santifer/career-ops: Redaktioneller README-Leitfaden

santifer/career-ops beschreibt sich im README als „Open-source AI job search: scan job portals, evaluate listings with a structured A-F rubric into a 1.0-5.0 score, tailor your CV, track applications , runs locally in your AI coding CLI (Claude Code, Codex, OpenCode, Antigravity…)". Dieser Text bleibt bei Fakten, die im Repository überprüfbar sind. Sterne, Forks und Badges zeigen Aufmerksamkeit, aber keine Qualität. Unter „README" steht: Companies use AI to filter candidates. I just gave candidates AI to choose companies.. Das beschreibt den vorgesehenen Umfang, nicht einen Produktionstest.

Der Abschnitt „What Is This" zeigt, für welches Problem das Projekt gedacht ist: Generates tailored PDFs -- ATS-optimized CVs customized per job description. Passt dieses Problem nicht zu deinem Fall, ist Popularität kein ausreichender Grund. Namen, Befehle und Komponenten bleiben unverändert, damit Leser die Primärquelle ohne neue Begriffe vergleichen können. Ein weiterer überprüfbarer README-Punkt lautet: Evaluates offers with a structured evaluation -- blocks A-F scored across 5 weighted dimensions, plus block G, a separate posting-legitimacy assessment that never affects the 1-5 score. Er hilft beim ersten Test, ersetzt aber keinen Test in der vorgesehenen Umgebung.

Die Betriebsweise verteilt sich auf Abschnitte wie „What Is This". Die Quelle nennt: > Important: This is NOT a spray-and-pray tool. career-ops is a filter -- it helps you find the few offers worth your time out of hundreds. The system strongly recommends against applying to anything scoring below 4.0/5.. Fehlende Angaben zu Architektur, Leistung oder Sicherheit werden nicht ergänzt. Vor einem echten Einsatz müssen Repository-Struktur, Konfigurationsdateien und Release-Verlauf geprüft werden.

Beginne die Installation am dokumentierten README-Einstieg. Ein überprüfbarer Befehl ist: git clone https://github.com/santifer/career-ops.git cd career-ops && npm install npx playwright install chromium # only needed for PDF generation # 2. Check setup npm run doctor # Validates all prerequisites # 3. Configure cp config/profile.example.yml config/profile.yml # Edit with your details cp templates/portals.example.yml portals.yml # Customize companies # 4. Add your CV # Create cv.md in the project root with your CV in markdown # 5. Open your AI CLI in Wenn kein ausführbarer Befehl vorhanden ist, wird hier keiner erfunden. Prüfe den Abschnitt „The CareerOps Manifesto" auf Abhängigkeiten, Standardports und die Einrichtung beim ersten Start.