Guide d'automatisation de la recherche d'emploi OpenClaw — Préférences, tâches Cron et filtrage

Un post Reddit sur r/openclaw propose un guide pratique en quatre étapes pour utiliser OpenClaw et automatiser la recherche d'emploi. L'auteur souligne que la spécificité des préférences détermine directement la qualité des résultats, et propose des exemples de choix d'outils pour récupérer les offres.
1. Définissez vos préférences d'emploi
La qualité de la recherche dépend de la clarté avec laquelle vous spécifiez les critères essentiels. Le post oppose un mauvais exemple (« Je veux un bon job bien payé qui utilise l'IA ») à un bon exemple incluant des détails concrets :
- Résumé : Ingénieur logiciel senior cherche un poste full remote en IC avec un bon équilibre vie pro/perso et de l'autonomie, dans une entreprise stable de taille moyenne (idéalement mission-driven dans la santé ou le climat).
- Exemple de critères obligatoires : Full remote ou hybride avec ≤1 jour/semaine au bureau dans la zone de déplacement d'Oakland, CA. Salaire de base ≥ 185 000 $.
Astuce : Demandez à OpenClaw de vous interviewer et de vous aider à préciser ces préférences. Le post mentionne qu'un exemple de prompt est disponible dans les commentaires.
2. Créez un spécification de cron job
Le spec inclut des instructions opérationnelles (comment obtenir les offres, à quelle fréquence, quel modèle utiliser) et des règles d'analyse/filtrage basées sur le cahier des charges de l'étape 1.
Trois catégories d'outils sont présentées :
- Automatisation de navigateur (
playwright-cli,agent-browser) : open source, mais lent, gourmand en tokens, et fragile si les sites cibles bloquent ou changent leur structure. - Scraping ad-hoc (Tavily, Exa) : plus résistant aux changements de page, mais ne peut pas interagir avec les filtres sur la page (salaire, localisation).
- API structurée (
agent-data) : endpoint dédié aux offres d'emploi. Actuellement limité à LinkedIn Jobs. Note : l'auteur est co-fondateur d'agent-data et le mentionne.
3. Validez le workflow
Exécutez manuellement l'ensemble du workflow pour vérifier que les résultats correspondent aux attentes. Utilisez OpenClaw pour affiner itérativement les filtres si nécessaire.
4. Créez le cron job
Demandez à OpenClaw de générer le cron job, puis effectuez au moins un test supplémentaire en utilisant le cron pour confirmer que tout fonctionne en production.
📖 Lire la source complète : r/openclaw
👀 See Also

Exécuter OpenClaw en local avec Ollama pour éviter les coûts d'API
Un utilisateur de Reddit partage son expérience de passage de l'API OpenClaw à une exécution locale avec Ollama, éliminant les coûts d'API tout en conservant ses flux de travail. Il a créé un guide vidéo d'installation étape par étape.

Acheminer Claude Code via Ollama et réduire votre facture d'environ 90%
Associer Claude Desktop à Claude Code via Ollama : les tâches stratégiques restent sur Anthropic, les tâches lourdes tournent sur des modèles open-source gratuits comme Gemma, Qwen, DeepSeek. Inclut une invite copier-coller qui automatise environ 98 % de la configuration.

Correction du gonflement des invites OpenClaw et des boucles de réponse lentes
Les utilisateurs subissant de longs délais depuis le 26/04/2026 peuvent retrouver des performances en réduisant l'encombrement du contexte : réduire les fichiers toujours injectés, limiter les compétences visibles et éviter de coller d'énormes sorties d'outils dans le chat principal.

Les règles de SOUL.md dérivent lors de longues sessions d'agents IA et comment y remédier
Les règles SOUL.md fonctionnent parfaitement pour les 10-15 premiers messages mais commencent à dériver vers les messages 20-30 car le contexte de conversation écrase l'invite système initiale. La solution est d'utiliser /new plus agressivement pour réinitialiser les sessions avant chaque tâche distincte.