Construire un pipeline déterministe d'analyse des emplois avec l'assistance d'OpenClaw
Un développeur a créé findmejobs, un pipeline Python autonome pour les opérations de recherche d'emploi. Le principe de conception fondamental est de le garder simple et vérifiable.
Architecture du pipeline
Le pipeline gère le scraping, la normalisation et le classement au sein de l'application elle-même. OpenClaw est utilisé uniquement pour deux tâches spécifiques : l'amorçage de profil et la révision/rédaction assainie. Cela crée des limites de confiance strictes entre les composants déterministes du pipeline et les composants assistés par IA.
Implémentation technique
Le système propose un classement déterministe et des étapes réexécutables. Il utilise une base de données SQLite et suit un flux de travail axé sur l'interface en ligne de commande. La portée actuelle est mono-opérateur et mono-hôte, fonctionnant sur un Mac Mini d'occasion de 2014 aux côtés d'OpenClaw.
Limitations délibérées
Le développeur a intentionnellement exclu plusieurs fonctionnalités de la portée actuelle :
- Scraping LinkedIn/Easy Apply
- Fonctionnalité d'auto-candidature
- Automatisation de navigateur
- Classement par "magie IA" factice (bien que cela puisse être envisagé à l'avenir)
Le développeur cherche à échanger des idées avec d'autres personnes ayant construit des flux de travail assistés par OpenClaw avec des limites de confiance strictes.
📖 Read the full source: r/openclaw
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