career-opsは、AIコーディングCLI内で動作するローカルの就職活動ワークスペースです。求人収集、職種評価、履歴書調整、企業調査、PDF出力、応募追跡を1つのディレクトリにまとめ、Codex、Claude Code、OpenCodeなどが本人の実データを基に支援できるようにします。
このツールが自動的に仕事を獲得してくれるわけではありません。経歴の捏造や無差別な一括応募にも使うべきではありません。実際の価値は、ファイルの版管理、求人ごとの重複作業、応募後の追跡漏れを減らすことにあります。
インストール前の準備
最も速い導入方法ではNode.jsと npx を使います。最初に確認します。
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Markdownまたはプレーンテキスト形式の、事実に基づく履歴書も用意します。身分証番号、自宅住所、証明書のスキャンなど、求人分析に不要な情報をプロジェクトディレクトリへ置かないでください。
PDF生成にはPlaywright Chromiumも必要です。求人分析と文章編集だけを行うなら、後から追加できます。
1コマンドで初期化する
公式の初期化コマンドは次のとおりです。
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最新リリースが現在の場所の career-ops ディレクトリに配置され、依存関係がインストールされます。そのディレクトリへ移動し、実際に使うAgentを起動します。
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最後のコマンドを次に変更することもできます。
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初回はAgentに履歴書、プロフィール、希望職種の設定を案内させます。本物の個人情報を移す前に、架空または機密性の低いサンプルで一連の処理を確認してください。
手動インストールと環境診断
自動初期化が失敗する場合は手動で実行します。
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PDFが必要になった時点でブラウザをインストールします。
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npm run doctor は、ディレクトリが存在することや npm install が終了したことよりも有効な検証です。必要な前提条件を確認するため、失敗した場合は表示された項目を修復し、すぐにプロジェクト全体を削除して再インストールしないでください。
プロフィールと対象企業を設定する
手動セットアップではサンプル設定をコピーします。
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Windows PowerShellでは次を使います。
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プロジェクトルートに cv.md を作成し、次の原則を守ります。
cv.mdには事実である経歴、プロジェクト、スキルだけを書く。- 希望職種、好み、制約は
profile.ymlに保存する。 - 対象企業や求人ソースは
portals.ymlで管理する。 - 元の履歴書は別途バックアップし、AI編集版はバージョン管理する。
- API Key、求人サイトのパスワード、CookieをGitへコミットしない。
Codexでの使い方
Codexではスラッシュコマンドは不要です。自然言語でモードを指定できます。最初は評価だけを依頼します。
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応募する価値があると判断してから次へ進みます。
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資料生成が必要な場合は次のように依頼します。
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最後に応募状態を更新します。
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推奨する実務フロー
求人URLを受け取ってすぐに履歴書を生成しないでください。次の順序が安全です。
- 求人原文またはURLを保存し、取得日を記録する。
- 必須条件、業務内容、警戒すべき点を評価する。
- 証明できる合致、近い経験、本当の不足を分ける。
- 履歴書内の関連する事実の順序と表現だけを調整する。
- すべての数値、スキル、プロジェクトが元資料で裏付けられるか確認する。
- PDFを開き、改ページ、フォント、リンク、連絡先を目視確認する。
- 応募後に状態と次回フォロー日を更新する。
この順序により、Agentが適合度を上げるために存在しない経験を補う問題を防げます。
よくある問題
npxがない、または古すぎる
現在サポートされるNode.jsをインストールし、端末を開き直します。システム版Node、nvm、複数の個別インストールを混在させると、node、npm、npx が異なるバージョンを参照する場合があります。
npm installは成功するがdoctorが失敗する
npm run doctor の具体的な出力を確認します。PDF関連の失敗はPlaywright Chromiumの未導入が原因であることが多いです。設定関連では、サンプルファイルのコピー、YAMLのインデント、cv.md の配置場所を確認します。
PDFが空、またはレイアウトが崩れる
まずブラウザが導入済みか確認します。
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短い履歴書で再テストし、生成されたPDFを実際に開きます。ページ数、折り返し、フォント、クリック可能なリンクを確認し、終了コードが0という理由だけで利用可能と判断しないでください。
プライバシーと事実性
career-ops自体はローカルディレクトリで動作しますが、利用するAI CLIはコンテキストをクラウドモデルへ送信する場合があります。サービスのデータポリシーを確認し、作業に不要な個人情報は削除してください。
AIは既存の事実を並べ替え、表現を改善できますが、在職期間、学歴、資格、顧客名、実績数値を作ってはいけません。自動化の目的は反復作業を減らすことであり、見かけ上だけ高く適合する応募を量産することではありません。