pipeline

Was er macht

Der Modus pipeline geht die URLs in data/pipeline.md (eine pro Zeile) der Reihe nach durch und ruft für jede davon auto-pipeline auf. Für jede Stellenanzeige, die eine gültige Bewertung ergibt, entstehen ein Bericht, ein PDF und ein Tracker-Eintrag. Fehlgeschlagene Scrapes werden protokolliert und übersprungen.

Wann du ihn einsetzt

Nutze pipeline, wenn sich bei dir URLs angestaut haben, die du abarbeiten willst. Trag sie in data/pipeline.md ein, ruf /career-ops pipeline auf und kümmere dich in der Zwischenzeit um etwas anderes.

So sieht ein Durchlauf aus

Du trägst URLs in data/pipeline.md ein, und der Modus arbeitet den gesamten Eingang in einem Durchgang ab. Zuerst führt er eine Liveness-Prüfung durch, die keine Tokens kostet, und sortiert abgelaufene Anzeigen aus. Danach bewertet er jede verbleibende URL mit der vollständigen auto-pipeline und schließt mit einer Übersichtstabelle der Ergebnisse ab.

$ /career-ops pipeline

Liveness sweep: 8 pending URLs
  6 live · 2 expired (moved to Processed, marked Discarded)

Processing 6 live URLs (one at a time)...

| # | Company | Role         | Score | PDF | Recommended action |
|---|---------|--------------|-------|-----|--------------------|
| 1 | Acme    | Staff AI Eng | 4.3/5 | done | apply             |
| 2 | Globex  | ML Platform  | 3.1/5 | skip | review            |
| 3 | Initech | AI PM        | 2.4/5 | skip | skip              |

Jede verarbeitete URL wandert in der Datei vom Abschnitt ## Pending in den Abschnitt ## Processed. So zeigt dir der Eingang jederzeit, was noch offen ist.

Wann er sich lohnt

Greif zu pipeline, wenn du im Laufe des Tages einen Stapel Stellenanzeigen gesammelt hast und ihn in einer einzigen Sitzung abarbeiten willst. So geht der Modus mit der Warteschlange um:

• Der Abschnitt ## Pending akzeptiert jedes Format. Eine einfach eingefügte URL reicht, du kannst aber auch die Spalten company, role, location und comp ergänzen, und der Modus liest sie alle aus.
• Die Liveness-Prüfung läuft vor der Schleife über die einzelnen URLs. Ein veralteter Eingang mit acht URLs kostet dich also nicht acht verschwendete Bewertungen.
• Wie viele URLs er gleichzeitig verarbeitet, entscheidet das Extraktionswerkzeug. Mit dem Standard-Extraktor im Browser (Playwright MCP) verarbeitet er die URLs nacheinander, weil Worker, die sich eine Browsersitzung teilen, ihre Daten vermischen und die falsche Stellenanzeige bewerten können. Erst wenn jeder Worker den isolierten CLI-Extraktor (scan.extractor: cli) oder einen Fallback ohne Browser nutzt, jeweils mit eigenem Prozess und eigenem Sitzungszustand, können drei oder mehr URLs parallel laufen, mit einem Worker pro URL.
• PDFs entstehen nur, wenn eine Bewertung den Schwellenwert auto_pdf_score_threshold erreicht (Standard: 3.0). Setz den Wert höher, wenn du für Stellen, die nur knapp passen, keine PDFs erzeugen willst. Bei Bedarf erstellst du sie später mit /career-ops pdf.

Siehe auch

• auto-pipeline