ai-job-search：把求职这件事交给 Claude Code，你只负责最后一公里的判断

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丹麦地球物理博士失业后用 Claude Code 搭了一套求职 Agent，drafter + reviewer 双 Agent 协作 + LaTeX 排版 + PDF 视觉校验，单日 2,514 星直接干到 GitHub Trending 第一。

如果你最近刷过 LinkedIn，大概率见过这样一条动态 ——

“Three months ago, my position was cut.”

发这条的人是 Mads Lorentzen，一位哥本哈根的地球物理博士。三个月前被裁员后，他没有继续海投简历，而是花了整整一个季度把求职这件事整个搬到了 Claude Code 上。然后把代码以 MIT 协议扔到了 GitHub。

到今天为止，他的仓库 MadsLorentzen/ai-job-search 拿下了：

  • ⭐ 单日 2,514 stars—— 登顶 GitHub Trending 全语言第一
  • ⭐ 5,700+ stars / 2,400+ forks
  • 史上第一次被 Trendshift 评为 #1 TypeScript Repository Of The Day
  • Reddit r/ClaudeAI、Instagram、Facebook、Threads 几乎全平台刷屏

一个被裁员的博士，靠一套开源 AI Agent 把” 找工作” 这件事跑成了产品。今天我们就来拆开看看，这套 drafter + reviewer 双 Agent 协作的求职流水线，到底强在哪。

项目背景：当” 找工作” 变成一门流水线生意

把这件事放回行业看，问题比想象中更荒诞。

岗位匹配本来就是 AI 最该干的事，却没人在认真做。 LinkedIn 的” 求职助手” 每天把 200 条不相关的岗位塞进你邮箱；Indeed 的” 匹配评分” 严重注水；猎头公司的顾问一天要给 30 个候选人发” 标准化模板”。求职者真正想要的是 ——

“告诉我哪些岗位我真的值得投，帮我只改一次简历就能精准命中 JD，最后输出一份能直接发出去的 PDF。”

这件事 2023 年以前的工具都做不好，因为它们都是 SaaS 黑盒：上传 JD、点按钮、出来一份” 看起来还行” 的简历，没有任何一个环节能让你审核 AI 的判断逻辑。

而 Mads Lorentzen 的解法是 —— 别给我 SaaS，把整个工作流交还给我自己。

他用 Claude Code 的 Slash Commands + Skills + Sub-agents 三件套，把求职这件事拆成了 5 个可审计的阶段：

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/setup    /scrape    /apply    /upskill    /add-template
  ↓          ↓          ↓          ↓            ↓
建立档案   抓取岗位   生成申请   技能差距     注册模板
           打分排序   走完整流水线 学习计划

每一个阶段都是一条你看得见、审得了、改得了的命令。这种” 开源 + 本地 + 可审计” 的范式，正在重新定义 AI 求职工具的玩法。

核心功能：5 个让我直呼” 这才叫 Agent” 的细节

1. Drafter + Reviewer 双 Agent 流水线

这是整个项目最硬核的设计。生成申请不是” 一个 AI 写完就交”，而是两个 AI 互相吵架：

  1. Drafter Agent 拿到你的 profile + JD，生成一版 CV 和求职信
  2. Reviewer Agent 从” 招聘官视角” 反向审视这版输出 —— 研究公司、质疑措辞、找出伪造经历的风险
  3. Drafter 收到 reviewer 的批评，进行第二轮修改
  4. 循环直到 reviewer 满意，最终输出

这种 ** 对抗式生成（adversarial generation）** 在企业级 AI 应用里其实非常常见，但在求职场景被开源出来，等于把 LinkedIn 内部”AI 顾问” 的剧本直接送到了用户手里。

2. PDF 视觉校验循环（最容易被低估的功能）

绝大多数 LaTeX 简历模板的悲剧是：main.tex 看起来漂亮，编译出来的 PDF 一塌糊涂 ——

  • 职位标题孤行跳到下一页
  • 求职信溢出一行变成两页
  • 列表字体默默回退成了正文字体

ai-job-search 的 /apply 命令自带 PDF 视觉校验循环：

  • lualatex 编译 CV，必须严格 2 页
  • xelatex 编译求职信，必须严格 1 页，签名可见
  • 自动应用 \needspace、\enlargethispage、字体匹配包装器
  • 直到布局通过校验才输出

这一步直接把 LaTeX 调版从” 玄学” 变成了” 流水线工序”。

3. 三种档案建立方式：/setup 的三条路径

很多人忽略了 /setup 命令的设计。AI 求职工具最容易翻车的点就是用户画像造假 ——AI 不知道你做过什么，于是开始编。

ai-job-search 把这件事堵得死死的，提供了三条路径：

  • Path A（推荐）：把 documents/ 文件夹扔进去 ——CV PDF、LinkedIn 导出、学位证书、推荐信、过往申请
  • Path B：把一份 CV 直接贴在聊天框里导入
  • Path C：和 AI 走一遍结构化面试，让 AI 一问一答地抽取你的经历

所有写入 profile 的内容必须能在源文件里找到出处。AI 从来不编造技能或经历，这一点在合规严格的行业（医疗、法律、金融）尤其关键。

4. 评分系统：6 维度打分 1.0–5.0

岗位匹配不是” 看起来合适” 就完事。ai-job-search 维护了一个 6 维度评分框架：

  1. 技能匹配度
  2. 经验相关性
  3. 文化契合度
  4. 地点 / 出勤偏好
  5. 职业发展方向一致性
  6. 风险与权衡

/scrape 命令抓完岗位后，会按这个评分给你排序好的投递清单，让你把有限的精力集中在分数 ≥ 4.0 的 JD 上。

5. /upskill 命令：把” 被拒” 变成学习路径

求职过程中最沮丧的不是没投中，而是投了 N 家都被同样的短板刷掉。

/upskill 命令做的就是这件事 —— 分析你 profile 和追踪中岗位的差距，输出：

  • 优先级排序的技能差距热力图
  • 通过 web search 抓来的学习资源链接
  • 估算完成时间

等于把” 求职失败” 这条负面反馈闭环变成了一个自我迭代系统。

实战示例：5 分钟让 Claude Code 接管你的求职

我自己 fork 了仓库跑了一遍，下面是完整的 5 分钟上手流程。

第一步：Fork + 克隆 + 安装依赖

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# 1. 在 GitHub 上 fork 仓库
# 2. 克隆到本地
git clone https://github.com/<your-username>/ai-job-search.git
cd ai-job-search

# 3. 安装 job portal CLI（基于 Bun）
curl -fsSL https://bun.sh/install | bash
bun install

# 4. 安装 LaTeX（macOS）
brew install --cask mactex

第二步：准备你的 documents/ 文件夹

把以下材料放到 documents/ 下：

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documents/
├── cv/master_cv.pdf          # 主简历 PDF
├── linkedin/linkedin.pdf     # LinkedIn 导出
├── diplomas/ms_phd.pdf       # 学位证
└── references/               # 推荐信、过往申请

第三步：启动 Claude Code，建立 profile

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claude
> /setup

Claude 会问你选哪条路径。建议选 Path A（最稳），让 Claude 自己读 documents/ 抽取 profile。

第四步：抓岗位 + 打分排序

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> /scrape

Claude 会调用 .agents/skills/ 下的多个 job portal CLI（LinkedIn、Jobindex、Jobnet 等），去各大招聘网站抓岗位，按 6 维度评分排序，给你一份精选清单。

第五步：对单个岗位生成完整申请

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> /apply https://jobindex.dk/job/1234567

Claude 会跑完整流水线：

  1. 解析 JD，提取关键要求
  2. 用 6 维度框架打分（假设 4.3/5.0）
  3. Drafter 生成 CV + 求职信（LaTeX）
  4. Reviewer sub-agent 从招聘官视角审查
  5. Drafter 修订、循环到通过
  6. lualatex / xelatex 编译出 PDF
  7. 视觉校验 + 自动修复直到通过布局检查
  8. 给你一份带 verification checklist 的最终输出

整套流程完全在本地跑，没有数据上传，没有任何 SaaS 黑盒。

适用场景和限制

✅ 最适合的人

  • 被裁员后正在密集求职的人：3 个月期间每周能省下 10+ 小时重复劳动
  • 海投但命中率低的人：用 6 维度打分把命中率从 2% 拉到 15%
  • 简历排版强迫症的人：PDF 视觉校验循环治好了 LaTeX 调版的焦虑
  • 重视数据主权的人：所有 profile、JD、生成内容都在本地，没有任何云端 SaaS 参与

⚠️ 当前限制

  • 岗位搜索偏丹麦市场：内置 4 个丹麦招聘网站 CLI（Jobindex、Jobnet、Jobdanmark、Akademikernes Jobbank）+ LinkedIn
  • 想搜国内 / 美国 / 欧洲其他国家的岗位：需要照着 .agents/skills/jobindex-search/ 自己写一个 portal skill
  • LaTeX 是硬依赖：没有 TeX 环境的用户要先装 MiKTeX 或 TeX Live（Mac 推荐 MacTeX）
  • 依赖 Claude Code CLI：必须是 Anthropic 付费用户才能跑完整 /apply 流水线
  • 路径 C（AI 面试建档）质量波动大：路径 A + 路径 B 更稳

🔧 进阶玩法

  • 接 Ollama 跑本地 LLM：把 /apply 的 reviewer 改成 Ollama 调度的 Qwen2.5-72B，零 API 成本
  • 改造成简历润色工具：只跑 drafter 一轮，跳过 reviewer
  • 集成到 Slack bot：每晚自动 /scrape + 把高分岗位推到你的频道

总结

ai-job-search 让我兴奋的地方，不是它能帮你” 自动投简历”——

而是用 Claude Code 把求职这件高情绪、高重复、高失败率的事情，重构成了一条可审计、可改进、可学习的流水线。

当 LinkedIn 在用闭源 AI 给 200 条不相关岗位打分时，Mads Lorentzen 用 drafter + reviewer 双 Agent + PDF 视觉校验 + 6 维度评分 + /upskill 学习闭环，把整个求职工作流开源出来了。

它也是少数几个让我相信 “Agent + Skills + Slash Commands” 三件套真能落地生产 的项目。Claude Code 不再只是一个聊天 CLI，而是一个可以承载完整业务流的 Agent 运行时。

如果你正在找工作，或者身边有人正在求职 ——fork 它，5 分钟，让 Claude 接管你那 90% 的机械劳动。

你只需要把最后的 10%—— 判断、签发、握手 —— 留给自己。

🔗 仓库地址：github.com/MadsLorentzen/ai-job-search
📜 协议：MIT
🌟 今日 stars：2,514