它不是一个普通链接，而是一个可拆解的工作样本
适合解决“岗位太多、手工筛不动、每个岗位都要重写简历、面试准备散乱”的问题。学员可以学习如何把一个复杂个人工作流拆成多步骤 Agent 系统。
本地完整包已通过基础压缩包检查；有说明文件（README），便于学员理解；能看到 Skill 能力包的文件结构，适合拆成中文能力包；原清单识别到许可协议信息。
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Skill
BIGHR-AI-0002
santifer/career-ops
这是一个求职/岗位筛选的多 Agent 命令中心，不只是简历模板。它把岗位抓取、岗位价值评分、简历/CV 定制、求职管道追踪、面试准备和谈薪脚本放在一条工作链里。
它具体能做什么
- 自动扫描 Greenhouse、Ashby、Lever、公司招聘页等岗位来源，减少人工刷岗位
- 按加权维度给岗位做 A-F/匹配度评分，帮助候选人判断哪些岗位值得投入
- 根据 JD 生成定制 CV、cover letter 和 ATS 友好 PDF，把筛选到投递材料串成完整流程
- 维护求职 pipeline、批量处理岗位，并整理面试故事库和谈薪脚本
可以重点拆解哪一层结构
基本原理是：用户提供个人 CV、偏好和目标岗位，系统通过 CLI/Playwright 读取职位页面，用加权评分维度判断匹配度，再生成 ATS 友好的 CV/PDF、cover letter、面试故事库和跟踪记录。
- Evaluates offers with a structured A-F scoring system (10 weighted dimensions)
- Generates tailored PDFs -- ATS-optimized CVs customized per job description
- Scans portals automatically (Greenhouse, Ashby, Lever, company pages)
- Processes in batch -- evaluate 10+ offers in parallel with sub-agents
- Tracks everything in a single source of truth with integrity checks
建议谁用，谁先不要用
适合
适合想学习如何把 HR/职业/组织任务整理成标准步骤、模板和检查清单的学员、顾问、产品经理和内容负责人。
不适合
不适合希望不读说明文件（README）、不做环境适配、马上用于真实业务的用户。
建议按这个顺序学习
- 先看说明文件（README），确认这个 Skill 解决的任务范围
- 打开能力包说明文件（SKILL.md）或 skills 目录，查看触发场景、输入材料和输出格式
- 用模拟岗位、模拟简历、模拟访谈材料做一次练习
- 把适合课程的步骤改写成中文导读，不把原包直接改成自己的作品
依赖提示：可能需要按说明文件（README）安装依赖、配置 API key 或在测试平台导入。
从哪些文件开始看
关键文件
- README.ar.md
- README.cn.md
- README.es.md
- .agents/skills/career-ops/SKILL.md
- .antigravitycli/skills/career-ops/SKILL.md
- .claude/skills/career-ops/SKILL.md
工作流文件
- .claude-plugin/marketplace.json
- .claude-plugin/plugin.json
- .release-please-manifest.json
Skill 模块
- career-ops
说明文件信号（README）
- Evaluates offers with a structured A-F scoring system (10 weighted dimensions)
- Generates tailored PDFs -- ATS-optimized CVs customized per job description
- Scans portals automatically (Greenhouse, Ashby, Lever, company pages)
- Processes in batch -- evaluate 10+ offers in parallel with sub-agents
- Tracks everything in a single source of truth with integrity checks
- Agent: Claude Code with custom skills and modes
下载前需要先知道什么
保持原作者、来源和许可协议信息；使用模拟数据完成学习练习。
GitHub 下载链接：https://github.com/santifer/career-ops/archive/refs/heads/main.zip
GitHub 项目页：https://github.com/santifer/career-ops