Job Hunter
Automated job search pipeline with JD parsing, resume tailoring, and application tracking.
Setup
1. Initialize Project
Create the project structure in the workspace:
CODEBLOCK0
2. Gather User Profile
Ask the user for (store in config.json):
- - Current role, company, years of experience
- Core skills and technologies
- Target roles (e.g., "Senior iOS Engineer", "Staff Engineer")
- Location priority tiers (e.g., Remote then City A then City B then Other)
- Salary preference: disclose or private
- Resume file (extract text from PDF if needed, save as
resumes/base_resume.md)
3. Configure APIs
See references/apis.md for full API documentation.
Free, no auth required:
- - LinkedIn guest API (best for local/country-specific jobs)
- Jobicy (remote jobs)
- RemoteOK (remote tech jobs)
- Remotive (remote dev jobs)
Free, API key required (ask user to register):
- - Adzuna (country-specific, https://developer.adzuna.com)
- JSearch/RapidAPI (aggregates Indeed/Glassdoor, https://rapidapi.com — search "JSearch")
Store keys in api_keys.json with rate limits:
CODEBLOCK1
Core Workflows
Job Finding
- 1. Query all configured APIs (see references/apis.md)
- For each result, check against
tracked_jobs.json — skip duplicates (match by URL or title+company) - Read the actual JD for each new job — extract real data only:
- Required skills/technologies (from JD text, not assumed)
- Years of experience required (from JD text)
- Salary (only if posted in listing)
- Location and remote policy
- 4. Calculate match score (0-100) by comparing user's actual skills against JD requirements
- Assign location tier based on user's priority config
- Add to INLINECODE4
Critical rule: Never hallucinate or assume JD data. If the JD can't be fetched, mark fields as "not fetched" and note it.
Salary estimates: Only use JSearch estimated-salary API endpoint. Label clearly as "market estimate" vs "posted salary".
JD Parsing
Extract from actual job posting text:
CODEBLOCK2
Resume Customization
When user says "customize resume for [company]":
- 1. Read the base resume from INLINECODE5
- Read the parsed JD for that job from INLINECODE6
- Reorder and reframe existing experience to match JD requirements
- Emphasize matching skills, use language from the JD
- Never add skills, experience, or achievements the user doesn't have
- Never inflate numbers or add hallucinated data
- Save to INLINECODE7
Application Tracking
Track status in tracked_jobs.json:
CODEBLOCK3
Each entry:
CODEBLOCK4
Automation
Cron Jobs
Set up two cron jobs:
- 1. Job Finder — Daily at user's preferred time (default 9 AM local):
- Query all APIs, parse new JDs, update tracker
-
sessionTarget: "isolated", INLINECODE10
- 2. Status Update — Daily at user's preferred time (default 11 AM local):
- Read tracker, compile summary, send to user's messaging channel
-
sessionTarget: "isolated", INLINECODE12
WhatsApp/Messaging Format
Format updates for mobile readability (40-50 chars per line). Group jobs by:
- 1. 🌐 Remote (user's country)
- 🌍 Remote (international)
- 🏠 Office (by city, user's priority order)
Per job card:
CODEBLOCK5
Only show data from actual JD. Mark unfetched JDs with ⚠️.
Interactive Commands
Users can ask anytime:
- - "show jobs" / "what's available" → list tracked jobs
- "show hyderabad jobs" → filter by location
- "customize resume for [company]" → trigger customizer
- "apply to [company]" → update status, note action needed
- "status" → summary of all applications
- "mark [company] as [status]" → update tracker
求职助手
自动化求职流程，包含职位描述解析、简历定制和申请追踪。
设置
1. 初始化项目
在工作区创建项目结构：
job-hunter/
├── config.json # 用户资料、目标职位、API配置
├── api_keys.json # API凭证（已加入gitignore）
├── resumes/
│ ├── base_resume.md # 用户主简历（文本格式）
│ └── [公司]_[职位].md # 按职位定制的简历
├── jobs/
│ └── tracked_jobs.json # 所有已发现的职位及状态
2. 收集用户资料
向用户询问以下信息（存储在config.json中）：
- - 当前职位、公司、工作年限
- 核心技能和技术栈
- 目标职位（例如：高级iOS工程师、资深工程师）
- 地点优先级层级（例如：远程优先，其次是A城市、B城市，最后是其他地区）
- 薪资偏好：公开或保密
- 简历文件（如有需要从PDF中提取文本，保存为resumes/base_resume.md）
3. 配置API
完整API文档请参见references/apis.md。
免费，无需认证：
- - LinkedIn访客API（最适合本地/特定国家职位）
- Jobicy（远程职位）
- RemoteOK（远程技术职位）
- Remotive（远程开发职位）
免费，需要API密钥（请用户注册）：
- - Adzuna（特定国家，https://developer.adzuna.com）
- JSearch/RapidAPI（聚合Indeed/Glassdoor，https://rapidapi.com — 搜索JSearch）
将密钥存储在api_keys.json中，并注明速率限制：
json
{
adzuna: { appid: ..., appkey: ..., daily_budget: 4 },
rapidapi: { key: ..., daily_budget: 2 }
}
核心工作流程
职位发现
- 1. 查询所有已配置的API（参见references/apis.md）
- 对每个结果，与trackedjobs.json进行比对 — 跳过重复项（按URL或标题+公司匹配）
- 读取每个新职位的实际职位描述 — 仅提取真实数据：
- 所需技能/技术栈（来自职位描述文本，而非假设）
- 所需工作年限（来自职位描述文本）
- 薪资（仅在招聘信息中公布时）
- 地点和远程政策
- 4. 通过将用户实际技能与职位描述要求进行对比，计算匹配分数（0-100）
- 根据用户优先级配置分配地点层级
- 添加到tracked_jobs.json
关键规则：切勿虚构或假设职位描述数据。如果无法获取职位描述，将字段标记为未获取并注明。
薪资估算：仅使用JSearch估算薪资API端点。明确标注为市场估算与公布薪资。
职位描述解析
从实际职位发布文本中提取：
- - 职位名称、公司、地点
- 所需技能[]（来自职位描述）
- 工作年限（来自职位描述）
- 薪资（仅当公布时）
- 技术栈[]（来自职位描述）
- 加分项[]（来自职位描述）
- 申请链接
简历定制
当用户说为[公司]定制简历时：
- 1. 从resumes/baseresume.md读取基础简历
- 从trackedjobs.json读取该职位的已解析职位描述
- 重新排序和重构现有经验，以匹配职位描述要求
- 强调匹配的技能，使用职位描述中的语言
- 切勿添加用户不具备的技能、经验或成就
- 切勿夸大数字或添加虚构数据
- 保存到resumes/[公司]_[职位].md
申请追踪
在tracked_jobs.json中追踪状态：
新发现 → 已解析 → 已定制 → 已申请 → 筛选中 → 面试中 → 已录用/已拒绝
每个条目：
json
{
id: 唯一标识,
source: linkedin|jobicy|remoteok|adzuna|jsearch,
title: 来自API,
company: 来自API,
location: 来自API,
location_tier: 1,
match_score: 85,
salary: 仅当公布时,
tech_stack: [来自实际职位描述],
experience_required: 来自实际职位描述,
apply_url: 链接,
status: 新发现,
found_date: YYYY-MM-DD,
notes:
}
自动化
定时任务
设置两个定时任务：
- 1. 职位发现 — 每天在用户偏好的时间（默认当地时间上午9点）：
- 查询所有API，解析新职位描述，更新追踪器
- sessionTarget: isolated, delivery: announce
- 2. 状态更新 — 每天在用户偏好的时间（默认当地时间上午11点）：
- 读取追踪器，编译摘要，发送到用户的消息渠道
- sessionTarget: isolated, delivery: announce
WhatsApp/消息格式
为移动端可读性格式化更新（每行40-50个字符）。按以下分组职位：
- 1. 🌐 远程（用户所在国家）
- 🌍 远程（国际）
- 🏠 办公室（按城市，用户优先级顺序）
每个职位卡片：
━━━━━━━━━━━━━━━━━━
🏢 公司名称
📋 职位名称
📅 X年以上（来自职位描述）
💰 薪资（如果公布）
🛠 技术栈：来自实际职位描述
📍 地点
🎯 匹配度：X% — 原因
仅显示来自实际职位描述的数据。未获取的职位描述用⚠️标记。
交互命令
用户可以随时询问：
- - 显示职位 / 有哪些可用职位 → 列出追踪的职位
- 显示海德拉巴的职位 → 按地点筛选
- 为[公司]定制简历 → 触发定制器
- 申请[公司] → 更新状态，注明需要采取的行动
- 状态 → 所有申请的摘要
- 将[公司]标记为[状态] → 更新追踪器
