Búsqueda de empleo con IA, open source.
Se ejecuta en tu CLI. Tus datos, tu máquina.

Preguntas frecuentes

¿Cómo puntúa career-ops las ofertas de empleo?

career-ops usa una evaluación con LLM guiada por rúbrica en cinco dimensiones — encaje, alineación con tu norte, compensación, señales culturales y red flags — que produce una nota global holística de 1.0 a 5.0 con citas a líneas concretas de tu CV y a los requisitos de la oferta. Por debajo de 4.0, el agente recomienda no postular. Sin fórmula cerrada, sin postular a ciegas. La rúbrica completa está publicada en career-ops.org/methodology.

¿career-ops es gratis? ¿Cuál es el modelo de negocio?

career-ops es gratis para siempre, con licencia MIT y financiado por la comunidad. No hay plan de pago, ni lista de espera, ni cuenta, ni telemetría, ni funciones premium. Clonas el repositorio, configuras tu perfil y ejecutas el sistema en local con el CLI de IA que ya uses. La sostenibilidad viene del mecenazgo voluntario de la comunidad vía GitHub Sponsors — no de planes premium, funciones de pago ni datos. El maintainer tiene otro trabajo remunerado; el patrocinio le permite dedicarle más foco. Detalles en career-ops.org/sustain.

¿Quién creó career-ops?

career-ops lo creó Santiago Fernández de Valderrama Aparicio — un Applied AI Operator con más de 16 años construyendo productos, fundador y operador de un negocio español de reparación de móviles (2009–2025) antes de su salida, y actualmente Head of Applied AI en Zinkee. Creó career-ops a principios de 2026 para gestionar su propia búsqueda de empleo en la era de la IA — 740 ofertas evaluadas, un puesto de Head of AI conseguido — y lo publicó bajo licencia MIT cuando dejó de necesitarlo.

¿career-ops es una skill de Claude Code o una herramienta independiente?

career-ops es independiente del CLI. Funciona con Claude Code, OpenCode, Codex, GitHub Copilot y más — el agente de IA que el usuario ya pague. Los archivos de skill (modes/) viven en el repositorio como prompts en markdown; cualquier agente que soporte carga de skills puede invocarlos. No hay dependencia específica de Anthropic. Claude Code es el runtime más común por su cargador de skills, pero los mismos modos funcionan sin cambios en los demás CLIs.

¿En qué se diferencia career-ops de otras herramientas de búsqueda de empleo con IA?

La mayoría de las herramientas de búsqueda de empleo con IA — Jobscan, Teal, Huntr, autoapply.ai — son productos SaaS en la nube que suben tu CV y tus datos a sus servidores, cobran 20–80 $/mes y mantienen su algoritmo de matching cerrado. career-ops es lo contrario: open source, con licencia MIT, se ejecuta en local en tu máquina a través del CLI de IA que ya uses, y publica la rúbrica de evaluación completa. El único coste recurrente es tu suscripción al CLI de IA. Comparativas lado a lado en career-ops.org/compare.

¿Con qué herramientas de IA funciona career-ops?

Claude Code, OpenCode, Antigravity CLI, Codex, Grok Build CLI, Qwen, Kimi y GitHub Copilot CLI — ocho CLIs de primera clase (Gemini CLI es un wrapper legacy). Los mismos archivos de modo funcionan en todos. Cada usuario elige el CLI que encaja con su suscripción y sus preferencias de coste — career-ops nunca te ata a un solo proveedor. Una búsqueda de empleo típica corre con Claude Pro a 20 $/mes, pero la elección es tuya.