Фреймворк для поиска работы с открытым исходным кодом, созданный в Claude Code.
Разработчик, которого уволили, создал фреймворк для поиска работы с открытым исходным кодом в Claude Code, чтобы обрабатывать весь процесс поиска работы. Вместо ручной подачи заявок система автоматизирует ключевые этапы процесса, сохраняя при этом человеческий контроль.
Ключевые компоненты системы
Фреймворк включает несколько взаимосвязанных компонентов:
- Структурированное самоописание: Создает детальный профиль навыков, опыта, поведенческого соответствия и ориентиров по зарплате
- Автоматический сбор данных с порталов вакансий: В настоящее время настроен для датского рынка, но шаблон можно заменить для других рынков
- Система оценки соответствия: Оценивает вакансии по сравнению с реальным профилем пользователя до начала составления каких-либо заявок
- Конвейер агентов «составитель-рецензент»: Один агент составляет персонализированные резюме и сопроводительные письма, а отдельный агент-рецензент проверяет черновики с точки зрения рекрутера
Критические проектные решения
Разработчик принял три ключевых архитектурных решения:
- Система останавливается перед кнопкой отправки — каждая заявка требует ручной проверки, и пользователь сам нажимает «отправить»
- Каждое утверждение должно быть основано на реальном профиле пользователя — ИИ не может выдумывать навыки или преувеличивать опыт
- Отдельный агент-рецензент проверяет черновики с точки зрения рекрутера до того, как пользователь увидит финальную версию
Практические наблюдения
Разработчик обнаружил, что компонент оценки соответствия оказался более ценным, чем отточенные сопроводительные письма. Возможность системы оценивать вакансии по сравнению с их реальным профилем до того, как тратить часы на заявки, изменила их подход к поиску работы. Они сообщили, что стали отказываться от вакансий, на которые раньше бы «панически подавались».
Весь фреймворк доступен как проект с открытым исходным кодом на GitHub, а разработчик написал более подробную статью, объясняющую логику системы, на LinkedIn. Они также готовы ответить на вопросы о реализации или настройке навыков/агентов в Claude Code.
📖 Read the full source: r/ClaudeAI
👀 Смотрите также
Deblank: Инструмент для Удаления Форматирования Кода с Целью Сокращения Токенов для LLM
Deblank — это инструмент с открытым исходным кодом, который удаляет форматирование кода (отступы, пробелы, переносы строк) перед отправкой в LLM, сокращая количество токенов примерно на 30% для Java/C++ и на 9% для Python с задержкой около 76 мс. Поддерживает Python, Java, C/C++, C#, JS/TS и Go.
Клукс: Постоянная среда выполнения хуков для Claude Code
Clooks — это постоянный HTTP-демон, который обрабатывает диспетчеризацию хуков Claude Code без создания новых процессов, сокращая задержку с ~34,6 мс до ~0,31 мс на вызов. Он включает автоматическую миграцию, обработчики LLM с шаблонами промптов, разрешение зависимостей и упаковку плагинов.
23 навыка агента для разработки под iOS 26 с использованием SwiftUI и Swift 6.2
Разработчик создал 23 навыка агента, ориентированные на iOS 26+ и Swift 6.2, для решения проблем с галлюцинациями, связанными с устаревшими API и устаревшими паттернами. Навыки охватывают SwiftUI, SwiftData, StoreKit 2, push-уведомления, сетевые взаимодействия, конкурентность, доступность, локализацию, WidgetKit, MapKit и многое другое.
Вкусовая память: Обратимая агентная память с помощью гиперразмерных вычислений
Инструмент на Node.js из 600 строк использует гипермерное вычисление для создания обратимого слоя памяти для ИИ-агентов, поддерживающего безошибочное декодирование, обнаружение дрейфа и оповещения о неизвестных проектах.