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Career-Ops

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Ich habe monatelang Jobs auf die harte Tour gesucht. Also habe ich das System gebaut, das ich gern gehabt hätte.
Unternehmen nutzen KI, um Bewerber:innen zu filtern. Ich habe Bewerber:innen KI gegeben, um Unternehmen zu bewerten.
Jetzt ist es Open Source.

_{BEKANNT AUS}

     

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740+ Stellenanzeigen bewertet · 100+ personalisierte Lebensläufe · 1 Traumrolle bekommen

_{Läuft auch mit jeder CLI, die den agent-skill-Standard unterstützt}

Was ist das?

Career-Ops (career-ops.org, auch careerops) macht jede KI-Coding-CLI zu einer Kommandozentrale für die Jobsuche. Statt Bewerbungen manuell in einer Tabelle zu verfolgen, bekommst du eine KI-gestützte Pipeline, die:

• Stellenanzeigen bewertet mit einem strukturierten A-F-Scoring-System (10 gewichtete Dimensionen)
• maßgeschneiderte PDFs generiert -- ATS-optimierte Lebensläufe, angepasst an jede Stellenanzeige
• Portale automatisch scannt (Greenhouse, Ashby, Lever, Unternehmensseiten)
• Batch-Verarbeitung ermöglicht -- 10+ Stellenanzeigen parallel mit Sub-Agents bewerten
• alles verfolgt in einer einzigen Source of Truth mit Integritätsprüfungen

Wichtig: Das ist KEIN Spray-and-Pray-Tool. Career-ops ist ein Filter: Es hilft dir, aus hunderten Stellenanzeigen die wenigen zu finden, die deine Zeit wert sind. Das System rät deutlich davon ab, sich auf Rollen mit weniger als 4,0/5 zu bewerben. Deine Zeit ist wertvoll, die der Recruiter auch. Prüfe alles, bevor du etwas abschickst.

Career-ops ist agentisch: Die KI-Coding-CLI deiner Wahl navigiert mit Playwright durch Karriereseiten, bewertet den Fit zwischen Lebenslauf und Stellenanzeige durch echtes Reasoning statt Keyword-Matching und passt deinen Lebenslauf pro Stellenanzeige an.

Hinweis: Die ersten Bewertungen werden nicht perfekt sein. Das System kennt dich noch nicht. Gib ihm Kontext: deinen Lebenslauf, deinen Werdegang, Proof Points, Präferenzen, Stärken und No-Gos. Je besser du es einarbeitest, desto besser wird es. Denk daran wie an das Onboarding eines neuen Recruiters: In der ersten Woche muss er dich kennenlernen, danach wird er wertvoll.

Gebaut von jemandem, der damit 740+ Stellenanzeigen bewertet, 100+ personalisierte Lebensläufe erstellt und eine Rolle als Head of Applied AI bekommen hat. Lies die vollständige Case Study.

Features

Feature	Beschreibung
Auto-Pipeline	URL einfügen, vollständige Bewertung + PDF + Tracker-Eintrag erhalten
6-Block-Bewertung	Rollen-Zusammenfassung, Lebenslauf-Match, Level-Strategie, Vergütungsrecherche, Personalisierung, Interview-Vorbereitung (STAR+R) -- plus Block G zur Legitimitätsprüfung gegen Scams und Ghost Jobs
Interview Story Bank	Sammelt STAR+Reflection-Geschichten über Bewertungen hinweg -- 5-10 Master-Stories für Behavioral Questions
Verhandlungsskripte	Frameworks für Gehaltsverhandlungen, Pushback gegen geografische Abschläge, Hebel durch konkurrierende Angebote
ATS-PDF-Generierung	Lebensläufe mit Keyword-Injektion im Space-Grotesk- und DM-Sans-Design
Anschreiben-Generator	Recherchegestützte Anschreiben mit Keyword-Mirroring, interaktiven Angle-Prompts, Freigabe im Chat und A4-PDF über dieselbe HTML- und Playwright-Pipeline wie Lebensläufe
Portal-Scanner	45+ vorkonfigurierte Unternehmen (Anthropic, OpenAI, ElevenLabs, Retool, n8n...) plus eigene Queries über Ashby, Greenhouse, Lever und Wellfound
Batch Processing	Parallele Bewertung mit headless CLI-Workern (claude -p / opencode run)
Dashboard TUI	Terminal-UI zum Durchsuchen, Filtern und Sortieren deiner Pipeline
Human-in-the-Loop	KI bewertet und empfiehlt, du entscheidest. Das System sendet niemals automatisch Bewerbungen ab
Pipeline-Integrität	Automatisches Mergen, Deduplizieren, Status-Normalisierung und Health Checks

Schnellstart

Der schnellste Weg -- ein Befehl:

npx @santifer/career-ops init

npx wird mit Node.js ausgeliefert. Es führt den Installer einmal aus, ohne global etwas zu installieren. Noch kein Node? Installiere es zuerst. Wenn du bereits Claude Code, Gemini oder Codex nutzt, hast du Node wahrscheinlich schon.

Das klont die neueste Version nach ./career-ops und installiert die Abhängigkeiten. Danach:

cd career-ops
claude   # oder gemini / codex / qwen / opencode / agy / grok -- öffne deine KI-CLI hier

Beim ersten Start führt dich career-ops per Chat durch die Einrichtung: Lebenslauf, Profil und Zielrollen. Du musst nichts von Hand bearbeiten.

Lieber manuell einrichten? (git clone)

git clone https://github.com/santifer/career-ops.git
cd career-ops && npm install
npx playwright install chromium   # nur für PDF-Generierung nötig

# 2. Setup prüfen
npm run doctor                     # validiert alle Voraussetzungen

# 3. Konfigurieren
cp config/profile.example.yml config/profile.yml  # mit deinen Daten bearbeiten
cp templates/portals.example.yml portals.yml       # Unternehmen anpassen

# 4. Lebenslauf hinzufügen
# Erstelle cv.md im Projekt-Root mit deinem Lebenslauf in Markdown

# 5. KI-CLI in diesem Verzeichnis öffnen
claude   # oder codex / opencode / gemini / qwen / agy / grok

Das System ist darauf ausgelegt, von deiner KI-Coding-CLI selbst angepasst zu werden. Modi, Archetypen, Scoring-Gewichte, Verhandlungsskripte -- frag einfach danach. Die CLI liest dieselben Dateien, die sie nutzt, und weiß daher genau, was zu ändern ist.

Siehe docs/SETUP.md für die vollständige Setup-Anleitung und docs/RUNNING_ON_A_BUDGET.md für günstige Nutzung mit eigenen oder lokalen Modellen.

Nutzung

Career-ops verwendet einen gemeinsamen Command-Router. In CLIs mit Slash-Command-Registrierung sieht das so aus:

/career-ops                → alle verfügbaren Befehle anzeigen
/career-ops {JD einfügen}  → vollständige Auto-Pipeline (Bewertung + PDF + Tracker)
/career-ops scan           → Portale nach neuen Angeboten scannen
/career-ops pdf            → ATS-optimierten Lebenslauf generieren
/career-ops cover          → Anschreiben-Generator (JD einfügen oder /career-ops cover {slug})
/career-ops batch          → mehrere Stellenanzeigen im Batch bewerten
/career-ops tracker        → Bewerbungsstatus anzeigen
/career-ops apply          → Bewerbungsformulare mit KI ausfüllen
/career-ops pipeline       → ausstehende URLs verarbeiten
/career-ops contacto       → LinkedIn-Outreach-Nachricht
/career-ops deep           → tiefgehende Unternehmensrecherche
/career-ops training       → Kurs/Zertifikat bewerten
/career-ops project        → Portfolio-Projekt bewerten

Oder füge einfach eine Stellenanzeigen-URL oder Stellenbeschreibung ein -- career-ops erkennt sie automatisch und startet die komplette Pipeline.

In Codex sind Slash Commands nicht garantiert. Nutze stattdessen dieselben Modusnamen in einem normalen Prompt oder über codex exec.

Wie es funktioniert

Du fügst eine Stellenanzeigen-URL oder Stellenbeschreibung ein
        |
        v
Archetyp-Erkennung
        |
        v
A-F-Bewertung (liest cv.md)
        |
        +-- Report
        +-- PDF
        +-- Tracker

Vorkonfigurierte Portale

Der Scanner bringt 45+ Unternehmen und 19 Suchabfragen über große Jobbörsen mit. Kopiere templates/portals.example.yml nach portals.yml und ergänze deine eigenen Quellen:

AI Labs: Anthropic, OpenAI, Mistral, Cohere, LangChain, Pinecone Voice AI: ElevenLabs, PolyAI, Parloa, Hume AI, Deepgram, Vapi, Bland AI AI Platforms: Retool, Airtable, Vercel, Temporal, Glean, Arize AI Contact Center: Ada, LivePerson, Sierra, Decagon, Talkdesk, Genesys Enterprise: Salesforce, Twilio, Gong, Dialpad LLMOps: Langfuse, Weights & Biases, Lindy, Cognigy, Speechmatics Automation: n8n, Zapier, Make.com European: Factorial, Attio, Tinybird, Clarity AI, Travelperk

Durchsuchte Jobbörsen: 21 Provider-Module decken ATS-APIs, boardweite Feeds, XML/RSS-Feeds, Markdown-Feeds und lokale Parser ab. Siehe Supported job boards für die vollständige Tabelle.

Standardmäßig vertraut node scan.mjs (alias npm run scan) den Rückgaben der ATS-Feeds. Einige Unternehmen lassen alte Stellenanzeigen öffentlich verfügbar, obwohl Rollen bereits geschlossen sind. Mit --verify startet Playwright nach dem API-Lauf und entfernt abgelaufene Stellenanzeigen, bevor sie in pipeline.md landen:

node scan.mjs --verify          # Zero-Token-Discovery + Playwright-Liveness-Check

Dashboard TUI

Das integrierte Terminal-Dashboard lässt dich deine Pipeline visuell durchsuchen:

cd dashboard
go build -o career-dashboard .
./career-dashboard --path ..

Features: 6 Filter-Tabs, 4 Sortiermodi, gruppierte/flache Ansicht, lazy-loaded Previews, Statusänderungen inline.

Projektstruktur

career-ops/
├── AGENTS.md                    # kanonische Agent-Anweisungen für alle CLIs
├── CLAUDE.md                    # Claude-Code-Wrapper (importiert AGENTS.md)
├── CODEX.md                     # Codex-Wrapper (importiert AGENTS.md)
├── OPENCODE.md                  # OpenCode-Wrapper (importiert AGENTS.md)
├── cv.md                        # dein Lebenslauf (selbst erstellen)
├── article-digest.md            # deine Proof Points (optional)
├── config/
│   └── profile.example.yml      # Vorlage für dein Profil
├── modes/                       # Skill-Modi
├── templates/                   # CV-Template, Portal-Template, Statuswerte
├── batch/                       # Batch-Orchestrierung
├── dashboard/                   # Go-TUI für die Pipeline
├── data/                        # deine Tracking-Daten (gitignored)
├── reports/                     # Bewertungsberichte (gitignored)
├── output/                      # generierte PDFs (gitignored)
├── fonts/                       # Space Grotesk + DM Sans
├── docs/                        # Setup, Anpassung, Budget-Guide, Architektur
└── examples/                    # Beispiel-CV, Report, Proof Points

Tech Stack

• Agent: KI-Coding-CLI mit gemeinsamen Skills und Modi (AGENTS.md + CLI-Wrapper)
• PDF: Playwright/Puppeteer + HTML-Template
• Anschreiben: HTML-Template + Playwright (A4-PDF, gleiche Pipeline wie Lebensläufe)
• Scanner: Playwright + Greenhouse API + WebSearch
• Dashboard: Go + Bubble Tea + Lipgloss (Catppuccin-Mocha-Theme)
• Daten: Markdown-Tabellen + YAML-Konfiguration + TSV-Batch-Dateien

Ebenfalls Open Source

• cv-santiago -- Die Portfolio-Website (santifer.io) mit KI-Chatbot, LLMOps-Dashboard und Case Studies. Wenn du ein Portfolio für deine Jobsuche brauchst, fork es und mach es zu deinem eigenen.

Über den Autor

Ich bin Santiago Fernández de Valderrama Aparicio (santifer) -- Head of Applied AI, ehemaliger Gründer (ich habe ein Unternehmen aufgebaut und verkauft, das bis heute mit meinem Namen läuft). Ich habe career-ops gebaut, um meine eigene Jobsuche zu steuern. Es hat funktioniert: Damit habe ich meine aktuelle Rolle bekommen.

Mein Portfolio und weitere Open-Source-Projekte → santifer.io

Haftungsausschluss

career-ops ist ein lokales Open-Source-Tool, kein gehosteter Service. Mit der Nutzung dieser Software erkennst du an:

1. Du kontrollierst deine Daten. Dein Lebenslauf, Kontaktdaten und persönliche Daten bleiben auf deinem Rechner und werden direkt an den KI-Anbieter gesendet, den du auswählst. Wir sammeln, speichern oder sehen diese Daten nicht.
2. Du kontrollierst die KI. Die Standard-Prompts weisen die KI an, Bewerbungen nicht automatisch abzusenden. KI-Modelle können sich trotzdem unvorhersehbar verhalten. Wenn du Prompts änderst oder andere Modelle nutzt, tust du das auf eigenes Risiko. Prüfe KI-generierte Inhalte immer auf Richtigkeit, bevor du sie einreichst.
3. Du hältst dich an Drittanbieter-AGB. Nutze dieses Tool im Einklang mit den Nutzungsbedingungen der Karriereportale, mit denen du interagierst. Verwende es nicht, um Arbeitgeber zu spammen oder ATS-Systeme zu überlasten.
4. Keine Garantien. Bewertungen sind Empfehlungen, keine Wahrheit. KI-Modelle können Kenntnisse oder Erfahrungen halluzinieren. Die Autor:innen haften nicht für Beschäftigungsergebnisse, Ablehnungen, Kontosperren oder andere Folgen.

Siehe LEGAL_DISCLAIMER.md für Details. Diese Software wird unter der MIT License ohne Gewährleistung bereitgestellt.

Mitwirkende

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Lizenz & Trademark

Der Code steht unter der MIT-Lizenz. Der Name und die Marke "career-ops" unterliegen der Trademark Policy: offen für Community-Nutzung, reserviert für kommerzielle Produktnamen und Endorsements.

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