Buscar trabajo rara vez es una sola tarea. Las ofertas están repartidas en varios sitios, cada puesto necesita un CV ligeramente distinto, las cartas de presentación se reescriben y los resultados deben registrarse. En pocas semanas puede convertirse en una mezcla de pestañas, PDFs y hojas de cálculo olvidadas.
MadsLorentzen/ai-job-search lleva ese flujo a Claude Code. Primero construyes tu perfil, luego buscas y priorizas ofertas, generas CVs y Cover Letters adaptados, y registras qué ocurrió después de postular. Es una plantilla de flujo de trabajo, no un bot de postulaciones masivas.
Qué problema resuelve
ai-job-search se centra en cuatro puntos:
- estructurar experiencia, habilidades, educación y estilo de escritura;
- buscar ofertas y ordenarlas por encaje;
- redactar CV y carta para una oferta concreta;
- registrar resultados para mejorar la siguiente ronda.
No promete conseguirte una oferta automáticamente. Reduce las partes repetitivas y fáciles de desordenar.
Flujo principal
Los comandos clave son /setup, /scrape, /rank y /apply.
1. /setup
En Claude Code:
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Puede leer materiales desde documents/, importar un CV pegado en el chat o crear el perfil mediante una entrevista. Cuanto más real y completo sea este paso, mejores serán la evaluación y la redacción.
2. /scrape
Después:
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Las herramientas incluidas están pensadas sobre todo para Dinamarca, como Jobindex, Jobnet y Akademikernes Jobbank. LinkedIn public job listings es más general. En otros países, se puede adaptar la estructura o pegar la descripción directamente en /apply.
3. /rank
Cuando hay demasiadas ofertas:
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El comando puntúa las ofertas por habilidades, experiencia, cultura, ubicación y alineación profesional. Muchas postulaciones fallan no por el CV, sino por elegir puestos poco compatibles.
4. /apply
Para una oferta:
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O con texto pegado:
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/apply analiza la oferta, evalúa encaje, redacta CV y Cover Letter, usa un reviewer agent, revisa, compila PDFs, comprueba legibilidad ATS y entrega el paquete final con una lista de verificación.
Por qué importa ATS
Un PDF puede verse bien y aun así extraerse mal en un ATS. Iconos, columnas, fuentes especiales o LaTeX pueden romper emails, teléfonos o palabras clave.
ai-job-search puede usar pdftotext para revisar la capa de texto del PDF, contactos, orden de lectura y cobertura de palabras clave. El README también deja claro que no se deben inventar habilidades: las brechas reales siguen siendo brechas.
Comandos adicionales
/outcome: registra entrevistas, ofertas, rechazos o silencio;/expand: enriquece el perfil desde GitHub, portafolio, Kaggle o Google Scholar;/upskill: convierte brechas en un plan de aprendizaje;/add-template: registra plantillas LaTeX propias;/add-portal: crea una herramienta para un portal local;/reset: reinicia el perfil.
Requisitos
Necesita Claude Code CLI, Python 3.10+, Bun, una distribución LaTeX y opcionalmente pdftotext.
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Luego se instalan las dependencias de búsqueda y se ejecuta /setup en Claude Code.
No es una herramienta ligera para usuarios no técnicos. Encaja mejor con personas cómodas en terminal, Claude Code y LaTeX.
Para quién sirve
Sirve si estás postulando a muchos puestos, quieres adaptar materiales, ya usas Claude Code, cuidas la calidad del PDF y quieres registrar resultados.
No encaja si solo postulas a una o dos ofertas, no quieres tocar la terminal, esperas postulaciones masivas o no quieres ordenar tu experiencia real.
Conclusión
El valor de ai-job-search no está en dejar que la IA busque trabajo por ti, sino en convertir la búsqueda en un proceso repetible: perfil, búsqueda, ranking, materiales, verificación, registro y aprendizaje.
Fuentes: