solicitud. La herramienta utiliza la automatización del navegador Playwright para navegar por sitios reales de empleo, realizando acciones como iniciar sesión, completar formularios, cargar currículums y gestionar solicitudes de varias páginas.

Configuración

La configuración requiere crear un archivo profile.json que contenga información personal, credenciales y rutas de archivos del currículum. El complemento lee tu currículum para comprender tu experiencia y utiliza esta información en todas sus funciones. Todas las credenciales permanecen en tu máquina local; no se requieren claves API, SaaS ni suscripciones.

Ad

Comandos disponibles

  • /autopilot "software engineer remote" – Busca en bolsas de trabajo, puntúa coincidencias y aplica a trabajos aprobados de forma autónoma
  • /apply <url> – Completa automáticamente un formulario de solicitud individual
  • /search "react developer NYC" – Busca en bolsas de trabajo y clasifica los resultados según la adecuación al currículum
  • /humanizer <text> – Reescribe texto generado por IA para eliminar patrones de IA y que suene natural
  • /cover-letter <job description> – Genera una carta de presentación personalizada e invoca la habilidad humanizadora para eliminar patrones de texto generado por IA
  • /upwork-proposal <job description> – Escribe una propuesta concisa y centrada en el cliente para Upwork e invoca la habilidad humanizadora
  • /interview <job description> – Genera preguntas y respuestas de preparación para entrevistas
  • /dashboard – Realiza un seguimiento de las estadísticas de solicitudes en todas las ejecuciones

El complemento está disponible en GitHub en https://github.com/suxrobgm/jobpilot.

📖 Read the full source: r/ClaudeAI

Ad

👀 Ver también

El Agente OpenClaw Mantiene la Memoria al Cambiar de la Suscripción de Claude a la API
Herramientas

El Agente OpenClaw Mantiene la Memoria al Cambiar de la Suscripción de Claude a la API

Un desarrollador informa haber migrado con éxito su configuración de OpenClaw de una suscripción a Claude a una clave API sin perder la memoria del agente, utilizando la habilidad mengram-memory que guarda en una capa externa. El agente conservó ~100+ hechos aprendidos, procedimientos evolucionados y recuerdos episódicos.

OpenClawRadar
RalphTerm: bucle estilo ralph para Claude Code con sesiones de revisión cruzada de diferentes agentes
Herramientas

RalphTerm: bucle estilo ralph para Claude Code con sesiones de revisión cruzada de diferentes agentes

RalphTerm es un Rust CLI de código abierto que ejecuta un bucle externo al estilo ralph alrededor de Claude Code: toma un plan en markdown, ejecuta tareas en sesiones interactivas nuevas y realiza una revisión cruzada con un modelo diferente (por ejemplo, Codex) en sesiones nuevas separadas, retroalimentando los problemas en nuevas sesiones de implementación.

OpenClawRadar
CrabMeat v0.1.0: Un Gateway de Agentes Centrado en Seguridad que No Confía en el LLM para el Límite de Seguridad
Herramientas

CrabMeat v0.1.0: Un Gateway de Agentes Centrado en Seguridad que No Confía en el LLM para el Límite de Seguridad

CrabMeat v0.1.0 es una puerta de enlace WebSocket para cargas de trabajo de LLM agentivas que impone seguridad a nivel arquitectónico: indirección de ID de capacidad, clases de efecto, IRONCLAD_CONTEXT instrucciones fijadas, cadena de auditoría a prueba de manipulaciones, filtro de fugas de salida en streaming y sin modo YOLO.

OpenClawRadar
Evaluación de cuantización de Qwen 3.6 27B: Q4_K_M supera a Q8_0 en compensaciones prácticas
Herramientas

Evaluación de cuantización de Qwen 3.6 27B: Q4_K_M supera a Q8_0 en compensaciones prácticas

Evaluó Qwen 3.6 27B en BF16, Q4_K_M y Q8_0 GGUF quants en HumanEval, HellaSwag y BFCL. Q4_K_M ofrece puntuaciones casi de BF16 con un 48% menos de RAM, 1.45x de velocidad y un 68.8% de reducción del tamaño del archivo.

OpenClawRadar