커리어-옵스 포크, Apify를 활용한 LinkedIn 채용 정보 탐색 기능 추가
이 포크가 추가하는 기능
한 개발자가 u/Beach-Independent의 오픈소스 career-ops 프로젝트를 포크하여 Apify를 사용해 LinkedIn을 채용 공고 탐색 소스로 추가했습니다. 원본 career-ops 시스템은 채용 공고를 평가하고 맞춤형 이력서를 생성하며 지원 파이프라인을 추적하지만, 사전 설정된 기업 경력 페이지만 스캔할 수 있었습니다.
주요 기능
- 고정된 기업 목록에 제한되지 않고 키워드로 LinkedIn 검색
- 명령어:
node apify-linkedin.mjs --search "AI 엔지니어" --location "원격"으로 일치하는 채용 공고 찾기 - 평가를 위해 전체 채용 공고 설명을 오프라인으로 캐싱
- 기존 파이프라인과 중복 제거하여 재평가 방지
- 기업에 직접 지원 페이지가 있으면 해당 페이지로 이동, 없으면 LinkedIn을 통해 지원
- 기존 career-ops 파이프라인에 연결 (스캔 → 평가 → PDF → 추적)
설정 및 비용
- apify.com에서 가입 (월 $5 크레딧 무료 티어)
apify login실행portals.yml에 키워드 추가- 스크래핑된 채용 공고 1,000개당 약 $0.50 비용
프로젝트 링크
- 포크: https://github.com/kovalov/career-ops-linkedin
- 원본: https://github.com/santifer/career-ops
📖 Read the full source: r/ClaudeAI
👀 See Also
개리 탄의 gstack: 클로드 코드를 위한 오픈 소스 AI 에이전트 프레임워크
개리 탄의 gstack은 클로드 코드를 계획, 설계, 엔지니어링, 리뷰, QA, 릴리스 관리를 위한 13개의 전문가 슬래시 명령어를 가진 가상 엔지니어링 팀으로 변환하는 오픈 소스 소프트웨어 팩토리입니다.
LLM은 명시적 지시에도 불구하고 구조화된 출력에 추론 과정을 노출시킵니다
Claude에 대한 병렬 API 호출을 수행하고 구조화된 출력을 파싱하는 도구를 개발하는 개발자가 발견한 문제는 검증 모델이 명시적인 지시에도 불구하고 수정된 텍스트만 반환하도록 요청받았음에도 간헐적으로 수정된 내용 앞에 추론 텍스트를 출력한다는 것입니다. 해결책은 프롬프트 강화와 파싱 전에 실행되는 방어적 제거 함수를 포함했습니다.
memv MCP 서버: AI 에이전트를 위한 지속적 구조화 메모리
memv, 에이전트를 위한 오픈소스 Python 메모리 레이어가 이제 MCP 서버와 함께 제공됩니다. 사용자별 격리 및 LLM 선택적 추출 기능을 갖춘 지속적이고 구조화된 메모리를 위한 5가지 도구를 제공합니다.
IUM: MCP 심볼 인덱서, AI 에이전트 토큰 사용량을 grep 대비 15.9배 절감
IUM은 코드베이스를 SQLite 심볼 이벤트 매트릭스로 색인하여 정확한 파일:라인 좌표, 호출 그래프 추적 및 MCP를 통한 의미 검색을 제공합니다. DataFusion(1,538개 파일)을 기준으로 벤치마킹한 결과, 동등한 쿼리에 대해 grep보다 토큰이 15.9배 적었습니다.