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如何用 career-ops 免费快速生成第一份专业 PDF 简历（完整上手指南）

【免费下载链接】career-opsOpen-source AI job search: scan job portals, evaluate listings into a structured A-H report with a global 1-5 score, tailor your CV, track applications — runs locally in your AI coding CLI (Claude Code, Codex, OpenCode, Antigravity…)项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ca/career-ops

career-ops 是一个免费、开源的 AI 求职系统：它把 Claude Code 这类 AI 编程命令行工具变成你的"求职指挥中心"，自动扫描招聘网站、评估职位、按岗位定制简历，并一键生成通过 ATS（招聘简历筛选系统）检测的 PDF 简历。本文带你从安装到产出第一份专业简历，全程只需十几分钟。

30 秒认识这个项目：它是谁的工具

简单说，career-ops 解决的是"海投时代效率太低"的问题。传统做法是你手动记表格、逐份改简历；career-ops 则让你把职位链接丢给 AI，它替你完成一整套动作：

• 职位评估：按 A-H 区块输出结构化报告，并给出 1-5 分的综合评分，帮你判断"这个岗位值不值得花时间"；
• 简历定制：根据每个职位描述（JD）重写内容、注入关键词，生成 ATS 友好的 PDF；
• 自动扫描：内置 100+ 公司、55+ 招聘平台的数据源（Greenhouse、Lever、Ashby 等）；
• 批量处理：并行评估 10 个以上职位；
• 全流程跟踪：所有申请记录在单一可信数据源里，带完整性校验。

作者本人就是用它评估了 740+ 个职位、生成 100+ 份定制简历，最后拿到一个 AI 负责人职位。适合人群很明确：正在积极找工作、愿意折腾一点命令行工具的技术岗求职者。

一句话定位：它是个"过滤器"，不是"海投机器"。系统会强烈建议你只投 4.0 分以上的职位——帮你从几百个岗位里挑出真正值得的那几个。

上手准备：环境要求与获取安装

环境要求

开始之前，确认你的机器满足以下条件（推荐 Ubuntu 20.04+）：

获取代码

如果你更习惯自己掌控目录结构，可以克隆仓库：

git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/ca/career-ops cd career-ops

安装依赖

# Node.js 侧依赖 npm install # Go 仪表盘依赖（可选） cd dashboard go mod download cd ..

配置文件

把示例配置复制为实际配置，再用编辑器按你的情况填写姓名、联系方式、目标岗位等：

cp config/profile.example.yml config/profile.yml

如果你还想让 AI 帮你找更便宜甚至免费的模型来跑（Ollama 本地模型、OpenRouter 免费额度等），可以看 docs/RUNNING_ON_A_BUDGET.md。

核心产出链路：从编辑内容到拿到 PDF

这一节是全文的重点：编辑简历内容 → 体检 → 生成 PDF，一条链路走完。

第 1 环：启动仪表盘（可选但推荐）

仪表盘是一个终端里的可视界面，用来浏览和筛选你的求职管道。先在项目根目录启动它：

cd dashboard go run main.go

启动成功后会看到类似输出：

Starting career-ops dashboard on :8080 Database initialized Server is ready to accept connections

打开浏览器访问http://localhost:8080，即可看到主界面：职位评估、申请状态、面试跟踪一目了然。

第 2 环：编辑简历内容

你的主简历以 Markdown 形式存放在项目根目录的cv.md。第一次用可以直接参考示例文件的结构，改写成自己的版本：

# 用你顺手的编辑器打开示例简历 nano examples/cv-example.md

编辑时关注四块：个人信息、工作经历、教育背景、技能。写得越具体（带数字的成果），后面 AI 定制简历时的质量越高。

第 3 环：生成专业 PDF 简历

内容就绪后，执行生成命令：

node generate-pdf.mjs --input examples/cv-example.md --output reports/my-resume.pdf

完成后到reports/目录就能拿到成品。

如果你走的是 AI 全自动链路（推荐），流程是：粘贴职位 URL 或 JD 文本 → AI 完成 A-H 评估并写出报告 → 自动定制简历 → 渲染 PDF → 记入跟踪表。在支持斜杠命令的 CLI 里用/career-ops pdf即可触发 PDF 模式，完整命令列表见 docs/SETUP.md。

进阶玩法：14 种技能模式与批量处理

跑通基础链路后，真正拉开效率差距的是 modes/ 目录下的技能模式——每个.md文件就是一种可独立调用的能力。挑几个高频的：

• modes/apply.md：职位申请模式，辅助填写申请表；
• modes/interview-prep.md：面试准备模式，配合 STAR 故事库做模拟问答；
• modes/pipeline.md：流程管理模式，批量处理待评估的职位 URL；
• modes/batch.md：批量评估模式，用无头子代理并行跑 10+ 个职位。

常用斜杠命令速查（以支持该写法的 CLI 为例）：

/career-ops scan # 扫描招聘平台，找新职位 /career-ops pipeline # 处理管道中待评估的职位 /career-ops pdf # 生成 ATS 优化简历 /career-ops batch # 批量评估 /career-ops tracker # 查看申请状态

仪表盘之外还有数据侧的"体检"命令：node verify-pipeline.mjs检查管道完整性，node dedup-tracker.mjs去重，都是保证"单一可信数据源"不出错的小工具。

项目路线图也很值得看一眼——下一步是本地免费 AI 运行，再往后是免终端的桌面应用：

排障与支持

遇到问题别慌，按这个顺序处理：

1. 先跑自检：node doctor.mjs会验证全部前置条件，缺什么直接告诉你；
2. 查官方文档：docs/SETUP.md 覆盖完整安装细节，docs/FAQ.md 回答了绝大多数常见疑问（比如 Windows 安装、计费扣点问题）；
3. 看架构文档：理解设计原理可参考 docs/ARCHITECTURE.md；
4. 想参与改进：阅读 CONTRIBUTING.md 的贡献指南，从小的 bug 修复或文档翻译入手即可。

一个新手容易踩的坑提醒：前几次 AI 评估效果一般，因为系统还不了解你——把它当成"入职第一周的招聘官"，多喂你的简历、职业故事和偏好，它会越来越准。

结语

到这里，你已经在自己的机器上跑起了一个免费的 AI 求职系统：会评估、会定制、会出 PDF、还会跟踪。从"贴一个职位链接"到"拿一份专业简历"，中间的所有脏活都交给了 AI，而最后的决定权始终在你手里。祝你求职顺利，早日拿到理想 Offer！

【免费下载链接】career-opsOpen-source AI job search: scan job portals, evaluate listings into a structured A-H report with a global 1-5 score, tailor your CV, track applications — runs locally in your AI coding CLI (Claude Code, Codex, OpenCode, Antigravity…)项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ca/career-ops