简历越投越多。全都石沉大海。别再瞎猜。开始挑选。
career-ops：开源的 AI 求职智能体。
运行在你的 CLI 里。你的数据，你的电脑。
它为你定制简历、起草回答。由你点击提交。
对求职者永久免费
媒体报道
入选
“Companies use AI to filter candidates.
I just gave candidates AI to choose companies.”现已成为一份联署宣言 · 阅读 →
career-ops 是什么？
career-ops 是一个开源的 AI 求职智能体，在你的电脑上本地运行，可用于任意一款 AI 编程 CLI：Claude Code、OpenCode、Codex、GitHub Copilot 等。career-ops 从不替你提交申请。由你点击提交。它采用一套含五个维度及一项整体综合评分（1-5 分）的评分标准，对照你的简历评估职位，为每个职位生成针对 ATS 优化的定制 PDF 简历，为 Greenhouse、Ashby 和 Lever 表单中的开放式问题起草答案，零 token 扫描 150 多个职位来源，并在一个用 Go 编写的终端仪表板里跟踪整个求职流程。你的文件默认保存在你的电脑上：没有云端、没有遥测、不用注册账号。采用 MIT 许可证，永久免费；唯一的成本是你已经在付费的 AI 编程 CLI。由 Santiago Fernández de Valderrama Aparicio 在 2026 年一次真实的求职之后打造：740 个职位、68 份申请、12 次面试、1 份 offer。
// 74K+stars · 开源 · MIT
把任意一款 AI 编程 CLI 变成你的 AI 求职智能体。
不用再在电子表格里手动记录申请：你有一条 AI 驱动的流水线，它扫描招聘门户、生成定制 PDF，并替你记录一切。
“就像在求职路上有一位职业教练，只是不用付钱。”
AI 原生，不绑定厂商
可用于任意一款编程 CLI：Claude Code、OpenCode、Codex、GitHub Copilot 等。基于 Open Agent Skill Standard。
为开放式问题起草答案。
Greenhouse、Ashby 和 Lever 的表单会问“为什么想做这个职位？”和“介绍一个你做过的项目”。/career-ops apply 会读取表单，根据你的简历和职位描述写出每一个答案，方便你直接粘贴。
你修改，你提交。助手从不替你点击。
看看 apply 怎么用150 多个职位来源。无需手动搜索。
预先配置好的抓取器会在你需要时检查 150 多个职位来源，包括 Greenhouse、Ashby 和 Lever，不消耗任何 API token。运行 /career-ops scan，几分钟内就能拿到一份排好序的列表。
与社区一起打造。
career-ops 借助真实求职者提交的 pull request 不断成长。Issue 在 Discord 里处理，修复在同一周内发布。你不只是在用这个工具，也在参与决定它会变成什么样。
加入 Discord 上 4,900 多位 builder100% 开源。
74K+ stars14K+ forks当日热门仓库第 1 名
由 Santiago Fernández de Valderrama Aparicio 在评估了 740 个职位之后打造。
完整的评估方法已公开。
如今由社区维护。
在比较工具？
诚实的并排对比：功能、价格，以及它们都没有的那个关键功能。对比页面为英文。
常见问题
- career-ops 怎么给职位打分？
- career-ops 用一套评分标准引导 LLM 评估，覆盖五个维度（匹配度、与你职业目标的契合度、薪酬、文化信号和危险信号），给出 1-5 分的整体综合评分，并引用你简历中的具体条目和职位描述中的具体要求。低于 4.0，智能体会建议你不要申请。没有固定公式，也不海投。完整的评分标准公开在 career-ops.org/methodology。
- career-ops 会自动投递简历吗？
- 不会。career-ops 把每一份申请准备到最后一次点击之前：它扫描职位，对照你的简历给每个职位打分，并为它定制一份简历。然后把决定交还给你。它起草、填写，但从不提交。由你点击提交。这是有意为之：海投会损害你在招聘人员和筛选系统（ATS）那里的信誉，所以 career-ops 替你省掉重复劳动，把选择权留给你。详见 Can an AI agent run your whole job search?（英文）。
- career-ops 免费吗？项目靠什么维持？
- career-ops 永久免费，采用 MIT 许可证，由社区资助。没有付费版本、候补名单、账号、遥测，也没有高级功能。你克隆仓库、配置个人资料，然后用你已经在用的 AI 编程 CLI 在本地运行这套系统。项目的可持续性来自社区贡献，以及企业通过项目在 Open Collective 上的集体账户提供的赞助，而不是来自高级版本、付费功能或数据。资金由项目的财务托管方 Open Source Collective 保管，账目公开，用于维护、安全修复、版本发布和文档。详情见 career-ops.org/sustain。
- 我的数据存放在哪里？
- career-ops 把你的数据保存在你自己的电脑上，存成归你所有的普通文件：你的简历、个人资料、求职流程和报告都是本地的 Markdown 和 YAML 文件。career-ops 通过你的 AI CLI 完全在本地运行：没有账号，没有遥测，不会上传到任何 career-ops 服务器。系统更新从不触碰你的数据层；这种分离就是 Data Contract。唯一会离开你电脑的数据，是你选择的 AI CLI 发送给它自己的提供商的内容。
- career-ops 是谁做的？
- career-ops 由 Santiago Fernández de Valderrama Aparicio 打造，他做产品已经超过 16 年。2009 年他在西班牙创办并经营一家手机维修公司，直到 2025 年将其出售。2026 年初，他为了管理自己在 AI 时代的求职而打造了 career-ops，并在自己不再需要它之后以 MIT 许可证开源。那时他已经用它评估了 740 个职位，并拿下了一个 Head of Applied AI 职位。拿下那个职位六个月后，他离开了这个职位，全职投入 career-ops 的开发。
- career-ops 是 Claude Code 的一个 skill，还是独立工具？
- career-ops 不依赖任何特定的 CLI。它可用于你已经在付费使用的多款 AI 编程智能体，如 Claude Code、OpenCode、Codex、GitHub Copilot 等。skill 文件（
modes/）以普通 Markdown 提示词的形式放在仓库里；任何能加载 skill 的智能体都可以调用它们。它不依赖 Anthropic 的任何特定组件。Claude Code 最常用，因为它自带 skill 加载器，但同样的模式无需修改也能在其他 CLI 上运行。 - career-ops 和简历检查工具、自动投递工具有什么不同？
- career-ops 是开源的，采用 MIT 许可证，通过你已经在用的 AI 编程 CLI 在你的电脑上本地运行，并公开完整的评分标准。每一份申请都由人来决定；career-ops 从不自己提交任何东西。career-ops 没有账号、遥测或订阅；唯一的持续成本是你选择的 AI CLI。和具体工具的诚实并排对比，请看 career-ops.org/compare。
- career-ops 支持哪些 AI 工具？
- career-ops 支持 Claude Code、Cursor、Codex、OpenCode、Pi、Antigravity CLI、Grok Build CLI、Qwen、Kimi、Hermes Agent 和 GitHub Copilot CLI：完整支持 11 款 CLI（Gemini CLI 是旧版封装）。同一套模式文件在所有 CLI 上运行。每个人都可以选择最适合自己现有订阅和预算的 CLI；career-ops 从不把你绑定在某一家厂商上。一次典型的求职用每月 $20 的 Claude Pro 就够了，但选择权在你。
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