santifer--career-ops/modes/de/pipeline.md

Modus: pipeline — URL-Inbox (Second Brain)

Verarbeitet URLs von Stellenanzeigen, die in data/pipeline.md gesammelt wurden. Der Kandidat wirft URLs ins Inbox, wann immer er eine entdeckt, und führt später /career-ops pipeline aus, um sie alle in einem Rutsch zu verarbeiten.

Workflow

1. Lesen von data/pipeline.md → alle Items mit - [ ] im Abschnitt "Pendientes" / "Pending" / "Offen" finden
2. Für jede offene URL: a. Die nächste fortlaufende REPORT_NUM atomar reservieren, indem node reserve-report-num.mjs ausgeführt wird (und den Sentinel mit node reserve-report-num.mjs --release <num> freigeben, sobald der Report geschrieben ist) b. Stellenanzeige extrahieren mit Playwright (browser_navigate + browser_snapshot) → WebFetch → WebSearch c. Wenn die URL nicht erreichbar ist → als - [!] mit Notiz markieren und weitermachen d. Vollständige Auto-Pipeline ausführen: A-F-Bewertung → Report .md → PDF (wenn Score >= 3.0) → Tracker e. Von "Offen" nach "Verarbeitet" verschieben: - [x] #NNN | URL | Firma | Rolle | Score/5 | PDF ✅/❌
3. Bei 3+ offenen URLs Agenten parallel starten (Agent-Tool mit run_in_background), um Tempo zu machen.
4. Am Ende eine Zusammenfassungstabelle ausgeben:

| # | Firma | Rolle | Score | PDF | Empfohlene Aktion |

Format von pipeline.md

## Offen
- [ ] https://jobs.example.com/posting/123
- [ ] https://boards.greenhouse.io/company/jobs/456 | Company GmbH | Senior PM
- [!] https://private.url/job — Fehler: Login erforderlich

## Verarbeitet
- [x] #143 | https://jobs.example.com/posting/789 | Acme GmbH | AI PM | 4.2/5 | PDF ✅
- [x] #144 | https://boards.greenhouse.io/xyz/jobs/012 | BigCo | SA | 2.1/5 | PDF ❌

Hinweis: Die Sektion-Überschriften können auf EN ("Pending"/"Processed"), ES ("Pendientes"/"Procesadas") oder DE ("Offen"/"Verarbeitet") sein. Beim Lesen flexibel sein, beim Schreiben dem Stil der bestehenden Datei treu bleiben.

Intelligente Erkennung der Stellenanzeige aus der URL

1. Playwright (bevorzugt): browser_navigate + browser_snapshot. Funktioniert mit allen SPAs.
2. WebFetch (Fallback): Für statische Seiten oder wenn Playwright nicht verfügbar ist.
3. WebSearch (letzter Ausweg): In sekundären Portalen suchen, die die Stellenanzeige indexieren.

Sonderfälle:

• LinkedIn: Kann Login erfordern → mit [!] markieren und den Kandidaten bitten, den Text einzufügen
• PDF: Wenn die URL auf ein PDF zeigt, direkt mit dem Read-Tool lesen
• local:-Präfix: Lokale Datei lesen. Beispiel: local:jds/linkedin-pm-ai.md → jds/linkedin-pm-ai.md lesen
• StepStone / XING / kununu: Häufig deutscher Markt, oft Cookie-Banner. Playwright kann in Snapshot scrollen, um den Anzeigentext zu erfassen
• Bundesagentur für Arbeit (arbeitsagentur.de): Strukturierte Stellenanzeigen, gut maschinenlesbar. WebFetch reicht meist

Automatische Nummerierung

1. Führen Sie node reserve-report-num.mjs aus, um die nächste fortlaufende Nummer atomar zu reservieren (die Ausgabe gibt {###} zurück).
2. Schreiben Sie den Report mit dieser Nummer.
3. Geben Sie den Sentinel mit node reserve-report-num.mjs --release {###} frei, sobald der Report geschrieben ist.

Synchronisierung der Quellen

Vor dem Verarbeiten irgendeiner URL die Sync prüfen:

node cv-sync-check.mjs

Bei Abweichungen den Kandidaten warnen, bevor weitergearbeitet wird.