最近用 Claude Code 辅助找工作,把研究市场、找岗位、投递和面试准备串成了一套工作流。实际用下来,我想留下的是一套能持续积累材料、根据反馈调整的求职方法,现在整理成 Skills 开源出来,欢迎试用和一起完善。
https://github.com/gilgameshcc/ai-native-jobhunt
主体是 Markdown ,分工比较直接:
仓库里提供 Skills 、模板、虚构样例和平台适配格式,另有可选的简历 PDF 工具。模块可以单独用,也可以连起来:
这套流程把相邻机会探索、面试反馈和进度记录接在一起:可以多看一些原本没想到的方向,把上一场面试的反馈用于下一场准备,也减少靠记忆管理进度和待办的负担。
我已经在自己的 BOSS 直聘环境里做过实际测试和使用,效果很好。接上浏览器执行工具后,整体自动化程度比较高,查找筛选、材料整理、投递推进和记录更新等步骤主要交给 Agent 。我提供真实经历和求职条件,参加面试,再把反馈交回去。
这次找工作用了一个月,探索了 5000 多岗位,打了了 400 多招呼,面试 20 多场,拿到 3 个 offer ,薪资涨幅 50%+。
其他招聘平台、公司官网招聘页和网页申请流程,也可以尝试用同样的浏览器驱动方式适配。不同网站的读取、填写和提交确认需要分别验证,欢迎大家补充实际走通的步骤和遇到的问题。
把仓库链接交给能联网、读写本地文件的 Agent ,例如 Claude Code 、Codex 或 Cursor ,让它下载配置 Skills 、初始化求职工作区,并根据你的方向和经历带你开始;遇到配置问题先让它排查,需要资料时再补充。
可以先找一轮机会,或者复盘一场已经结束的面试。要执行平台操作时,再接浏览器工具、明确授权范围。
如果你试了,欢迎在评论或 Issue 里说说:用的是什么 Agent 和浏览器工具,走到了哪一步,哪里卡住了。 有预期结果和实际表现就很有帮助。
也很欢迎 PR ,尤其是这几类:
贡献说明在 CONTRIBUTING.md。复现例子请从零虚构,不提交真实简历、聊天记录或账号信息;修改判断规则时,附上应该触发和不该触发的例子。
觉得有用欢迎 Star ,也欢迎 Fork 后把适合共享的改进通过 PR 带回来。
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