구직은 검색보다 그다음 일이 더 번거롭습니다. 여러 채용 포털에서 공고를 모으고, 내 경험과 맞는지 비교하고, 공고마다 CV를 고치고, 지원 상태를 다시 기록해야 합니다. santifer/career-ops는 이 반복을 별도 채용 SaaS가 아니라 개발자가 이미 사용하는 AI 코딩 CLI 안에서 처리하려는 오픈소스 프로젝트입니다.
README가 제시하는 흐름은 명확합니다. 채용 포털을 스캔하고, 각 공고를 구조화된 A-F 루브릭으로 평가한 뒤 1.0-5.0 점수로 정리합니다. 이어 공고에 맞춰 CV를 다듬고 지원 현황을 추적합니다. Claude Code, Codex, OpenCode, Antigravity 같은 CLI 환경을 실행 장소로 삼는다는 점이 이 프로젝트의 성격을 결정합니다. 브라우저 안에 갇힌 구직 도구라기보다, 로컬에서 반복 실행하는 작업대에 가깝습니다.
이 선택에는 장점과 불편이 함께 있습니다. 이미 쓰던 코딩 도구 안에서 공고 분석과 문서 수정이 이어지므로 작업 흐름을 바꾸는 비용이 낮습니다. 반면 A-F 루브릭이 어떤 공고의 맥락을 놓치는지, 채용 포털 스캔이 결과를 빠뜨리지 않는지, 자동으로 손본 CV가 지원자의 실제 경력을 정확히 반영하는지는 사용자가 확인해야 합니다. 1.0-5.0 점수도 합격 가능성을 알려주는 숫자가 아니라 우선순위를 잡는 보조값으로 보는 편이 안전합니다.
그래서 이 repo의 실전 가치는 완전 자동 지원에 있지 않습니다. 여러 공고를 같은 기준으로 훑고, 왜 특정 공고가 더 높은 점수를 받았는지 확인하고, CV의 변경 내용을 검토하는 과정을 짧게 만드는 데 있습니다. JavaScript로 작성된 career-ops는 구직을 일회성 검색이 아니라 로컬 AI 워크플로로 재구성합니다. 판단을 AI에게 넘기는 대신, 반복 작업을 맡기고 최종 선택은 사람에게 남겨두는 방향입니다.