GitHub热榜第一！51.3k星开源神器 ai-job-search：AI帮你筛岗位、改简历、写求职信，4步上手
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GitHub热榜第一！51.3k星开源神器 ai-job-search：AI帮你筛岗位、改简历、写求职信，4步上手
找工作最崩溃的是什么？
不是没岗位，是投出去石沉大海。
你是不是也经历过：一个周末吭哧吭哧改了三版简历，投了20家公司，收到的回复是个位数；好不容易有个面试，对方问的问题你完全没准备过；更别提每投一家都要重写一封求职信，写到后面自己都麻木了。
说白了，找工作本身就是一份全职工作——刷岗位、筛 JD、改简历、写信、约面试、记进度，一天下来比上班还累。
今天介绍的这个开源项目，就是把这堆活儿交给 AI 干。
ai-job-search 是什么来头？
ai-job-search 是一个跑在你自己电脑上的 AI 求职框架，基于 Claude Code（就是 Anthropic 出的那个能自己干活的命令行 AI 编程助手）搭建。说人话就是：你把简历和求职意向喂给它，它帮你刷岗位、给每个岗位打分、按岗位定制简历、写求职信、准备面试题，全流程包圆。
它的数据有多猛：
- 51.3k Star、17k Fork，今天直接冲上 GitHub Trending 日榜第一（单日新增 3860+ Star）
- MIT 协议开源，随便用、随便改
- 作者是个地球物理学家，2025 年底被裁后拿这套流程自己找工作：69 份定制投递 → 20 个一面 → 1 个 Offer，2026 年 6 月入职 AI 工程师
作者在 README 里写得很实在：”它帮我拿到了工作，现在它是你的了。”
先说清楚：需要准备什么
这个工具不是双击就能跑的绿色软件，它是一套工作流，装之前先备齐这几样（都用大白话说）：
| 依赖 | 是啥 | 说明 |
|---|---|---|
| Claude Code | AI 命令行助手 | ⚠️ 没有免费版，需要 Claude Pro/Max 订阅或 API 按量付费（偶尔用按量更划算） |
| Python 3.10+ | 运行抓取脚本 | 官网下载安装即可 |
| Bun | JS 运行时 | 装岗位搜索命令行工具用 |
| LaTeX | 排版引擎 | 用来生成 PDF 版简历和求职信（TinyTeX/MiKTeX 都行） |
| pypdf（可选） | Python 库 | pip install pypdf，做简历可读性检查 |
注意那行加粗的：Claude Code 是这套东西的核心，也是唯一要花钱的地方。如果你已经在用 Claude 订阅，那基本零额外成本；纯白嫖党可以先跳到文末看有没有更轻的替代思路。
4 步跑起来（跟着敲就行）
第 1 步：拿到代码
最省事的方式是直接下载我打包好的压缩包（文末有夸克链接），解压即可。
会用 GitHub 的话，官方推荐这样：
gh repo fork MadsLorentzen/ai-job-search --clone
cd ai-job-search
⚠️ 一个大坑提前说：GitHub 不允许把公开仓库 fork 成私有的，而第 3 步的 /setup 会把你的姓名、联系方式、工作经历、薪资期望写进仓库文件里。所以如果你只是自己找工作用，别 fork，建一个私有仓库，把这个仓库作为 upstream 拉下来（具体两分钟教程在项目 SETUP.md 第 8 节）。只有打算给项目贡献代码才需要 fork。
第 2 步：安装岗位搜索工具
# Windows:
python tools\install_portal_clis.py
# Linux / macOS:
python tools/install_portal_clis.py
这个脚本会自动把 .agents/skills/*/cli/ 下面所有招聘网站的抓取工具挨个装一遍（用 Bun 装），装了哪些会列给你看。想先看看它要装啥不真装，加个 --dry-run。
第 3 步：建立你的个人档案
claude
# 进入 Claude Code 之后：
/setup
/setup 会给你三条路选：
- 把简历 PDF、LinkedIn 导出、证书、推荐信丢进
documents/文件夹，它自己读 - 直接把简历文本粘贴进对话框
- 跟它对话，一问一答把你的经历聊出来
跑完这步，你的”人设”就建好了，后面所有岗位评估、简历定制都基于它。
第 4 步：搜岗位 → 投递
/scrape # 抓取多个招聘网站，去重后按匹配度排序
/rank # 岗位太多看不过来？批量打分出一份优先级清单
/apply https://xxx/job/1234567 # 对某个岗位跑完整投递流程
核心就是这三个命令。/apply 一按，它会干这些事：评估你和岗位的匹配度 → 生成定制版简历（LaTeX 排版，直接出 PDF）→ 写求职信 → 交给第二个 AI 当审稿人挑毛病 → 修改 → 给你终稿。一套”撰稿人 + 审稿人”的双 AI 流程，比你自己写完自己看靠谱多了。
有些招聘网站会拦自动抓取，没关系，/apply 后面直接把岗位描述粘贴进去也一样能跑。
还有这些命令，先知道有这么回事
/interview：面试前突击神器。它会翻出你投这家时投的简历和求职信（面试官看的就是这个），去查公司和面试官背景，把高频问题映射到你的 STAR 案例上，还能陪你模拟面试。答不上来的地方它会帮你写”诚实的过渡话术”，绝不编造经历。/outcome：记录每份投递的结果（进面、拒信、已读不回），还能帮你起草催进度的跟进邮件（只起草，不自动发）。/upskill：分析你的档案和目标岗位之间的技能差距，输出一份带学习资源和时间估算的补课计划。/html-report：一键生成纯本地的投递看板——漏斗图、状态统计、可筛选的投递表格，断网也能打开。/rank：并行让多个 AI 分别去读岗位、按 5 个维度打分，硬性条件不满足的直接一票否决，过期岗位自动标掉。
几个必须知道的坑
1、岗位搜索技能是给丹麦市场写的。Jobindex、Jobnet 这些丹麦招聘站开箱即用，国内的 BOSS 直聘、拉勾、智联没有现成的。不过作者说了，整个评估和投递框架是语言无关、国家无关的，项目里有 /add-portal 命令和一堆社区改造版（fork），思路就是把抓取部分换成你常用的招聘网站。这一步得自己动手，或者直接走”粘贴岗位描述”的路线——也能用。
2、简历和求职信是 LaTeX 出 PDF 的。所以第 2 节里那个 LaTeX 不是可装可不装，不装的话简历生成会失败。Windows 上推荐 MiKTeX，编译简历用 lualatex、求职信用 xelatex，README 里都写清楚了。
3、岗位描述当”不可信输入”处理。这是安全设计：AI 不会执行 JD 里藏的指令、不会点 JD 里的链接。但防御是”提示词级别”的不是真沙箱，第一次用陌生招聘站时，发出去之前自己扫一眼生成的东西。
4、数据全在你自己机器上。这是它和那些”简历上传到云端”的求职平台最大的区别——你的工作经历、联系方式不出本地，Claude 只在你发指令时拿到你让它拿的部分。
值不值得折腾？
说实话，这套东西的上手门槛不算低：要装 Python、Bun、LaTeX，还要有个 Claude Code 的付费额度。如果你只是偶尔投两份工作，可能有点杀鸡用牛刀。
但如果你正在密集求职期——每周要投十几家、每家都得改简历写求职信、还想系统跟踪进度——那它省下来的时间绝对值回票价。作者自己 69 份投递 20 个一面的战绩摆在那儿，而且整个流程是透明的：生成什么你看到什么，改完再发，AI 只是把重复劳动接管了，决策权还在你手里。
对国内用户最现实的用法：把 /scrape 当摆设，直接从 BOSS/拉勾上看到岗位，复制 JD 粘给 /apply，让 AI 帮你出定制简历和求职信，面试前跑一次 /interview 做突击。就这三下，已经值回安装那半小时了。
📥 软件下载
不想折腾 GitHub 的朋友，直接下载打包好的源码压缩包（含完整 README 和所有技能配置）：
夸克网盘下载：https://pan.quark.cn/s/2c4fd3e04b74
项目主页：https://github.com/MadsLorentzen/ai-job-search
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