AI猎头工具,开源了

Santiago 失业了。

那是2026年初，他坐在电脑前，打开了第300个招聘页面。眼睛酸，心也累。投出去的简历像扔进黑洞，偶尔飘回来一封拒信，偶尔连拒信都没有。

你可能也有过这种体验。刷招聘网站像刷短视频——停不下来，但越刷越焦虑。

Santiago 是个工程师。工程师遇到问题，不抱怨，写代码。于是他做了件很多人想过但没人真去干的事：他写了个AI程序，替自己找工作。

三个月后，这个程序帮他筛了 740份 招聘信息，生成了 100多份 定制简历，最后他拿到了一个「Head of Applied AI」的 offer。

然后他把这个工具开源了。

项目叫 career-ops，放在 GitHub 上：santifer/career-ops。不到一个月，56,000 多人点了星星。

它到底能干嘛？

说白了，它是一个跑在你电脑上的AI求职指挥中心。不是那种帮你海投的「广撒网」工具——恰恰相反，它的设计哲学是：帮你过滤掉不值得投的岗位。

你用自然语言告诉它你想找什么样的工作，它去扫招聘网站（Greenhouse、Ashby、Lever，还有150多个公司官网），把职位拉回来，然后做一件事：

打分。

不是简单的关键词匹配那种打分。它会读你的简历，理解你的职业故事，然后用一个10维度的评分系统（从A到F）给每个岗位打分。角色匹配度、级别策略、薪资研究、面试准备方向……六个维度一份评估报告，清清楚楚。

低于4.0分的岗位，它建议你别投。

你可能会问：它凭什么替我做决定？

说实话，第一轮的评估大概率不准。因为它还不了解你。你得喂它——你的简历、你的职业偏好、你擅长的东西、你想避开的坑。喂得越多，它越准。Santiago 形容这个过程像「入职一个新人猎头」：第一周它要学，学会了就变成了无价之宝。

它不是帮你写简历，是替你「定制」简历

这是我觉得最狠的功能。

很多人投简历是一个模板走天下。HR一眼就能看出来。career-ops 的做法是：针对每一个岗位，生成一份定制化的ATS优化PDF简历。它读职位描述，从你的主简历里挑最相关的经历，重新组织语言，让它看起来像是你专门为这个岗位写的。

因为它确实就是。

还有面试准备。这可能是最被低估的功能——它有一个「Interview Story Bank」，把你在评估过程中积累的STAR故事（情境-任务-行动-结果）攒起来，5到10个核心故事，能覆盖几乎所有行为面试题。还附带薪资谈判脚本、地理折扣反驳策略、竞品offer杠杆话术。

这些东西，猎头不会给你，HR更不会。

怎么装？

你需要的东西不复杂：

• Node.js 18 以上
• Git
• 一个AI编程命令行工具（Claude Code、Gemini CLI、Codex、GitHub Copilot……随便哪个都行）

打开终端，输入一行命令：

npx @santifer/career-ops init

它会自动克隆项目、装依赖、搭好工作区。然后你编辑一下配置文件——profile.yml 里填你的个人信息和目标岗位，portals.yml 里填你想监控的公司列表，cv.md 里放你的完整简历。

搞定之后，在 career-ops 目录下启动你的AI CLI，它会引导你走完一套对话式的初始化流程。

所有数据都在你电脑上。不上传，不记录，不需要账号。

一个反直觉的思路

career-ops 让我觉得有意思的，不是它用了什么技术（其实技术栈很常规：Node.js + Playwright + AI CLI 集成），而是它翻转了求职这场游戏的逻辑。

以前是公司用AI筛人。现在是人用AI筛公司。

Santiago 在原帖里写了句话我很喜欢：「公司用AI过滤候选人，我只是给了候选人AI来选择公司。」

这话挺提气的。

当然，这工具不是万能的。它不能替你去面试，不能替你谈薪资的时候看对方的表情，也不能替你判断一个团队的真实的氛围。它做的是把求职里最枯燥、最容易情绪消耗的那部分——刷岗位、改简历、追踪进度——自动化掉，把精力留给你真正该花时间的地方。

我试用了一下它的评估功能。说实话，它给我心仪的某个岗位打了4.2分，理由写得很具体：薪资区间低于市场水平、岗位描述里有一句「需要较强的抗压能力」被标记为红旗（通常是加班文化的信号）。这比我自己看要冷静得多。

人在求职的时候很难不感情用事。看到一个熟悉的公司名就激动，看到一个「急招」标签就觉得机会来了。AI没这个毛病。它冷冰冰地帮你算账，有时候这反而是你最需要的。

几个小坑

装 Playwright Chromium 的时候如果报错，大概率是缺系统依赖。Ubuntu/Debian 跑 npx playwright install-deps chromium 就能解决。

GitHub 地址在这：https://github.com/santifer/career-ops^[1]

官网：https://career-ops.org^[2]

MIT 开源协议，随便改，随便用。

写了这么多，其实我想说的是：找工作这件事，大部分时候不是能力问题，是信息不对称和信息过载同时存在。你没精力看完所有岗位，HR 也没精力看完所有简历。两边都在盲人摸象。

AI 如果能在中间做一个诚实的翻译官，也挺好的。

至少不用再刷到凌晨两点了。

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