TL;DR
Career-Ops es un boilerplate gratuito y open source que convierte Claude Code en un sistema completo para automatizar la búsqueda de empleo técnico. Evalúa ofertas con puntuaciones A-F, genera CVs personalizados y optimizados para ATS, escanea automáticamente más de 45 portales de empresas y lleva el seguimiento en un panel tipo terminal. Su creador evaluó más de 740 ofertas y consiguió un puesto de Head of Applied AI usándolo.
Introducción
El seguimiento tradicional de solicitudes de empleo con hojas de cálculo es ineficiente y manual. Career-Ops automatiza el proceso: pegas una URL o descripción de puesto, el sistema evalúa la oferta, puntúa 10 dimensiones, genera un PDF personalizado y registra el resultado. Tú decides si aplicar.
Career-Ops no es un bot de aplicación masiva; su filosofía es filtrar y priorizar. Solo recomienda ofertas que realmente valen tu tiempo (puntuación >4.0/5). El proyecto alcanzó 11.9k estrellas en GitHub en menos de una semana.
💡 Consejo: Si necesitas probar endpoints de tus APIs en cada etapa de tu pipeline, los Escenarios de Prueba de Apidog permiten verificar cada llamada HTTP que Career-Ops hace a APIs de portales de empleo antes de pasar a producción. Más info en [internal: api-testing-tutorial].
¿Qué hace Career-Ops?
Career-Ops es un boilerplate para Claude Code. Clona el repo, añade tu CV en markdown, configura tu perfil YAML y abre Claude Code en ese directorio. Ejecuta comandos de barra para automatizar toda la pipeline.
Flujo principal:
Pegas una URL o descripción del puesto
|
v
Detección de arquetipo
(LLMOps / Agéntico / PM / SA / FDE / Transformación)
|
v
Motor de Evaluación A-F
(lee tu cv.md, puntúa 10 dimensiones)
|
+----+----+
v v v
Informe PDF Seguimiento
.md .pdf .tsv
Todo corre sobre Claude Code, que puede modificar sus propios scripts, pesos y modos bajo demanda.
Comandos principales
El punto de entrada es /career-ops con 14 modos clave:
/career-ops → Lista todos los comandos
/career-ops {descripción} → Pipeline completa: evalúa + PDF + tracking
/career-ops scan → Escanea +45 portales para nuevas ofertas
/career-ops pdf → Genera CV optimizado para ATS para una oferta
/career-ops batch → Evalúa 10+ ofertas en paralelo
/career-ops tracker → Estado de la pipeline
/career-ops apply → Rellena formularios de solicitud vía IA
/career-ops pipeline → Procesa una cola de URLs
/career-ops contacto → Redacta mensajes de contacto (ej. LinkedIn)
/career-ops deep → Investigación de empresa objetivo
/career-ops training → Evalúa un curso/certificación
/career-ops project → Evalúa un proyecto de portafolio
El flujo más usado es el auto-pipeline: pega cualquier URL de empleo y Career-Ops hace el resto. No necesitas elegir modo: pega la descripción, ejecuta, recibe evaluación y recursos.
Motor de puntuación A-F
El corazón de Career-Ops es su sistema de scoring, estructurado en 6 bloques:
- A: Resumen del rol — Extrae título, equipo, antigüedad, skills. Clasifica arquetipo para aplicar la rúbrica adecuada.
- B: Coincidencia de CV — Compara tu CV real con el puesto, razona sobre experiencia y gaps. Identifica dealbreakers.
- C: Compensación — Investiga benchmarks salariales y arma argumentos de negociación.
- D: Personalización — Redacta mensajes personalizados para carta de presentación/contacto.
- E: Puntuación final (A-F) — Agrega los bloques previos y recomienda solo las ofertas >4.0/5.
-
F: Preparación para entrevistas (STAR+R) — Genera historias de tu CV en formato STAR con reflexión (“+R”) y las almacena en
story-bank.md.
También genera scripts de negociación y estrategias para rechazar descuentos geográficos o usar ofertas competidoras.
Generación de PDF optimizado para ATS
El generador de PDF adapta tu CV a cada oferta. ¿Cómo funciona?
- Lee la descripción y extrae los requisitos y keywords clave.
- Reescribe tu experiencia para resaltar esas keywords (sin inventar nada).
- Renderiza a PDF vía Playwright/Puppeteer usando plantilla HTML (Space Grotesk, DM Sans).
La plantilla es MIT, editable y forkeable.
# Genera CV personalizado para una oferta
/career-ops pdf
# O en pipeline completa
/career-ops {URL o descripción}
La salida va a output/, ignorado por Git para proteger tus datos.
Escaneo de portales a escala
Career-Ops incluye +45 empresas preconfiguradas:
- Laboratorios de IA: Anthropic, OpenAI, Mistral, Cohere, LangChain, Pinecone
- IA de Voz: ElevenLabs, PolyAI, Parloa, Hume AI, Deepgram, Vapi, Bland AI
- Plataformas de IA: Retool, Airtable, Vercel, Temporal, Glean, Arize AI
- LLMOps: Langfuse, Weights & Biases, Lindy, Cognigy, Speechmatics
- Empresas: Salesforce, Twilio, Gong, Dialpad
- Automatización: n8n, Zapier, Make.com
- Europeas (DACH): Factorial, Attio, Tinybird, Clarity AI, Travelperk, +31 empresas DACH aportadas por la comunidad
El escáner usa Playwright para navegar páginas de empleo y consulta APIs de Greenhouse, Ashby, Lever y Wellfound. Ajusta empresas objetivo en portals.yml y ejecuta:
/career-ops scan
Las nuevas ofertas se agregan automáticamente a tu pipeline.
Procesamiento por lotes
Si tienes varias URLs para evaluar, usa el modo batch para procesarlas en paralelo:
# Coloca las URLs en jds/
# Luego ejecuta:
career-ops batch
Esto lanza workers claude -p en paralelo, cada uno evaluando una oferta. Los resultados se deduplican y fusionan en el tracking. El runner batch/batch-runner.sh maneja fallos y orquesta los trabajadores.
Procesar 20 ofertas manualmente puede llevar un día; en batch, menos de una hora.
Panel de control TUI (Go)
El tracking se guarda en data/applications.md (markdown table). El dashboard TUI (Go + Bubble Tea) muestra visualmente tu pipeline:
cd dashboard
go build -o career-dashboard .
./career-dashboard
Funciones: 6 pestañas de filtro, 4 modos de orden, agrupaciones, previsualización de informes y cambios de estado inline. Actualiza estados desde la TUI sin editar archivos.
Configuración en 15 minutos
Pasos rápidos para implementarlo:
# 1. Clona e instala
git clone https://github.com/santifer/career-ops.git
cd career-ops && npm install
npx playwright install chromium
# 2. Configura tu perfil
cp config/profile.example.yml config/profile.yml
# Edita profile.yml: nombre, ubicación, rol, salario, preferencias
# 3. Empresas objetivo
cp templates/portals.example.yml portals.yml
# Añade/elimina empresas
# 4. Añade tu CV
# Crea cv.md en la raíz y pega CV en markdown
# 5. Abre Claude Code
claude
# Ejemplos de prompts:
# "Cambia los arquetipos a roles de ingeniería backend"
# "Añade estas 5 empresas a portals.yml"
# "Actualiza mi perfil con este CV"
Claude puede modificar pesos, scripts y arquetipos editando los mismos archivos que usa el sistema.
Sistema de auto-actualización
Desde la v1.1.0, los archivos de sistema y usuario están separados. Las actualizaciones afectan solo a la capa de sistema; tus datos permanecen intactos.
# Buscar updates (se ejecuta al iniciar sesión)
node update-system.mjs check
# Aplicar actualización
node update-system.mjs apply
# Revertir si falla
node update-system.mjs rollback
Se crea una rama de backup antes de actualizar y se valida que tus archivos no se alteren.
Diferencias clave frente a otras herramientas
- No es un bot de aplicación masiva ni solo un generador de CVs. Es un sistema de toma de decisión: te ayuda a decir NO y filtra ofertas que no encajan.
- Razona sobre idoneidad real, no solo keywords. Compara tu experiencia de manera semántica, no por coincidencia de palabras.
- Mejora con contexto. Cuanto más personalices tu perfil y añadas historias, más precisas son las evaluaciones.
- Todo es local. Tus datos, CVs y PDFs nunca salen de tu máquina (excepto llamadas de API a Anthropic).
Limitaciones a considerar
- Requiere Claude Code: Solo funciona con Claude Code y una cuenta de Anthropic.
- Playwright no es infalible: Algunos portales cambian su HTML, lo que puede romper el scrapping.
- Necesita calibración inicial: La primera configuración requiere dedicar ~1 hora a tu perfil.
- El batch puede consumir créditos: Procesar muchos puestos en paralelo usa más tokens. Monitorea tu uso antes de lanzar lotes grandes.
Consulta [internal: how-ai-agent-memory-works] para entender la importancia del contexto y calibración en sistemas de IA.
¿Para quién es Career-Ops?
Está orientado a desarrolladores y técnicos que:
- Buscan empleo activamente y quieren automatizar el seguimiento.
- Aplican principalmente a empresas de IA y tecnología.
- Valoran la evaluación inteligente por IA antes de aplicar.
- Se sienten cómodos con la línea de comandos y edición de YAML.
No es ideal para usuarios no técnicos ni para quienes buscan una GUI o envío automatizado de solicitudes. Siempre decides tú si aplicar.
Primeros pasos
Clona el repo, añade tu CV y dedica una hora a configurar tu perfil con Claude. Ejecuta tu primera evaluación en una oferta relevante y ajusta tu perfil según resultados.
GitHub: github.com/santifer/career-ops
Licencia MIT. Contribuciones bienvenidas: abre un issue antes de enviar PRs.
Conclusión
Career-Ops es la pipeline de búsqueda de empleo open source más completa para desarrolladores. El motor de puntuación A-F, la generación automática de CVs, el procesamiento masivo en paralelo y el panel TUI en Go ofrecen un flujo de trabajo eficiente y enfocado.
La búsqueda de empleo es un problema de información, no de volumen. Career-Ops te ayuda a filtrar y priorizar donde realmente vale la pena aplicar.
Preguntas Frecuentes
¿Career-Ops cuesta algo?
Es gratis y MIT. Solo pagas por el uso de la API de Claude (evaluación completa ≈ $0.05 usando Claude 3.5 Haiku).
¿Se puede usar con otros modelos?
No directamente. Está construido para Claude Code; portarlo requiere reescribir definiciones de habilidades.
¿Cómo optimiza para ATS?
Extrae keywords de la oferta y reescribe tu experiencia para resaltar esas palabras en tu CV PDF, sin inventar experiencia. Usa fuentes seguras para ATS.
¿Qué portales soporta el escáner?
Greenhouse, Ashby, Lever, Wellfound, Workable, RemoteFront y páginas personalizadas via Playwright. +31 empresas DACH añadidas por la comunidad.
¿Mis datos están seguros?
Sí, todo es local y está ignorado por Git. Solo se envían datos a la API de Anthropic cuando se evalúa.
¿Puedo añadir mis propias empresas?
Sí, edita portals.yml. Si usan Greenhouse, Ashby o Lever, el escáner las detecta automáticamente. Para páginas personalizadas, define selectores de Playwright.
¿Cuánto tarda una evaluación?
2-4 minutos por oferta con PDF. En batch, 10 ofertas se procesan en paralelo y tardan sobre lo mismo que 1.
¿Qué es STAR+R?
Formato de entrevista (Situación, Tarea, Acción, Resultado + Reflexión). Career-Ops añade la columna de Reflexión para mostrar seniority.
¿Listo para profesionalizar tu búsqueda de empleo?
Implementa Career-Ops y automatiza tu pipeline hoy mismo.
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