На Хабре прямо сейчас обсуждают, что найм в IT стал невыносимым: 6-8 этапов собеседований, тестовые на 3 дня, недели тишины после финального интервью. Кандидатский рынок 2020-го давно закончился.

В ответ на это появляются инструменты автоматизации поиска работы. Один из них — Career-Ops: open source система на базе Claude Code, которая автоматизирует практически весь пайплайн поиска, от скрейпинга вакансий до подготовки к интервью.

Я не автор проекта и не продвигаю его. Но мне стало интересно, как это устроено технически — и можно ли реально автоматизировать поиск работы в 2026 году. Разобрал.

Что умеет Career-Ops

По заявлениям автора (который протестировал систему на собственном поиске работы):

  • Скрейпит вакансии с 45 сайтов (LinkedIn, Indeed, Glassdoor и другие — можно добавлять свои)

  • Переписывает резюме под каждую конкретную вакансию

  • Заполняет анкеты и сопроводительные письма

  • Генерирует PDF-версии документов

  • Готовит к собеседованию — подбирает вопросы, которые скорее всего зададут

  • Работает в batch-режиме — может обработать десятки вакансий за раз

Технически это набор Claude Code Skills — 14 специализированных режимов, каждый для своей задачи.

Как это устроено

Career-Ops — не standalone-приложение. Это набор skill-файлов для Claude Code. Если вы уже пользуетесь Claude Code — по сути, вы просто добавляете папку .claude/skills/career-ops в проект, и Claude получает новые «навыки».

Архитектура:

Claude Code (CLI-агент)
  ├── Skills (14 режимов)
  │   ├── Job Discovery — поиск и фильтрация вакансий
  │   ├── Resume Tailoring — адаптация резюме под вакансию
  │   ├── Cover Letter — сопроводительные письма
  │   ├── Application Filing — заполнение анкет
  │   ├── Interview Prep — подготовка к интервью
  │   ├── Salary Research — исследование зарплат
  │   ├── Company Analysis — разбор компании
  │   └── ... (ещё 7 режимов)
  ├── Batch Processing — массовая обработка
  ├── Go Dashboard — веб-интерфейс для отслеживания
  ├── PDF Generation — генерация документов
  └── Config — настройки профиля, предпочтения

Каждый skill — это markdown-файл с инструкциями для Claude Code. Когда вы говорите агенту «найди мне вакансии senior frontend в Берлине», он активирует соответствующий skill, который описывает: какие сайты скрейпить, как фильтровать результаты, в каком формате сохранять.

Что интересно — Go Dashboard. Автор написал отдельный веб-интерфейс на Go для визуализации пайплайна: какие вакансии найдены, на какие откликнулись, на каком этапе каждая. Это уже не просто «скрипт для ленивых», а полноценная система управления поиском.

Техническая часть: что под капотом

Скрейпинг. Claude Code умеет работать с вебом через tool WebFetch. Skill описывает, как парсить конкретный сайт — CSS-селекторы, структура данных, пагинация. 45 сайтов из коробки — это 45 конфигов парсинга. Хрупко? Безусловно. Сайты меняют вёрстку — парсеры ломаются. Но автор утверждает, что Claude Code достаточно умён, чтобы адаптироваться к изменениям структуры без обновления конфигов.

Адаптация резюме. Самая полезная часть, на мой взгляд. Claude Code получает текст вакансии и ваше базовое резюме, и переписывает его, подчёркивая релевантный опыт. Не врёт — не добавляет скиллы, которых у вас нет. Но расставляет акценты так, чтобы ATS (Applicant Tracking System) и рекрутер сразу видели совпадение.

Каждый, кто искал работу, знает эту боль: у вас одно резюме, а нужно 20 версий под 20 вакансий. Руками это занимает часы. AI справляется за секунды на каждую версию.

PDF-генерация. Финальные документы рендерятся в PDF. Это не просто текст в файле — система использует шаблоны с нормальной вёрсткой, чтобы резюме выглядело профессионально.

Batch-обработка. Можно скормить список из 50 вакансий и получить 50 адаптированных резюме + 50 сопроводительных писем. За один запуск. Вот тут экономия времени уже не в минутах, а в днях.

Что вызывает вопросы

Автоматические отклики — палка о двух концах. Массовая рассылка откликов — это спам, и рекрутеры это видят. Если из 100 откликов ни один не переходит в следующий этап — проблема не в количестве откликов, а в качестве матчинга. Автор утверждает, что система умеет фильтровать вакансии по релевантности, но я бы скептически к этому отнёсся.

45 сайтов — это амбициозно. Поддерживать парсеры для 45 сайтов — адская работа. LinkedIn вообще активно борется со скрейпингом и может забанить аккаунт. Indeed, Glassdoor — аналогично. В реальности, скорее всего, стабильно работают 10-15.

Claude Code стоит денег. Каждый batch-запуск — это токены. Обработка 50 вакансий с адаптацией резюме — это много промтов. При активном использовании можно потратить $20-50 за сессию поиска. Это не «бесплатно» — вы платите за API.

Юридические нюансы. Автоматический скрейпинг сайтов трудоустройства — серая зона. LinkedIn и многие другие сайты прямо запрещают это в Terms of Service.

А работает ли это вообще?

Автор (santifer на GitHub) утверждает, что успешно протестировал систему на своём поиске работы. Проект молодой — 10 звёзд, 23 коммита. Это не проверенный продукт с тысячами пользователей, а proof of concept.

Но сама идея — интересная. Не потому что AI заменит вам поиск работы, а потому что самая тупая часть этого процесса — адаптация резюме и заполнение одинаковых анкет — действительно может быть автоматизирована.

Если бы я использовал Career-Ops, я бы взял из него две вещи: адаптацию резюме под вакансию и подготовку к интервью. Остальное (автоматические отклики, массовый скрейпинг) — слишком рискованно для реального поиска.

Альтернативы

Если вам не нужна вся обвязка и вы просто хотите адаптировать резюме:

  • Откройте Claude/ChatGPT, вставьте вакансию + своё резюме, попросите адаптировать. Бесплатно, работает.

  • Для подготовки к интервью — то же самое: «вот описание вакансии, задай мне 10 самых вероятных вопросов на собеседовании».

Career-Ops — это автоматизация этого процесса для тех, кто ищет работу систематически и масштабно.

Репозиторий: github.com/santifer/career-ops

Как вы ищете работу в 2026? Используете AI для подготовки к интервью и адаптации резюме — или считаете, что это обесценивает процесс?