AI 文章摘要
今年 GitHub 上最火的赛道不是什么新框架，而是AI Agent 技能。今天 Trending 第三名的项目 career-ops（51,800+ Star，今日涨 1,100+）就是其中一个——它把 Claude Code 变成了一套完整的求职系统，帮你筛选职位、生成个性化简历、批量投递。
作者的背景故事
作者 santifer 说他自己找工作找了好几个月，受够了手动海投的痛苦。公司用 AI 筛简历，他就反过来用 AI 挑公司。最终评估了 740+ 个职位，生成了 100+ 份个性化简历，拿到了 dream offer。然后他把整个系统开源了。
这个故事被 Wired 和 Business Insider 都报道过，在 Product Hunt 上也上了首页。
它能干什么？
career-ops 基于 Claude Code 构建，提供 14 种技能模式，核心功能包括：
- 职位筛选：根据你的技能和偏好，自动评估职位匹配度
- 简历生成：针对每个职位生成定制化简历，不是一套简历投所有
- 批量处理：一次性处理大量职位，不用逐个手动投递
- Go 仪表盘：用 Go 写的本地 Dashboard，一眼看到所有投递状态
- PDF 生成：生成专业格式的简历和求职信
技术栈方面，核心用 Claude Code 做推理和生成，OpenCode 做编码，Gemini CLI 做辅助，后端是 Node.js + Go。整个系统跑在你本地，数据不出你的机器。
AI 求职这件事靠谱吗？
说实话，用 AI 帮忙写简历、筛职位，这个思路本身没问题。问题在于用的人太多了——当所有人都用 GPT 写简历的时候，HR 的 AI 筛选系统也在升级，这就变成了军备竞赛。
career-ops 的差异化在于它不是简单地帮你写一封通用求职信。它会分析每个职位的具体要求，然后生成针对性的内容。740 个职位里最终拿到 offer 的那个，大概率就是因为它在简历里精准命中了那个岗位的关键需求。
技术亮点
虽然主打的是求职场景，但 career-ops 的架构设计有不少可借鉴的地方：
- 14 种技能模式：每个模式对应求职流程中的一个环节，可以单独使用
- 多模型协同：Claude Code 做主推理，Gemini CLI 做辅助分析，各取所长
- 本地优先：所有数据都在本地处理，不上传到第三方服务
- Dashboard 可视化：Go 写的本地仪表盘，投递状态一目了然
适合谁用？
如果你正在找工作，或者准备跳槽，这个项目值得一试。特别是：
- 海投阶段需要批量处理大量职位
- 想针对每个职位做个性化简历但没时间
- 想追踪所有投递状态但 Excel 用烦了
- 对 AI Agent 开发感兴趣，想看看 Claude Code 的实际应用
安装方式也很简单，去 GitHub Releases 下载最新版就行。
GitHub 地址：github.com/santifer/career-ops
