auto-pipeline
Flux par défaut lorsque vous collez l'URL d'une description de poste ou son texte brut. Exécute l'évaluation A–H, génère le rapport, exporte un PDF personnalisé et écrit une entrée dans le tracker en une seule exécution, en ne s'arrêtant que lorsqu'il a besoin d'une réponse de votre part.
Ce que fait ce mode
career-ops invoque auto-pipeline dès que vous déposez l'URL d'une description de poste (JD) ou un texte collé dans le prompt. Le mode lit l'annonce, la note selon la grille d'évaluation (cinq dimensions plus un score global holistique), écrit l'évaluation dans reports/, génère le PDF personnalisé via Playwright et met à jour l'entrée du tracker, le tout en une seule exécution. Il ne s'arrête pour vous poser une question que lorsque l'entreprise figure sur votre liste noire, ou lorsque l'annonce passe par une agence et qu'il a besoin que vous confirmiez laquelle.
Quand l'utiliser
Utilisez auto-pipeline lorsque vous souhaitez que le pipeline complet s'exécute automatiquement. C'est le mode par défaut pour les nouvelles offres qui entrent dans votre recherche.
À quoi ressemble une exécution
Collez l'URL d'une offre sans sous-commande et auto-pipeline déroule toute la chaîne de bout en bout : il extrait la description, vérifie que l'annonce est toujours en ligne, la note, enregistre le rapport, exporte un PDF personnalisé et consigne l'entrée dans votre tracker.
> https://job-boards.greenhouse.io/notion/jobs/4523451008
Extracting JD with Playwright... done.
Liveness gate: posting is live.
Evaluation: 4.6/5 — legitimacy verified.
Saved reports/072-notion-applied-ai-engineer-2026-05-18.md
Generated the tailored PDF via Playwright.
Score >= 4.5 — drafted Section H application answers in the report.
Updated data/applications.md (Report and PDF marked done).Bon à savoir
- Collez une URL et auto-pipeline se charge de l'extraction pour vous : Playwright d'abord pour les portails à page unique comme Lever, Ashby, Greenhouse et Workday, puis WebFetch pour les pages statiques, et WebSearch en dernier recours.
- Un contrôle de disponibilité (liveness gate) s'exécute avant l'évaluation. Si le lien est mort ou si la page n'est qu'une coquille vide « poste pourvu », le mode s'arrête là au lieu de noter un contenu fantôme — et si l'entrée provenait de
data/pipeline.md, il marque cette ligne comme fermée. - Une page LinkedIn dont la description reste un squelette de chargement n'est ni une offre fermée ni une description de poste : auto-pipeline s'arrête avant l'évaluation, le rapport, le PDF et toute écriture dans le tracker, et vous demande de coller le texte de l'annonce ou de fournir un lien vers le site de l'employeur ou vers un ATS pour le même poste.
- Les brouillons de réponses de candidature ne sont rédigés que lorsque le score atteint 4.5 ou plus, afin que les postes peu pertinents ne consomment pas de tokens pour un texte que vous n'enverrez pas.
- Le rapport enregistré suit le format d'oferta, y compris le verdict d'une ligne après le bloc G et les vérifications du recruteur qu'effectue le bloc G lorsque le poste vous est parvenu par un recruteur.
- Dans une CLI qui permet à l'agent de renommer sa propre session, la session prend le nom de l'annonce, par exemple
VP Infrastructure, Acme Health, une fois la description de poste lue. Définissezsession_title: offdansconfig/profile.ymlpour conserver vos propres titres de session.
Pièges à éviter
Si vous ne voulez que l'évaluation, sans le PDF (plus rapide et moins coûteux), invoquez /career-ops oferta à la place. auto-pipeline consomme davantage de tokens car il exécute la chaîne complète.
Pages liées
Modes
Les 14 modes career-ops invocables par l'utilisateur — évaluer, adapter, postuler, suivre et préparer — chacun un skill en markdown qui s'exécute dans n'importe quel CLI de codage IA pris en charge.
pipeline
Lit les URL en file d'attente dans data/pipeline.md et exécute l'auto-pipeline complet sur chacune d'elles. Utilisez-le lorsque vous avez collecté dix ou vingt annonces au cours de la journée et que vous voulez les traiter en une seule session.