career-ops 使用教程：用 Codex 或 Claude Code 管理求职流程

career-ops 是一个运行在本地 AI 编程 CLI 中的求职工作区。它把职位收集、岗位评分、简历适配、公司研究、PDF 输出和投递跟踪放进同一个目录，让 Codex、Claude Code、OpenCode 等工具基于你的真实资料协助工作。

它不会替你自动获得工作，也不应该被用来编造经历或无差别群发申请。它真正解决的是文件版本混乱、不同岗位重复整理、投递后缺少状态记录这些流程问题。

安装前准备

最快安装方式依赖 Node.js 和 npx。先检查：

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node --version
npm --version
npx --version

另外准备一份 Markdown 或纯文本格式的真实简历。不要把身份证号、家庭地址、证件扫描件等与求职分析无关的信息放进项目目录。

如果要生成 PDF，还需要 Playwright Chromium；只做岗位分析和文本修改时可以稍后安装。

一条命令初始化

官方提供的初始化命令是：

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npx @santifer/career-ops init

命令会把最新版本放入当前目录下的 career-ops 并安装依赖。完成后进入目录，再启动你实际使用的 Agent：

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cd career-ops
codex

也可以把最后一条换成：

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claude

第一次进入时，让 Agent 引导你录入简历、个人资料和目标岗位。先用一个虚拟或低敏感度样例走通流程，再迁移正式资料。

手动安装与环境检查

如果自动初始化失败，可以手动执行：

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git clone https://github.com/santifer/career-ops.git
cd career-ops
npm install
npm run doctor

需要 PDF 功能时再安装浏览器：

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npx playwright install chromium

npm run doctor 比“目录存在、npm install 没报错”更能说明环境是否可用。它用于检查项目所需的前置条件；如果 doctor 失败，应根据具体项目修复，不要先删除整个目录重装。

配置个人资料和目标公司

手动初始化时，可以从示例配置复制：

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cp config/profile.example.yml config/profile.yml
cp templates/portals.example.yml portals.yml

Windows PowerShell 对应命令是：

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Copy-Item config/profile.example.yml config/profile.yml
Copy-Item templates/portals.example.yml portals.yml

然后在项目根目录创建 cv.md。建议按以下原则整理：

cv.md 只写真实经历、项目和技能；
profile.yml 保存求职方向、偏好和限制；
portals.yml 维护目标公司或岗位入口；
原始简历单独备份，AI 修改使用版本控制；
不要把 API Key、招聘网站密码或 Cookie 提交到 Git。

在 Codex 中怎么使用

Codex 不依赖斜杠命令，可以直接用自然语言指定流程。例如：

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读取这份职位描述，运行 career-ops 的 scan 模式，说明硬性条件、匹配项和缺口，不要修改简历。

确认岗位值得申请后，再执行：

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基于 cv.md 为这个岗位准备适配版本。不得新增原简历中不存在的技能、数字或经历；所有修改先给出差异说明。

需要生成材料时可以继续：

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为最新评估的岗位运行 PDF 流程，并列出生成文件路径和仍需人工确认的字段。

最后让 Agent 更新跟踪状态：

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运行 tracker 模式，记录今天的投递状态、下一次跟进日期和待办事项。

常见故障

npx 找不到或版本太旧

先安装当前受支持的 Node.js，再重新打开终端。不要同时混用系统 Node、nvm 和多个独立安装目录，否则 node、npm、npx 可能来自不同版本。

npm install 成功，但 doctor 失败

以 npm run doctor 的具体输出为准。PDF 相关失败通常与 Playwright Chromium 未安装有关；配置失败则检查示例文件是否已经复制、YAML 缩进是否正确，以及 cv.md 是否位于项目根目录。

PDF 生成为空或排版异常

先确认浏览器已安装：

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npx playwright install chromium

再用一份短简历测试。生成后必须人工打开 PDF，检查页面数量、换行、字体和可点击链接，不能只凭命令退出码判断成功。

隐私和真实性底线

career-ops 运行在本地目录，但你使用的 AI CLI 可能把上下文发送到云端模型。提交资料前查看所用服务的数据政策，并删去不必要的身份信息。

AI 可以重排和改写已经存在的事实，不能替你创造工作年限、学历、证书、客户名称或业绩数字。自动化的目标是减少重复劳动，不是批量制造看似高度匹配的申请。