AI Job Search：开源AI自动化求职框架，全流程岗位匹配与简历定制工具

一、AI Job Search 是什么

AI Job Search 是一款基于 Claude Code 深度构建的开源全流程AI自动化求职框架项目，采用 MIT 开源许可协议，专为求职人群打造端到端智能求职解决方案。该项目摒弃传统手动改简历、手写求职信、盲目投递岗位的低效模式，依托大模型智能能力+爬虫采集+LaTeX 专业排版技术，实现岗位爬取、智能岗岗匹配、简历定制改写、求职信自动生成、PDF 自动编译排版、求职进度跟踪、技能缺口分析全链路自动化。

项目原生适配海外招聘站点，同时支持自定义配置适配国内招聘平台，全程不虚构个人工作经历与技能背景，严格基于用户真实简历、职业档案生成求职材料，兼顾专业性、真实性与合规性，是开发者、职场跳槽人群、应届生高效求职的开源自动化工具。

二、功能特色

AI Job Search 整合采集、AI 生成、排版、评审、学习规划五大核心能力，核心特色如下：

• ✅ 智能岗位爬虫采集
  支持主流招聘网站岗位批量爬取，自动去重、筛选无效岗位，按照个人匹配度智能排序，精准筛选高契合度职位，告别海投盲目性。

• ✅ 定制化简历&求职信生成
  基于目标岗位 JD 自动拆解岗位需求，匹配个人职业档案，智能微调简历侧重点，一键生成适配岗位的专属求职信，拒绝千篇一律模板化内容。

• ✅ 专业 LaTeX 自动排版输出
  内置标准 LaTeX 简历与求职信模板，自动调用引擎编译生成规范 PDF 文档，自动修复分页、字体错乱、排版错位等问题，严格遵循职场简历排版规范。

• ✅ 双智能 Agent 评审优化
  采用撰写 Agent + 评审 Agent 双角色架构，初稿生成后自动进行内容校验、措辞优化、逻辑修正，迭代输出高质量求职文书。

• ✅ 个人职业档案智能管理
  支持导入本地简历文档、手动录入、问答式采集三种方式建立个人职业档案，永久留存，后续求职可直接调用，无需重复录入信息。

• ✅ 个人技能拓展分析
  自动对比现有技能与目标岗位技能要求，精准识别技能缺口，自动生成系统化学习计划、配套学习资源清单，助力补齐求职短板。

• ✅ 求职进度可视化跟踪
  内置 job_search_tracker.csv 进度记录表，自动记录已投递岗位、投递时间、岗位信息、匹配分值，直观管理求职全流程。

• ✅ 开源可高度自定义
  开源无闭源限制，支持自定义招聘爬虫源、修改 LaTeX 简历模板、调整匹配规则、配置薪资期望、适配多语言及不同地区招聘场景。

三、技术细节

1. 核心技术栈

运行环境：Python 3.10+、Bun
AI 基座：Claude Code 大模型
排版引擎：LaTeX（lualatex / xelatex）
数据存储：CSV 本地文件
架构模式：多智能 Agent 协作架构
协议许可：MIT 开源协议

2. 项目架构逻辑

1. 数据层：通过爬虫模块抓取招聘平台岗位原始数据，做清洗、去重、结构化处理，存入本地文件。

2. 档案层：读取用户简历、问答录入信息，构建标准化个人职业技能、工作经历、项目经验档案库。

3. AI 推理层：调用 Claude Code 进行 JD 解析、人岗匹配打分、简历内容改写、求职信文案创作。

4. 评审迭代层：独立评审 Agent 对生成内容做合规性、专业性、匹配度校验，自动迭代优化文案。

5. 排版输出层：将优化后的简历与求职信内容灌入 LaTeX 模板，自动编译为标准 PDF，自动校验页面版式。

6. 应用层：提供命令行指令交互，支持初始化、爬取、投递、技能分析、重置等操作，全程命令行驱动。

3. 关键文件目录说明

• CLAUDE.md：用户个人核心职业档案，存储简历、技能、工作经历等核心信息。

• .claude/：项目核心流程指令、AI 角色配置、匹配规则配置文件。

• .agents/：智能代理配置目录，包含岗位评审、技能分析、文案生成独立 Agent。

• cv/cover_letters/：LaTeX 简历与求职信模板文件夹，可自定义版式样式。

• job_search_tracker.csv：求职进度跟踪数据表，自动记录所有投递记录。

• .agents/skills/：招聘网站爬虫规则、技能匹配规则配置文件。

4. 核心运行机制

项目以命令行指令为入口，所有功能通过内置指令触发，无需复杂界面操作；所有生成内容严格锚定用户真实档案，杜绝虚假编造；PDF 编译全自动完成，无需用户手动安装复杂排版环境即可输出专业求职文档。

四、应用场景

1. 职场跳槽人群
   频繁换工作、跨行业求职人群，可自动批量筛选岗位、快速定制简历和求职信，节省大量手动修改时间。

2. 应届毕业生
   无求职文书撰写经验，借助项目自动生成规范简历、校招求职信，依托岗位匹配功能精准投递适配校招岗位。

3. 技术开发者
   程序员、运维、IT 从业者，适配技术岗 JD 精准匹配，自动突出项目经验与技术栈，生成专业技术简历。

4. 海外求职人群
   原生适配海外招聘站点，支持多语言求职文书生成，LaTeX 排版符合欧美企业简历通用标准。

5. 职业技能提升人群
   通过技能缺口分析功能，对照目标岗位要求制定学习计划，精准补齐技能短板，提升求职竞争力。

五、使用方法

1. 环境准备

1. 本地安装 **Python 3.10+**、Bun 运行环境；

2. 安装 LaTeX 编译引擎（lualatex / xelatex）；

3. 配置 Claude Code 调用密钥，配置本地环境变量。

2. 项目克隆与安装

执行命令克隆源码并安装依赖：

git clone https://github.com/MadsLorentzen/ai-job-search.git
cd ai-job-search
# 安装项目依赖
bun install

3. 基础配置

1. 编辑 CLAUDE.md 文件，录入个人简历、工作经历、技能、学历等真实信息；

2. 在 .claude 配置文件中设置招聘站点、薪资期望、求职地区、简历版式偏好。

4. 核心指令使用

• 初始化个人档案

/setup

支持文档导入、手动粘贴、问答式三种方式完善职业档案。

• 爬取招聘岗位

/scrape

自动抓取岗位、清洗去重、按匹配度排序。

• 一键定制求职投递材料

/apply 岗位URL

自动匹配岗位、改写简历、生成求职信、编译 PDF 并保存。

• 拓展个人职业档案

/expand

自动抓取 GitHub、作品集等公开信息，丰富技能与项目经历。

• 技能缺口分析与学习规划

/upskill

对比目标岗位，生成技能短板清单和专属学习计划。

• 重置档案与配置

/reset

清空现有职业档案与投递记录，重新开始配置。

六、竞品对比

选取 3 款主流 AI 求职工具与 AI Job Search 做维度对比：

对比总结：AI Job Search 胜在开源免费、本地私有化、全流程自动化、高度可定制；商业工具胜在上手简单、无需配置，但功能单一、收费且无法二次开发，数据存在云端泄露风险。

七、常见问题解答

加粗问题：AI Job Search 适合零基础新手使用吗？

答：项目基于命令行操作，基础电脑操作和简单命令行知识即可上手，项目部署配置逻辑清晰，按照官方文档步骤即可完成安装；即使不懂 LaTeX 排版，也无需手动操作，项目会自动完成 PDF 编译，零基础用户也能正常使用核心求职功能。

加粗问题：是否可以适配国内智联、前程无忧等招聘平台？

答：原生默认适配丹麦海外招聘站点，项目采用模块化爬虫配置，可自行修改爬虫规则、新增国内招聘平台数据源，修改配置文件后即可适配国内主流招聘网站，自定义灵活性极强。

加粗问题：生成的简历和求职信会不会编造虚假工作经历？

答：不会。项目核心机制是严格读取用户在 CLAUDE.md 中录入的真实个人信息，仅做内容侧重点调整、措辞优化、结构重组，不会凭空编造项目经验、工作年限、技能证书等信息，保证求职材料真实合规。

加粗问题：必须安装 LaTeX 才能使用吗？

答：是的，项目简历与求职信依赖 LaTeX 引擎编译生成标准 PDF，如需输出排版规范的求职文档，需配置对应编译环境；仅做岗位爬取和文字内容生成，可临时省略安装，但无法导出专业 PDF 文件。

加粗问题：个人简历数据保存在哪里，会不会泄露？

答：所有个人档案、求职记录均本地存储在项目文件夹内，不上传云端、不经过第三方服务器，私有化部署模式最大程度保护个人隐私和求职信息安全。

八、相关链接

• 项目 GitHub 源码地址：https://github.com/MadsLorentzen/ai-job-search

九、总结

AI Job Search 是一款基于 Claude Code 大模型打造的开源全流程 AI 自动化求职框架，整合岗位爬虫采集、人岗智能匹配、定制化简历求职信生成、LaTeX 专业 PDF 排版、双 Agent 内容评审、求职进度跟踪与技能缺口分析等多重功能，依托 Python 与 LaTeX 技术栈实现本地私有化部署，全程基于用户真实信息生成求职材料，杜绝虚假编造，同时具备高度自定义能力，可适配海内外不同招聘场景，免费开源无商业收费限制，无论是应届生、职场跳槽人群还是技术从业者，都能借助该项目简化求职流程、节省文书撰写与岗位筛选时间，是开源领域实用性极强的智能求职自动化工具。