career-ops-ui
Начать

Руководство пользователя

Редактировать на GitHub

Справка — career-ops-ui

Полный разбор каждой страницы — от запуска приложения до приглашения на интервью. Каждый ## заголовок ниже соответствует пункту бокового меню или фазе рабочего процесса. При первом запуске читайте сверху вниз; позже переходите к нужному разделу через оглавление в боковой панели справки.

Аудитория: все, кто только что положил этот UI внутрь career-ops checkout и запустил bash bin/start.sh. Предварительное знакомство с career-ops не требуется.

О career-ops

career-ops — open-source-система поиска работы, которая запускается как slash-команды внутри любого AI-CLI для разработки (Claude Code, Gemini CLI, Codex, Qwen Code, OpenCode, GitHub Copilot CLI — другие Claude-совместимые CLI работают через тот же интерфейс slash-команд). Модель-агностична. Оценивает каждую вакансию против вашего CV по шестимерной рубрике 0.0–5.0, генерирует подогнанные PDF-резюме и отслеживает каждую заявку локально на вашей машине.

Канонические источники (читайте по порядку при первой установке):

  • What is career-ops — система, принципы, инвентарь концептов.
  • Scan job portals — поиск вакансий; наполнение Pipeline.
  • Apply for a job — полный флоу подачи с Playwright form-read.
  • Batch-evaluate offers — оценка 10+ JD за раз через batch-runner.sh.
  • Set up Playwright — установка Chromium и регистрация MCP для PDF и заполнения форм.

Определяющие принципы (из career-ops.org/docs/introduction/what-is-career-ops):

  • Open source всерьёз — лицензия MIT, без платных тарифов, без вейтлистов, без телеметрии, без аккаунтов. Система работает без платных уровней, аккаунтов и сбора телеметрии. Изменения в коде проходят ревью сообщества до релиза.
  • Суверенитет данных — cv.md, config/profile.yml, data/, reports/, interview-prep/ никогда не покидают ваш ноутбук, пока вы сами их явно не запушите. Вы запускаете систему локально и сохраняете полный контроль над данными.
  • AI-agnostic-архитектура — career-ops НЕ поставляется с конкретной моделью. Это набор команд внутри уже установленных AI-CLI для разработки. Переключайте провайдеров (Anthropic ↔ Gemini ↔ OpenAI) — история ваших оценок остаётся согласованной.
  • Подаёт человек — career-ops составляет ответы и открывает форму, но Submit нажимаете вы. Система никогда не подаёт автоматически. Она даёт структуру и оценку; финальное право отправки остаётся за человеком.
  • Структурированный поиск — рассчитан на активный, осознанный поиск с большим числом откликов. Не инструмент одной заявки и не рекомендательная система. Установка занимает около 15 минут и предполагает уверенное владение терминалом.

Чем career-ops НЕ является (явные не-цели):

  • Не авто-аппликатор. Формы за вас он не отправит.
  • Не пересборщик резюме. Подгоняет под конкретный JD; опыт не выдумывает.
  • Не оптимизатор LinkedIn. Профиль — ваша зона ответственности.
  • Не замена таблицам с SaaS-обёрткой. Данные лежат как обычный markdown в вашей файловой системе.

Ключевые концепты (полный инвентарь — каждый артефакт, к которому career-ops прикасается):

Концепт Что это
Mode Шаблон промпта в modes/<slug>.md. Встроенные: oferta, deep, apply, pipeline, batch, contacto, followup, interview-prep, patterns, project, training, ofertas, auto-pipeline, pdf, latex, scan, tracker.
Архетип Профиль целевой роли в config/profile.yml. Рубрика взвешивает совпадения навыков относительно активного архетипа — самое важное поле.
Pipeline data/pipeline.md — инбокс JD-URL, ожидающих оценки.
Tracker data/applications.md — историческая GFM-таблица всех оценок и статусов заявок.
Report reports/<NNN>-<company>-<DATE>.md — полная оценка JD по секциям A–F со score и legitimacy в заголовке.
Scan history data/scan-history.tsv — append-only-журнал; предотвращает дубликаты между сканами.
Proof points STAR+R-блоки доказательств, извлечённые из cv.md; переиспользуются в оценке, ответах на форму и подготовке к интервью.
JD store jds/jd-<date>-<ts>.txt — описания вакансий, сохранённые при оценке для аудита.
Interview-prep interview-prep/<company>-<role>.md — глубокие исследования и one-pager под раунд.
Batch additions batch/tracker-additions/*.tsv — строки, поставленные в очередь скриптом batch-runner.sh для слияния в трекер.

career-ops vs career-ops-ui (это приложение)

career-ops (CLI) career-ops-ui (это приложение)
Где работает внутри Claude Code / Gemini CLI / Codex / Qwen Code / OpenCode / GitHub Copilot CLI http://127.0.0.1:4317 в браузере
Поверхность slash-команды /career-ops <mode> сайдбар, по одной странице на этап
Заполнение форм да, через Playwright MCP нет — выдаёт чек-лист, остальное доделывается в CLI
PDF generate-pdf.mjs 📄 Generate PDF на #/cv, #/reports/:slug, #/evaluate, #/deep, #/interview-prep
Файлы данных общие с career-ops-ui общие с career-ops

career-ops-ui — чистая надстройка. Ничто внутри career-ops/ не меняется. Обе поверхности используют один и тот же cv.md, config/profile.yml, portals.yml, data/, reports/, interview-prep/, modes/.

Пороги действий по score

Как только у JD появилась оценка, score определяет следующий шаг (каноническая таблица из career-ops.org/docs/introduction/what-is-career-ops):

Score Следующий шаг
≥ 4.5 Запустите /career-ops apply — высокий fit, подавайтесь сразу.
4.0 – 4.4 Подавайтесь или /career-ops contacto для тёплого интро.
3.5 – 3.9 Запустите /career-ops deep — изучите компанию и роль перед решением.
< 3.5 Пропустите, если нет конкретной личной причины.

Страницы #/dashboard и #/tracker в career-ops-ui подсвечивают каждую строку со score ≥ 4.0, чтобы вы могли выбрать действие, не перезапуская ничего вручную.

Внешняя документация

Полная справка по движку career-ops (сканирование, рубрика оценки, batch-обработка, флоу подачи, установка Playwright) лежит на career-ops.org/docs:

1. Быстрый старт — пошаговое руководство от «создать CV» до «отклик отправлен, контакту написано»

Это канонический playbook кнопка за кнопкой. Пройдите его по порядку при первом запуске. Каждый шаг называет точный маршрут, точную кнопку и то, что вы увидите при успешном выполнении. Разделы 2–16 ниже — детальное погружение в каждую фазу.

Спросить справку. Откройте Спросить справку 💬 (боковая панель, под «Справкой») и задайте вопрос — ответ берётся только из этого руководства на вашем языке и никогда не читает ваше резюме. Этот же помощник доступен в один тап с любой страницы — кнопка-робот с чатом плавает в правом нижнем углу (в левом нижнем для языков с письмом справа налево); нажмите, чтобы спросить, не отрываясь от дел.

Запуск и инициализация одной командой. Из терминала можно выполнить весь bootstrap, не открывая интерфейс:

career-ops-ui setup      # установка зависимостей → doctor → запуск сервера
career-ops-ui init       # выбрать LLM-провайдера + вставить его ключ (вывод скрыт)
career-ops-ui doctor     # перепроверить в любой момент (код выхода 0 ⇔ все обязательное зелёное)
career-ops-ui run        # просто запустить сервер на http://127.0.0.1:4317
career-ops-ui open       # открыть + ПОДНЯТЬ вкладку дашборда в браузере

После setup/run вкладка браузера открывается и поднимается на передний план автоматически (v1.43.0); career-ops-ui open делает то же по требованию, так что не придётся искать вкладку дашборда. NO_OPEN=1 отключает авто-открытие для headless/CI-запусков.

setup сам прогоняет всю цепочку целиком. init записывает ключ в родительский career-ops/.env через тот же проверенный путь, что использует вкладка API-ключей #/config, и задаёт LLM_PROVIDER (auto | claude | gemini), который учитывают живые маршруты evaluate / deep / mode / авто-конвейера. Форма для CI: career-ops-ui init --provider claude --anthropic-key sk-ant-… --yes. Предпочитаете интерфейс? Продолжайте с шагов ниже.

A. Установка (один раз, ~5 минут)

career-ops-ui должен располагаться по пути career-ops/web-ui/ (вложенно внутри родительского проекта career-ops). Он читает ваши cv.md, config/ и data/ из родительской папки через ../ и не работает автономно. Если после git pull команда career-ops-ui init не найдена, выполните cd career-ops/web-ui && npm install && npx career-ops-ui init.

Шаг 1 — Откройте приложение на http://127.0.0.1:4317. Если сервер не запущен, выполните в терминале bash bin/start.sh из корня репозитория. Загрузится Dashboard (#/dashboard).

Шаг 2 — Кликните ❤ Health в левом меню. Каждая required-проверка должна быть зелёной:

  • cv.md, config/profile.yml, portals.yml существуют
  • API-ключ задан (хотя бы один из ANTHROPIC_API_KEY / GEMINI_API_KEY)
  • Playwright установлен (нужен только для Generate PDF)

Если что-то горит красным, страница точно покажет, какой файл или переменную окружения нужно поправить. Не идите дальше, пока Health не станет зелёным.

Шаг 3 — Кликните ⚒ App settings в меню. Откроется вкладка API keys & runtime.

  • Вставьте ANTHROPIC_API_KEY (предпочтительный — лучше структурный длинный вывод для оценок) и/или GEMINI_API_KEY. Получите ключи на https://console.anthropic.com/settings/keys или https://aistudio.google.com/apikey.
  • Нажмите 💾 Save. Затем нажмите ▶ Test Anthropic (или Gemini) — крошечный round-trip подтвердит, что ключ работает.

Шаг 4 — Переключитесь на вкладку Profile на той же странице. Это прямой YAML-редактор для config/profile.yml. Как минимум отредактируйте:

  • candidate.full_name — замените placeholder («Jane Smith») на своё настоящее имя
  • candidate.email, linkedin, github — используются в cover-letters
  • target.roles — должности, на которые вы откликаетесь
  • target.comp_total_min_usd — минимальная total comp; офферы ниже этой суммы помечаются красным в секции D каждой оценки
  • target.archetypes — карьерные паттерны, которые вы принимаете (самое влияющее поле)

Нажмите 💾 Save. Сервер валидирует YAML и проставляет канонический заголовок # Career-Ops Profile Configuration.

B. CV (один раз, ~10 минут)

Шаг 5 — Кликните ✎ CV в меню. Две колонки: редактор слева, живой preview справа.

Шаг 6 — Выберите способ заполнить редактор:

  • Загрузить готовое резюме — нажмите 📁 Upload CV, выберите любой из .docx / .doc / .odt / .rtf / .pdf / .html / .txt / .md. Сервер конвертирует файл в markdown через pandoc или pdftotext, выполняет санитайзинг от XSS и кладёт результат в редактор. Проверьте конверсию — у PDF особенно может потеряться вёрстка.
  • Вставить markdown напрямую — textarea это markdown-редактор; правая панель показывает то, что увидит LLM (и будущий рекрутер).
  • Советы по тону: один буллет — одно достижение с метрикой. Уложитесь в 1500 слов. Порядок секций: Summary, Experience, Projects, Education, Skills.

Шаг 7 — Нажмите 💾 Save (верхний правый угол страницы CV). Сервер выполняет санитайзинг (<script> / javascript: / inline-обработчики удаляются) и записывает cv.md. Тост: «Saved».

Шаг 8 (опционально) — Нажмите 📄 Generate PDF. Запустит generate-pdf.mjs в родительском проекте (требуется Playwright), и новый PDF автоматически скачается в браузер по завершении. Список внизу страницы хранит все ранее сгенерированные файлы.

C. Найти вакансии (~2 минуты на скан)

Шаг 9 — Кликните 🌐 Scan в меню. Убедитесь, что portals.yml перечисляет нужные вам доски (раздел 5 этой справки). Нажмите кнопку 🌐 Scan now. В правую панель идёт живой SSE-лог, пока сканер обходит Greenhouse / Ashby / Lever / Workable / SmartRecruiters / Workday (английские доски) и hh.ru / Habr Career / Trudvsem / GetMatch / GeekJob (российские доски, если включены).

Шаг 10 — Когда скан завершится, просмотрите результаты. Кликните любой тег компании, чтобы отфильтровать; кликните иконку ↗, чтобы открыть страницу карьеры компании в новой вкладке. Каждая вакансия, прошедшая title-фильтр, поставлена в Pipeline.

D. Оценить офферы (~30 секунд на JD)

Шаг 11 — Кликните Pipeline в меню. Видите все URL, которые поставил сканер. Кликните запись, чтобы развернуть inline-preview JD.

Шаг 12 — Нажмите ▶ Evaluate рядом с любым JD. Перейдёте на #/evaluate. С заданным API-ключом запускается live; без ключа получаете готовый prompt для копирования в свой LLM. Live-режим выдаёт оценку 0–5 против вашего CV по секциям A–F. Сохранение идёт в reports/<date>-<slug>.md.

Шаг 13 — Кликните Reports в меню и просмотрите свежую оценку. Всё ниже вашего comp_total_min_usd помечается красным в секции D. Всё с пометкой Verdict: pursue — ваш short-list.

E. Решить и глубоко исследовать выбранную компанию (~3 минуты)

Шаг 14 — Выберите вакансию, на которую стоит подаваться. Кликните Deep research в меню. Введите название компании и роль. Модель выдаст бриф из семи секций (миссия, недавние новости, tech-stack, hiring-сигналы, бенчмарки компенсации, риски, рекомендуемый угол подхода). Сохранение идёт в interview-prep/<company>-<role>.md.

F. Отклик (~5 минут на заявку)

Шаг 15 — Кликните Apply checklist в меню. Вставьте URL вакансии и JD. Хелпер сгенерирует пошаговый чек-лист подачи:

  • Cover-letter draft (используется ваш cv.md + profile.yml)
  • Конкретные ключевые слова из JD
  • Файлы для прикрепления (CV PDF — см. шаг 8)
  • Куда подавать (канонический careers-URL, не агрегатор-редиректы)
  • Напоминание: НИКОГДА не submit’ьте автоматически — финальный review и отправка всегда вручную.

Шаг 16 — Откройте careers-страницу в новой вкладке. Используйте apply-checklist как todo-список. Подавайтесь через настоящую форму компании. Прикрепите PDF, сгенерированный на шаге 8.

Шаг 17 — Напишите живому человеку. Откройте режим Outreach (#/contacto в меню). Модель составит короткое сообщение для LinkedIn / email, заточенное под бриф из шага 14. Персонализируйте opener (одна конкретная деталь из вашего deep-research-брифа). Отправьте.

G. Трекинг и follow-up (постоянно)

Шаг 18 — Кликните Tracker в меню и добавьте строку заявки: компания, роль, score, статус Applied, ссылка на отчёт, ссылка на deep-research-бриф. Дата проставится автоматически.

Шаг 19 — Через неделю откройте режим Follow-up (#/followup). Сгенерирует вежливое check-in-письмо со ссылкой на исходную заявку. Отправьте. Обновите статус в Tracker на Followed up.

Шаг 20 — Когда придёт приглашение на интервью, запустите режим Interview prep (#/interview-prep). Сгенерирует таргетированную подготовку под конкретную компанию и стадию (system design / behavioral / coding). Автоматически тянет данные из deep-research-брифа.

Шаг 21 — Получили оффер? Обновите статус в Tracker на Offer и вернитесь к секции компенсации в отчёте — минимальная сумма приёма уже там.

TL;DR — порядок сайдбара повторяет workflow

Health → App settings → Profile → CV → Scan → Pipeline → Evaluate → Reports → Deep research → Apply checklist → Outreach → Tracker → Follow-up → Interview prep → Activity log

Всё. 21 шаг, кнопка за кнопкой, от нуля до оффера.

Auto-pipeline в один клик (#/auto) — короткий путь вместо 21 шага

Чтобы быстро оценить одну конкретную вакансию, пропустите ручной проход. Сайдбар → ✨ Auto-pipeline (или кнопка ✨ на Dashboard): вставьте URL, нажмите Enter или ▶ Запустить весь пайплайн — сервер прогоняет всю цепочку за один наблюдаемый проход:

  1. Валидация URL — SSRF-безопасная проверка (isValidJobUrl).
  2. Загрузка описания — safeGet (DNS-pinned) скачивает + санитизирует JD.
  3. Оценка по CV — Anthropic → Gemini → ручной промпт без ключа.
  4. Сохранение отчёта — пишет reports/<slug>.md (score + достоверность).
  5. Добавление в трекер — строка в data/applications.md.

Обратная связь — вертикальный stepper (упорядоченный список, aria-current на активном шаге, live-region для скринридеров). По завершении карточка ведёт к отчёту (Открыть отчёт · N/5) и в трекер. Упавший шаг помечается, кнопка снова активна — повтор без перезагрузки. Нет API-ключа? Ручной режим: шаги 3–5 сворачиваются, выдаётся промпт для копирования. Линкуется: #/auto?url=<enc>&go=1 автозапуск.

CLI (v1.38.0). Одна команда — вся цепочка: career-ops-ui setup. Verbs: career-ops-ui doctor (проверка env/ключей/тулинга — тот же движок, что Health; exit 1 при любом обязательном провале), career-ops-ui run, career-ops-ui init (мастер провайдер+ключ, v1.39.0). Провайдеры (v1.39.0). Во вкладке API-keys добавлены select LLM_PROVIDER (auto=Anthropic→Gemini · claude · gemini) и поле OPENAI_API_KEY (сторона Codex/OpenCode CLI). career-ops-ui init — интерактивный мастер того же.

Провайдеры (v1.57.0). Headless live-eval теперь охватывает Anthropic → Gemini → OpenAI → Qwen → OpenRouter (порядок auto; LLM_PROVIDER фиксирует один). OpenRouter — один OPENROUTER_API_KEY открывает 300+ моделей; выпадающий список OPENROUTER_MODEL грузит живой каталог OpenRouter (серверный прокси, кураторский offline-fallback). Также исправлено: ключи, вставленные с переносом строки / пробелами, тримятся до валидации — /#/config больше не показывает «validation failed» ни для одного провайдера.

2. Настройки приложения и API-ключи (#/config)

Новое в v1.55 → v1.56. Без ключа LLM красный баннер на каждом экране объясняет, что ⚡ Запуск вживую в режиме ручного промпта, и ведёт сюда; с ключом — тихий чип с активным провайдером. Перед каждой кнопкой ⚡ Запуск вживую (#/auto, #/evaluate, #/deep, режимы) показывается честная оценка стоимости (напр. «Оценочная стоимость: OpenAI gpt-5-codex · ~$0.04/eval», либо без затрат API в ручном режиме). #/scan прячет вторичные фильтры за раскрывашкой Расширенные фильтры; #/tracker добавляет кликабельные чипы воронки + опциональную серверную пагинацию; #/pipeline виртуализирует свыше 1000 строк.

Инструменты CLI для ИИ. Вкладка Инструменты CLI для ИИ показывает, какие агентские CLI (Claude Code, Codex, Gemini, OpenCode, Copilot, Qwen, Antigravity) установлены на сервере — сканирование PATH только для чтения, без запуска. Внешний вид → Показывать логотипы компаний (по умолчанию выключено) выводит favicon каждой компании в таблице сканирования, взятый с её собственного домена (не сторонний сервис).

Две вкладки:

  1. API keys & runtime — редактирование .env родительского проекта прямо из браузера (тот же файл, который Node-скрипты career-ops читают на старте). Вкладка также предлагает селекторы модели по провайдеру — OPENAI_MODEL (OpenAI/Codex) рядом с ANTHROPIC_MODEL и GEMINI_MODEL.
  2. Profile — прямой YAML-редактор для config/profile.yml. Сохранение проставляет канонический заголовок # Career-Ops Profile Configuration.

Сохранение в любой вкладке применяется немедленно — перезапуск сервера не нужен.

Настройка LLM-провайдера (пошагово). ⚡ live-оценка веб-UI работает headless и использует один API-ключ. Работает через “OR” — задайте любой один из них, и всё заработает; при нескольких заданных auto предпочитает их в таком порядке: Anthropic → Gemini → OpenAI → Qwen. (сам career-ops CLI-агностичен — вы также запускаете его внутри Claude Code, Codex, Gemini, OpenCode, Qwen, Copilot или Kimi; это отдельно от этого headless-ключа.)

  1. Откройте #/config → вкладку API keys & runtime.
  2. Выберите провайдера в LLM_PROVIDER: auto (использует тот ключ, что задан) или принудительно один из claude / gemini / openai / qwen.
  3. Заполните ключ + модель выбранного провайдера:
    • Anthropic — задайте ANTHROPIC_API_KEY (console.anthropic.com), опционально ANTHROPIC_MODEL (по умолчанию claude-sonnet-4-6).
    • Gemini — задайте GEMINI_API_KEY (aistudio.google.com/apikey), опционально GEMINI_MODEL (по умолчанию gemini-2.0-flash).
    • OpenAI — задайте OPENAI_API_KEY (platform.openai.com), опционально OPENAI_MODEL (по умолчанию gpt-5-codex).
    • Qwen — задайте QWEN_API_KEY (Alibaba Model Studio / DashScope, dashscope.console.aliyun.com), опционально QWEN_MODEL (по умолчанию qwen-max). Для endpoint материкового Китая задайте QWEN_BASE_URL в сыром .env.
  4. Нажмите Save. Ключи пишутся в .env родительского проекта; изменение вступает в силу немедленно — перезапуск сервера не нужен.
  5. Проверьте на #/evaluate: вставьте URL/описание вакансии и нажмите ⚡ Run live. Заголовок результата показывает, какой провайдер сработал (anthropic / gemini / openai / qwen). Если ключ нигде не задан → вы получите ручной промпт для копирования-вставки.

Секреты маскируются после сохранения и никогда не логируются. Поля id модели (*_MODEL) не являются секретами.

Вкладка Profile

v1.32.0 — форма по полям. Вкладка Profile больше не textarea с сырым YAML, а форма со сворачиваемыми секциями Кандидат / Нарратив / Компенсация. При сохранении отправляются только 14 смоделированных скалярных путей; сервер мёржит в config/profile.yml, поэтому archetypes, proof_points и кастомные ключи сохраняются нетронутыми. Компромисс: сохранение по полям пересериализует YAML и теряет #-комментарии — для их сохранения или правки вложенных массивов используйте раскрывашку Advanced: edit raw YAML внизу вкладки. v1.35.0 — редакторы массивов. Add/remove-редакторы для Target roles и Superpowers (списки строк), Archetypes (name/level/fit) и Proof points (name/url/hero-metric). Та же гарантия merge-not-replace; очистка списка удаляет ключ начисто. v1.54.3 — вкладка Modes как структурированная форма. modes/_profile.md больше не посекционный редактор сырого markdown, а форма полей, выведенная из документированной схемы. Списочные секции — Target Roles / Adaptive Framing / Comp Targets — это повторяемые построчные поля (добавить/удалить строки); прозаические секции — Exit Narrative / Location Policy — это подписанные textarea; любая неизвестная или несписочная секция откатывается к подписанному дословному textarea. Сохранение по-прежнему мёржит по секциям — преамбула, нетронутые и кастомные секции сохраняются байт-в-байт. Раскрывашка Advanced: raw markdown остаётся для правки всего файла — добавления/удаления секций или редактирования преамбулы.

  • Textarea показывает текущий config/profile.yml дословно.
  • Отредактируйте и нажмите 💾 Save. Сервер валидирует YAML (должен быть mapping, должен содержать candidate) и записывает файл.
  • Заголовок # Career-Ops Profile Configuration добавляется автоматически, если его нет.
  • Read-only-сводка на #/profile — визуальный компаньон.

Распознаваемые ключи

Ключ Что делает Где получить
ANTHROPIC_API_KEY Включает live-вызовы Anthropic SDK. Предпочтителен при наличии обоих ключей — лучше структурный длинный вывод для скоринга JD и deep research. https://console.anthropic.com/settings/keys
ANTHROPIC_MODEL Переопределяет дефолтный claude-sonnet-4-6. Попробуйте claude-opus-4-7 для сложных рассуждений, claude-haiku-4-5-20251001 для дёшево-и-быстро. —
GEMINI_API_KEY Fallback при отсутствии Anthropic-ключа. Используется gemini-eval.mjs для режима oferta. Free tier работает для малого объёма. https://aistudio.google.com/apikey
GEMINI_MODEL Переопределяет дефолтную Gemini-модель. —
(server uses default UA) Требуется для сканов hh.ru из-за пределов России (API возвращает 403 на обычные User-Agent). Зарегистрируйте приложение на https://dev.hh.ru/admin и используйте его UA-строку. dev.hh.ru
PORT Порт, на котором слушает Express. По умолчанию 4317. —
HOST Bind-адрес. По умолчанию 127.0.0.1. Значение 0.0.0.0 открывает UI в локальной сети — аутентификации пока нет, см. Production-readiness doc. —

Поведение

  • Чтение (GET /api/config) возвращает все распознаваемые ключи. Секретные (ANTHROPIC_API_KEY, GEMINI_API_KEY) маскируются — вы видите sk-ant•••••••a1b2, но никогда полное значение.
  • Сохранение (POST /api/config) валидирует каждое значение, пишет в <parent>/.env и сразу применяет к запущенному процессу. Перезапуск не нужен.
  • Пустое значение удаляет ключ. Полезно, если вы временно отключаете провайдера.

Smoke-test-кнопки

После сохранения нажмите ▶ Test Anthropic или ▶ Test Gemini — обе отправляют крошечный prompt (≤256 output-токенов), так что вы почти ничего не тратите, но убеждаетесь, что ключ подключён корректно. На успехе возвращается ~200-символьный sample.

3. Профиль (#/profile — также доступно как #/settings)

Read-only-карточка с обзором config/profile.yml. Чтобы редактировать, перейдите в App settings → вкладка Profile (#/config → Profile). Сохранение пишет в тот же файл; эта страница перепарсивает его при перезагрузке.

Самые важные поля:

  • candidate.full_name — используется в каждом prompt. Замените шаблонное Jane Smith перед тем, как сканировать что-либо всерьёз, иначе сгенерированные cover-letters уйдут под placeholder-именем.
  • candidate.email, linkedin, github — упоминаются в генерации cover-letters и в apply-checklist.
  • target.roles — приемлемые job titles. Positive-фильтр сканера неявно опирается на этот список (через portals.yml::title_filter).
  • target.comp_total_min_usd — минимальная total comp. Секция D каждой оценки помечает офферы ниже этой суммы.
  • target.archetypes — самое важное поле. Карьерные паттерны, которые вы принимаете (например, Tech-Lead-Backend, Founding-Engineer, Data-Platform). Каждый JD матчится против них, и лучший архетип попадает в заголовок отчёта.

Страница Health выводит проверку Profile customized, которая проваливается, пока full_name совпадает с известным placeholder’ом.

4. CV (#/cv)

Единый источник истины для каждой оценки, deep research и cover letter. Хранится в cv.md в корне родительского проекта.

Способы редактирования

  • Вставить напрямую — textarea слева это markdown-редактор. Правая панель отражает то, что увидит LLM (и будущий рекрутер).
  • 📁 Upload CV — выберите локальный файл в любом из этих форматов, сервер сам сконвертирует его в markdown:
    • Текстовые форматы — .md, .markdown, .txt, .html, .htm передаются без изменений (HTML идёт через pandoc → GFM markdown).
    • Office-форматы — .docx, .doc, .odt, .rtf конвертируются через pandoc (brew install pandoc на macOS, apt install pandoc на Linux).
    • PDF — .pdf извлекается через pdftotext из Poppler (brew install poppler / apt install poppler-utils).
    • Сконвертированный markdown попадает в редактор; нажмите 💾 Save, чтобы сохранить. Результат проходит санитайзинг (тот же XSS-страйп, что и при вставке).
    • Жёсткий лимит: 10 MB на загрузку. Файлы крупнее → 413.
  • Из LinkedIn — самый простой путь: откройте Claude Code в родительском проекте, запустите /career-ops, вставьте URL своего LinkedIn-профиля и попросите extract my CV from this and write it to cv.md.

Что подвергается санитайзингу

На серверной стороне каждый PUT на /api/cv проходит через stripDangerousMarkdown:

  • Теги <script>, <iframe>, <object>, <embed>, <svg>, <style>, <form> — удаляются целиком.
  • Inline-обработчики событий (onclick=, onerror= и так далее) — вырезаются.
  • URI-схемы javascript:, vbscript:, data:text/html — нейтрализуются.

Ответ содержит sanitized: true, если что-то из перечисленного было удалено, — так вы узнаёте, что в исходнике было что-то опасное.

Максимальный размер body: 1 MB. Больше — 413.

Прочие кнопки

  • sync-check — запускает cv-sync-check.mjs в родительском проекте. Помечает несоответствия: проект указан в CV, но отсутствует в data/applications.md для соответствующего архетипа, и тому подобное.
  • 📄 Generate PDF — стримит generate-pdf.mjs. Файлы появляются в output/*.pdf. Требуется Playwright (страница Health показывает, установлен ли он в node_modules родителя). По окончании генерации самый свежий PDF автоматически скачивается в дефолтную папку Downloads; список на странице сохраняет все ранее сгенерированные файлы.

Советы по тону и формату

  • Один буллет — одно достижение с метрикой. «Reduced p99 latency by 38%» лучше «improved performance» для каждой рубрики оценки.
  • Порядок секций: Summary (3–5 строк), Experience (в обратном хронологическом порядке), Projects (максимум 5), Education, Skills (без дубликатов, без багажа buzzword’ов).
  • Уложитесь в 1500 слов. Scoring-рубрика рассчитана на плотную информацию; раскидистое CV получает штраф за шум.

5. Порталы и источники (portals.yml)

Конфигурация сканера лежит в portals.yml в корне родителя. Три раздела имеют значение. Три SPA-секции ниже совпадают 1:1 с канонической схемой career-ops.org из scan-job-portals.

Шорткат: URL #/portals теперь резолвится прямо в App settings и (если настроен региональный источник) прыгает к группе Regional sources — так что сохранённая в закладках или набранная вручную ссылка #/portals больше не даёт 404 (v1.42.0).

title_filter

title_filter:
  positive: [backend, engineer, senior, tech lead, golang, php]
  negative: [junior, intern, frontend, ios, android, java]
  seniority_boost: [Senior, Staff, Lead, Principal]

Найденная вакансия проходит, если её title содержит хотя бы одно positive-слово И ни одного из negative-слов. Настраивайте оба списка. Сравнение — подстрочное, регистр не учитывается.

seniority_boost — третий ключ title-фильтра. Слова из этого списка ничего не отфильтровывают — они поднимают совпавшие вакансии выше в результатах, чтобы «Senior Backend Engineer» оказывался над просто «Engineer». По умолчанию: ["Senior", "Staff", "Lead"]. Подстройте под то, как формулируются ваши целевые роли.

Начните с 3–5 положительных слов для ясности; расширяйте позже.

location_filter (опционально — web-ui 1.33.0, parent #570)

location_filter:
  allow:
    - "Remote"
    - "United States"
    - "Atlanta"
  block:
    - "India"
    - "London"
    - "Germany"

Фильтрует отсканированные вакансии по строке локации (подстрока, регистронезависимо), применяется и в ATS-проходе, и в регионарном. Семантика идентична каноническому scan.mjs career-ops:

  • Нет location_filter → все локации проходят (по умолчанию).
  • Пустая/отсутствующая локация → проходит (отсутствие данных не штрафуется).
  • Совпадение в block → отклонена (block приоритетнее allow).
  • allow пуст → проходит (block уже отфильтровал).
  • allow непуст → должна совпасть хотя бы с одним ключевым словом.

Ключ верхнего уровня в portals.yml (сосед title_filter, не вложен в russian_portals).

content_filter (опционально — web-ui 1.75.0, parent #974). Опциональный sibling верхнего уровня для location_filter с теми же списками ключевых слов positive / negative, но сопоставляемыми с текстом описания / сниппета вакансии, а не с её локацией:

content_filter:
  positive: ["python", "machine learning"]
  negative: ["security clearance", "on-site only"]

Семантика идентична location_filter: нет ключа → проходит всё; вакансия с пустым/отсутствующим описанием проходит (отсутствие данных не штрафуется); совпадение в negative → отклонена; positive пуст → проходит; positive непуст → должна совпасть хотя бы с одним ключевым словом (подстрока, регистронезависимо). Применяется и в ATS-проходе, и в регионарном. Затрагиваются только источники, которые отдают описание/сниппет (например, RSS) — любая другая вакансия проходит — поэтому включение фильтра никогда не отбрасывает молча строки из источников, не несущих тело. Используйте его, чтобы отбросить прошедшую по заголовку вакансию, чьё тело вскрывает deal-breaker.

search_queries

search_queries:
  - name: "Greenhouse — Rails Engineer"
    query: 'site:job-boards.greenhouse.io "Rails Engineer" OR "Ruby on Rails" remote'
    enabled: true
  - name: "Ashby — Senior Backend"
    query: 'site:jobs.ashbyhq.com "Senior Backend" remote'
    enabled: false

search_queries запускают AI-powered Option B-скан (/career-ops scan внутри Claude Code / Codex). Они НЕ выполняются in-process npm run scan (который ходит только по публичным API бордов). Используйте их, когда хотите находить роли в компаниях, которых ещё нет в tracked_companies. Установите enabled: false, чтобы сохранить запись, не запуская её.

tracked_companies

tracked_companies:
  - { name: Stripe,     enabled: true, careers_url: https://job-boards.greenhouse.io/stripe }
  - { name: Linear,     enabled: true, careers_url: https://jobs.ashbyhq.com/linear }
  - { name: JetBrains,  enabled: true, careers_url: https://jobs.lever.co/jetbrains }

Обязательные поля каждой записи: name и careers_url. Опциональные: api (явный эндпоинт Greenhouse / Ashby / Lever / Workable / SmartRecruiters / Workday), enabled: true|false для включения/исключения без удаления записи. ATS-сканер определяет ATS по паттерну URL (job-boards.greenhouse.io/<slug> → Greenhouse и так далее) и обращается к публичному boards-API каждой компании напрямую. Компании без распознаваемого ATS пропускаются (карточка Active Companies на /#/scan показывает их серыми с ○).

rss (RSS / Atom boards)

tracked_companies:
  - { name: LaraJobs, enabled: true, provider: rss, rss: https://larajobs.com/feed }
  - { name: WeWorkRemotely, enabled: true, provider: rss, rss: https://weworkremotely.com/remote-jobs.rss }

Нацельте сканер на любой джоб-борд с RSS/Atom-фидом (LaraJobs, WeWorkRemotely, RemoteOK, golangprojects, …), добавив запись с provider: rss и ключом rss: (или feed_url:) — без правок кода. RSS-адаптер парсит каждый <item> (CDATA + HTML-сущности, заголовки/компании очищаются от тегов), нормализует в вакансию и прогоняет тот же title_filter / location_filter + дедуп + добавление в pipeline, что и ATS-источники. После этого RSS появляется как выбираемый источник в выпадающем фильтре на #/scan. (web-ui v1.62.x)

russian_portals

russian_portals:
  sources: ["hh", "habr", "trudvsem", "getmatch", "geekjob"]      # или только один
  area: 113                 # 1=Москва, 2=СПб, 113=Россия, 1001=удалёнка
  per_page: 50
  only_remote: false
  queries:
    - "Senior PHP"
    - "Senior Go"
    - "Тимлид PHP"

queries — подстрочные совпадения без учёта регистра против заголовков вакансий на hh.ru и Habr Career. Аккуратнее с пересечениями с negative-списком — если "Senior PHP" стоит в queries, а "php" оказался в title_filter.negative, скан вернёт ноль результатов и консоль предупредит о конфликте.

Настройка русских порталов — подробное руководство

v1.29.0 поставляется с 5 русскоязычными адаптерами. Два не требуют ничего сверх дефолтного UA (habr-career — HTML-скрейп; trudvsem — государственный open-data API, без ключа и без гео-гейта). Два — HTML-скрейпы технических площадок (getmatch, geekjob — тоже без ключа). Один — каноничный hh.ru API, который может вернуть 403 с не-российских IP, если не выставить переменную HH_USER_AGENT через App settings → API keys & runtime (или не запускать сервер с российского IP / VPN-выхода).

Список источников

Ключ Метка Тип Auth Гео-ограничение
hh hh.ru JSON API опц. HH_USER_AGENT не-RU IP могут 403
habr Habr Career HTML нет нет
trudvsem Trudvsem JSON API (open-data) нет нет
getmatch GetMatch HTML нет нет
geekjob GeekJob HTML нет нет

Шаг 1 — Открой portals.yml

Файл лежит в корне родительского проекта career-ops/ (НЕ внутри web-ui/). Если его ещё нет, скопируй пример из родительского проекта:

# from the parent career-ops/ root (NOT web-ui/)
cp templates/portals.example.yml portals.yml
$EDITOR portals.yml

Шаг 2 — Включи все 5 источников

Добавь или обнови блок russian_portals, перечислив все источники, которые хочешь сканировать. Порядок в массиве не важен — сканер обходит их в порядке registry.

russian_portals:
  sources: ["hh", "habr", "trudvsem", "getmatch", "geekjob"]
  area: 113                  # 1=Moscow, 2=SPb, 113=Russia, 1001=remote
  per_page: 50               # how many vacancies per query per source
  only_remote: false         # set true to keep only remote postings
  queries:
    - "Senior PHP"
    - "Senior Go"
    - "Backend Senior"
    - "Тимлид PHP"

Шаг 3 — Настрой queries и фильтры

queries — это строки, по которым сканер ищет в каждом источнике. Каждый запрос исполняется по разу на источник — 4 query × 5 источников = 20 вызовов за скан. Держи список сфокусированным (3–7 запросов), чтобы скан укладывался в минуту. area — региональный код hh.ru (остальные источники его игнорируют). per_page — лимит вакансий на запрос на источник. only_remote: true фильтрует только remote на уровне адаптера (в таблице результатов также есть отдельный Remote-чип).

Типичные ошибки

Коллизия с negative-list’ом. Если слово из query ("php", "senior") также присутствует в title_filter.negative, все результаты вылетают на фильтре ещё до показа. Сканер на этапе скана пишет в stderr предупреждение — ищи строку ⚠ config: query "Senior PHP" contains "php" which is in the negative list. Решение — убрать конфликтующее слово из negative:

title_filter:
  positive: [backend, senior, lead, php, go, golang, python]
  negative: [junior, intern, frontend, ios, android]
russian_portals:
  queries:
    - "Senior PHP"     # OK — "php" no longer in negative list
    - "Senior Go"

Временно выключить один источник

Чтобы отключить источник без удаления данных, просто убери его ключ из sources:

russian_portals:
  sources: ["hh", "habr", "trudvsem"]   # only 3 of 5 sources will run

Проверка конфигурации

После сохранения portals.yml:

# 1. Save portals.yml.
# 2. In the SPA, switch to #/scan.
# 3. Click 🌐 Scan now.
# 4. Watch the SSE log for the per-source line per query:
#       "Senior PHP"
#         hh.ru    18
#         habr     21
#         trudvsem  3
#         getmatch  0
#         geekjob   2
#    A value of 0 is normal for some queries — it just means that
#    source had no matches. A "geo-blocked" or "timeout" line means
#    the adapter reached the site but couldn't read results.

CLI-bootstrap (scan-job-portals)

Канонический setup career-ops (запустите из корня родителя один раз):

cp templates/portals.example.yml portals.yml
$EDITOR portals.yml

Это весь bootstrap. Отредактируйте три раздела (title_filter, tracked_companies, search_queries, опционально russian_portals), сохраните — и можно сканировать.

Bootstrap-поведение SPA

При первом запуске сервер дописывает в portals.yml блок russian_portals: с комментариями, если его нет, — идемпотентно (второй старт ничего не делает, так как литерал russian_portals: уже на месте). Английские секции НЕ дописываются автоматически — они приходят из templates/portals.example.yml, который вы скопировали по каноническому bootstrap выше.

6. Состояние (#/health)

Все шлюзы настройки в виде бейджей OK / OPTIONAL / FAIL. Прочитайте эту страницу до того, как заводить любой «не работает» issue.

Расход и стоимость ИИ. Страница Расход ИИ (💳, рядом со «Здоровьем») показывает токены живых генераций ИИ по провайдерам за 24 ч / 7 д / 30 д / всё время с оценкой стоимости в USD по редактируемой таблице цен (к оплате не выставляется). Компактный счётчик ИСПОЛЬЗОВАНИЕ также закреплён внизу левой боковой панели на каждой странице — те же суммы токенов за 24ч/7д/30д и оценка стоимости за 24 часа, обновляется вживую; меню всегда остаётся видимым над ним, а по клику на заголовок он сворачивается.

Required-проверки (без них система не запустится)

  • Node version ≥ 18 — сервер использует нативный fetch и node:test.
  • Project root — CAREER_OPS_ROOT (переменная окружения или авто-детект) существует.
  • cv.md, config/profile.yml, portals.yml, data/applications.md, data/pipeline.md, modes/oferta.md.

Optional-проверки (только предупреждения)

  • Profile customized — candidate.full_name не совпадает с шаблонным placeholder.
  • GEMINI_API_KEY / ANTHROPIC_API_KEY — заданы в .env.
  • (server uses default UA) — имеет значение, только если вы сканируете hh.ru из-за пределов России.
  • Playwright (parent node_modules) — требуется для генерации PDF и check-liveness.mjs. Установите через cd $CAREER_OPS_ROOT && npm install && npx playwright install chromium.
  • Parent project dependencies — cd $CAREER_OPS_ROOT && npm install, если зависимости не установлены.
  • Каталоги data/, reports/, output/, jds/ — создаются автоматически при первой записи.

Когда сервер открыт за пределами loopback (HOST=0.0.0.0), абсолютные пути и точная версия Node заменяются в ответе на "hidden", чтобы любопытный сосед в сети не мог снять fingerprint вашей установки.

Run-кнопки

  • ▶ Doctor запускает node doctor.mjs и показывает вывод в модальном окне.
  • ▶ Verify pipeline запускает node verify-pipeline.mjs.

7. Поиск (#/scan)

Сканер обходит каждую включённую доску, дедуплицирует против вашей истории и пишет хиты в data/last-scan.json и data/pipeline.md.

Поиск + Исключить. Поле «Поиск» трактует запятые как ИЛИ («роли для поиска»); новое поле «Исключить» скрывает строки с любым из слов через запятую. Оба сохраняются в сохранённых поисках.

One-click-скан (SPA)

🌐 Scan запускает каждый включённый источник одним проходом:

  • Greenhouse / Ashby / Lever / Workable / SmartRecruiters / Workday (ATS-проход) для каждой компании в tracked_companies с распознаваемым ATS-URL.
  • Агрегаторы v1.75.0 для каждой записи tracked_companies, которая их включает: RemoteOK / Remotive / Working Nomads (ленты удалёнки на уровне доски, provider: <slug>) и IBM / Arbeitsagentur / Glints / Jobstreet · SEEK (config-driven, блок <provider>: на каждую запись).
  • hh.ru API + Habr Career + Trudvsem + GetMatch + GeekJob для каждого query из russian_portals.

Две фазы — один клик (v1.29.2). Единственная кнопка 🌐 Scan запускает И ATS-проход, И регионарный — в одном SSE-стриме. В логе появятся два заголовка фаз, по очереди:

  1. ▶ ATS scan (Greenhouse + Ashby + Lever) — EN ATS-доски.
  2. ▶ Regional scan (hh.ru + Habr Career) — 5 RU-источников из registry.

Каждая фаза заканчивается итогом ✓ done · NEW=N. Если видишь только ATS-фазу — твой стенд на сборке до v1.29.2; обнови. До v1.29.2 SSE-клиент закрывался на первом done, и регионарная фаза тихо терялась (tests/scan-stream-multi-phase.test.mjs — регрессионный гейт).

Живой SSE-лог стримится в правую панель, пока скан идёт. Нажмите Stop (или просто уйдите со страницы), чтобы прервать — сервер отменит in-flight HTTPS-запросы через AbortController.

Фильтры результатов

Под логом таблица результатов рендерит строки из data/last-scan.json.

v1.78.1 — живое автообновление. Таблица результатов теперь обновляется автоматически, пока идёт скан, и ещё раз сразу после его завершения — без ручной перезагрузки или переключения страницы.

v1.80.0 — Max per source и карантин источников. Поле Max per source рядом с кнопкой Scan ограничивает, сколько вакансий вносит каждая доска (пусто/0 = без ограничения, по умолчанию) — удобно, когда одна огромная доска иначе доминировала бы. Отдельно: любой источник, возвращающий постоянную ошибку 404 / 410, записывается в data/scan-quarantine.json и пропускается при последующих сканированиях (самовосстановление: повторная попытка через 14 дней), поэтому мёртвые слаги перестают засорять лог. Отключается через scan_quarantine: false в portals.yml.

Фильтры:

  • Free text — подстрочное совпадение по title / company.
  • Source dropdown — Arbeitsagentur / Ashby / BambooHR / Breezy HR / Comeet / GeekJob / Glints / Greenhouse / GetMatch / Habr Career / hh.ru / IBM / Jobstreet · SEEK / Lever / Personio / Recruitee / RemoteOK / Remotive / RSS / SmartRecruiters / SolidJobs / Teamtailor / Trudvsem / We Work Remotely / Workable / Workday / Working Nomads (автозаполняется из GET /api/scan/sources).
  • Remote / Hybrid / Onsite dropdown.
  • Country dropdown (v1.78.0) — гео-фильтр, заполняемый из стран, обнаруженных в текущих результатах, каждая показана со своим эмодзи флага и счётчиком (напр. 🇩🇪 Germany (12)). Выберите одну, чтобы оставить только вакансии, привязанные к этой стране. Детектирование сопоставляет свободный текст локации вакансии (названия стран/алиасы + ~100 крупных городов рынка труда) со страной; оно консервативно и никогда не угадывает, поэтому вакансия, чью локацию не удалось определить — или чисто «Remote»-объявление — остаётся в All countries. Сочетайте его с выпадающим списком типа работы, чтобы находить вакансии, привязанные к стране, и удалённые.
  • Posted within dropdown (v1.80.0) — клиентский фильтр по возрасту (Последние 24 часа / 7 дней / 30 дней). Строки, чей pubDate старше, скрываются; строки без указанной даты проходят (отсутствие данных не штрафуется).
  • ★ Избранное (v1.80.0) — кликните по ☆ в любой строке, чтобы добавить вакансию в избранное (хранится в localStorage по URL); отметьте ★ Favorites в панели фильтров, чтобы показать только избранные строки. Звёздочки переживают сканирования и перезагрузки.
  • Сохранённые поиски (v1.80.0) — панель над фильтрами: задайте имя текущему набору фильтров и нажмите 💾 Save, затем применяйте его повторно из выпадающего списка или 🗑 Delete его. Хранится в localStorage; повреждённое/изменённое значение чисто сбрасывается в пустое.
  • Stack chips (PHP / Go / Backend / Senior / …) — авто-определяются по строке через Skills.detectTech и Skills.detectLevel. Multi-select работает как пересечение: выбор PHP + Senior покажет строки, где есть ОБА признака.
  • Dynamic chips под статичными stack-чипами — топ-25 самых частых capitalized-токенов из заголовков, чтобы UI адаптировался под роли, которые вы реально сканируете (маркетинг, дизайн, финансы…), а не был жёстко привязан к backend-engineer-словарю.

Карточка Active Companies

Сворачиваемая карточка со списком каждой компании из portals.yml и её статусом скана:

  • ✓ зелёный тег — прямая поддержка API (Greenhouse / Ashby / Lever / Workable / SmartRecruiters / Workday).
  • ○ серый тег — fallback на web-search-prompt (нет совпадения API).

Клик по имени компании → подставляет имя в фильтр результатов выше. Клик по иконке ↗ → открывает careers_url компании в новой вкладке.

CLI-флоу скана (scan-job-portals)

Два способа сканировать из CLI (оба кладут URL в тот же data/pipeline.md, который читает SPA):

Option A — прямой скрипт (~30 с, ноль AI-токенов):

npm run scan                          # все доски Greenhouse/Ashby/Lever
npm run scan -- --dry-run             # предпросмотр без сохранения
npm run scan -- --company Anthropic   # одна tracked-компания

Работает только для Greenhouse / Ashby / Lever / Workable / SmartRecruiters / Workday (распознаваемые ATS-URL). AI-токены не расходуются — скрипт стучится в публичные boards-API напрямую.

Option B — AI-powered browser-скан:

/career-ops scan

Внутри Claude Code / Codex / Cursor / Gemini CLI. Использует токены модели. Заходит на каждую страницу tracked_companies напрямую и умеет находить доски без API (career-страницы, кастомные ATS, региональные порталы). Медленнее, но шире. Полезно, когда ATS-проход ничего не находит для цели, про которую вы точно знаете, что она нанимает.

Output (оба пути) — новые JD-URL добавляются в data/pipeline.md, каждый посещённый URL логируется в data/scan-history.tsv (дедуп на все будущие сканы), печатается сводка: companies scanned · jobs found · filtered by title · duplicates skipped · new offers added.

Пороги действий по score (применяйте после /career-ops pipeline, который batch-оценивает новые URL):

Score Рекомендуемый следующий шаг
≥ 4.5 /career-ops apply — высокий fit, подавайтесь сразу
4.0 – 4.4 подача или /career-ops contacto для тёплого интро
3.5 – 3.9 /career-ops deep — сначала изучите компанию
< 3.5 пропустите, если нет конкретной личной причины

Страницы #/dashboard и #/tracker в SPA подсвечивают каждую строку со score ≥ 4.0, чтобы вы могли выбрать действие, ничего не перезапуская.

Follow-up-команды

После оценки канонические продолжения такие:

  • /career-ops apply — заполнить заявку с подогнанными ответами
  • /career-ops contacto — составить LinkedIn / email-аутрич
  • /career-ops deep — глубоко исследовать компанию / роль
  • /career-ops tracker — посмотреть статус pipeline

hh.ru — парсится с сайта (с июля 2026 нужен российский IP)

hh.ru сканируется чтением публичной поисковой выдачи сайта (hh.ru/search/vacancy) — так же, как Habr Career: без ключа и настройки. Однако с июля 2026 hh.ru отдаёт HTTP 451 (региональная юридическая блокировка) для IP за пределами России, поэтому скан работает только с российского IP — запускайте сервер из России или через VPN с российской точкой выхода. При первом 451 (или анти-бот 403) сканер отключает hh.ru до конца прогона и пишет об этом в лог, так что остальные российские источники дорабатывают нормально. JSON API (api.hh.ru) намеренно не используется: он возвращает 403 forbidden любому программному клиенту независимо от IP и User-Agent.

Даже из сети, которая выглядит правильной, hh.ru может счесть исходящий IP VPN/прокси (любой датацентровый/хостинговый IP попадает под это) и отправить скан 302-редиректом на заглушку /vpncheeck («VPN мешает работе сайта»), которая отвечает HTTP 200 с нулём вакансий. Сканер распознаёт этот редирект, отключает hh.ru до конца прогона и сообщает об этом в логе. Решение — на стороне сети: убедитесь, что трафик действительно выходит через резидентный IP — системный VPN или прокси часто остаётся включённым, даже когда переключатель в браузере выключен (проверьте реальный исходящий IP, например на api.ipify.org).

8. Воронка (#/pipeline)

Инбокс URL, ожидающих оценки. Хранится в data/pipeline.md.

Полоса обзора. Компактная полоса сверху показывает пайплайн с одного взгляда — сколько URL во входящих, сколько отслеживается и счётчики Applied/Responded/Interview/Offer, каждый ведёт в трекер.

Добавление URL

Три способа:

  • Введите или вставьте URL и нажмите + Add.
  • Используйте глобальный поиск в верхней панели (его бейдж показывает Enter): вставьте любую ссылку http(s)://… и нажмите Enter, чтобы открыть авто-pipeline; введите любой другой текст, и Enter переходит на #/scan с предзаполненным этим запросом (v1.78.1). Ctrl/Cmd+K по-прежнему фокусирует поле там, где это разрешает браузер. Логотип бренда возвращает на дашборд.
  • Запустите Scan (см. выше) — свежие хиты идут в pipeline автоматически.

Каждый URL проходит на сервере через isValidJobUrl(). Loopback (localhost, 127.0.0.1), file://, javascript:, IP-литералы и строки с template-символами (<, >, ") — все возвращают 400.

Server-side preview pane

Клик по строке pipeline загружает превью справа. Большинство ATS-досок не отдают CORS-заголовки, так что браузер не может получить их напрямую; сервер проксирует запрос, вырезает <script> / <style> и HTML-теги и возвращает до 8 KB plain text.

Preview-прокси проходит по редиректам вручную с пер-хоповой SSRF-валидацией — каждый заголовок Location снова прогоняется через isValidJobUrl(), поэтому враждебная доска не сможет отбросить вас на loopback / приватный IP / file://. Лимит: 3 хопа, таймаут 15 секунд.

Действия в строке

  • ▶ — переход на #/evaluate?url=… с предзаполненным URL.
  • ✕ — удаляет URL из data/pipeline.md.

Кнопки в правом верхнем углу

  • ⚡ Evaluate first — открывает первый URL очереди на странице Evaluate, готовый к оценке.
  • Scan — вернуться к сканеру за новыми URL.

9. Оценить (#/evaluate)

Оценивает одно JD против cv.md и config/profile.yml. Возвращает структурированную оценку A–F по modes/oferta.md и score 0–5.

Input

Вставьте JD в textarea или придите сюда из #/pipeline с ?url=<href> — страница получит URL через тот же SSRF-safe-прокси, который используется для превью pipeline, и предзаполнит textarea.

Нажмите 💾 Save JD, чтобы сохранить JD в jds/jd-<date>-<ts>.txt для аудита (или передайте save: true в API-вызове — эффект тот же).

Цепочка fallback

  1. Anthropic — предпочтительный путь при заданном ANTHROPIC_API_KEY. Сервер бандлит cv.md, config/profile.yml, modes/_shared.md и modes/oferta.md в блок <project_context> перед промптом (каждый файл обрезается на 16 KB, общий prompt soft-cap 200 KB). Возвращает grounded markdown прямо на страницу.
  2. Gemini — при заданном только GEMINI_API_KEY. Сервер спавнит gemini-eval.mjs с JD как временным файлом. Free-tier-модель (gemini-2.0-flash) нормально справляется с рутинным скорингом.
  3. Manual — ключ не задан. Страница возвращает готовый prompt, который можно вставить в Claude Code, ChatGPT или любой другой LLM.

Output-секции (канонический A–F с career-ops.org)

Выравнивание v1.15.0. Буквы блоков теперь совпадают с канонической схемой career-ops.org. До v1.15 отчёты использовали A–G (с C=Risks, F=Verdict, G=Legitimacy); мы по-прежнему рендерим их как есть для обратной совместимости, но новые отчёты эмитят A–F с канонической семантикой ниже. Score и Legitimacy теперь живут в заголовке отчёта (score: 4.2/5, legitimacy: High|Medium|Low).

A. Role Summary — 3 буллета (риски вынесены инлайном). B. CV Match — топ-3 совпавших навыка и топ-3 недостающих. C. Strategy — рекомендация: apply now / contacto first / deep first / skip. До v1.15 называлось Risks. D. Compensation — относительно вашего target.comp_total_min_usd (legacy) или compensation.target_range (canonical). E. Personalization — угол подачи, framing по архетипу, хуки для cover letter / outreach. До v1.15 называлось Application Strategy. F. STAR stories — 1–3 готовых STAR-блока под роль. До v1.15 называлось Verdict (raw score); score теперь появляется в заголовке отчёта рядом с legitimacy.

Сохранение отчёта

Нажмите 💾 Save report (или используйте флаг save в API-вызове), чтобы сохранить markdown в reports/<date>-<company>-<role>.md. Распарсенный заголовок отчёта (Score / Legitimacy / URL) появится на странице Reports и на Dashboard.

Batch-оценка при 10+ JD

Для одного JD эта страница #/evaluate — правильный инструмент. Для 10+ URL, стоящих в pipeline, поштучный клик-через непрактичен — переходите к подразделу Batch evaluate в §14 (запуск ./batch/batch-runner.sh из родителя), дайте ему отработать ночью и возвращайтесь на #/reports / #/tracker за результатами. Полный флоу: batch-evaluate-offers.

10. Отчёты (#/reports)

Просмотр всех сохранённых оценок. Карточки показывают title, дату, флаг legitimacy и score (цветовая раскраска: зелёный ≥ 4.0, жёлтый ≥ 3.0, красный ниже).

Клик по карточке открывает полный markdown. Пагинация: 12 на страницу; элементы управления внизу.

В режиме одного отчёта также есть:

  • ← All reports — назад к сетке.
  • 🔗 Open JD — открывает оригинальную вакансию в новой вкладке.

11. Трекер (#/tracker)

CRM. Одна строка — одна заявка; хранится в data/applications.md как GFM-таблица.

Поток статусов

Evaluated → Applied → Responded → Interview → Offer / Hired / Rejected / Discarded / SKIP.

Hired (v1.118.0) — финальный счастливый статус: оффер принят. Трекер отмечает его праздничным бейджем и встречает баннером «работа найдена».

Whitelist статусов проверяется на сервере; любое другое значение в POST /api/tracker сбрасывается на Evaluated. Канонический переход Evaluated → Applied происходит автоматически, когда вы подтверждаете Submitted. в конце /career-ops apply (см. §14).

Структура колонок

Колонка Что это
# Авто-нумерация с padding нулями (001, 002, …).
Date ISO-дата (YYYY-MM-DD). По умолчанию — сегодня.
Company Свободный текст. Пайпы (|) и переводы строки экранируются автоматически.
Role То же.
Score Формат N/5 (например, 4.2/5).
Status Whitelist enum.
PDF ✅, если generate-pdf.mjs уже отработал для этой строки.
Report Markdown-ссылка на соответствующий reports/*.md.
Notes Свободный текст, до 200 символов.

Фильтры

  • Status dropdown.
  • Score dropdown — ≥ 4.0 (high), ≥ 3.0 (mid), < 3.0 (low).
  • Search — подстрочное совпадение по company + role.

Любой фильтр сбрасывает пагинатор на страницу 1. По 25 строк на страницу.

Кнопки обслуживания

  • ▶ Normalize запускает normalize-statuses.mjs — каноникализирует написание статусов (applied → Applied, interview → Interview).
  • ▶ Dedup запускает dedup-tracker.mjs — удаляет дубликаты по (company, role) без учёта регистра.
  • ▶ Merge запускает merge-tracker.mjs — подтягивает ожидающие записи из batch/tracker-additions/*.tsv (куда batch-флоу родителя кладёт заявки, отправленные через Apply-хелпер). Дедуплицирует и архивирует обработанные файлы в batch/tracker-additions/merged/. Восходящий batch-флоу описан в batch-evaluate-offers.

Добавление строк

POST /api/tracker — body { company, role, score?, status?, url?, reportSlug?, notes?, date? }. Дедуп по (company, role) без учёта регистра. Из UI: страница Evaluate предлагает кнопку «Add to tracker» после успешного скоринга.

12. Глубокий рисёрч (#/deep)

Генерирует структурированный бриф компании: snapshot, инженерная культура, недавние новости, Glassdoor sentiment, процесс интервью, точки давления при переговорах, три умных вопроса для рекрутера.

Input

Два поля — название компании и (опционально) роль. Структуру задаёт шаблон режима (modes/deep.md).

Output-пути

Та же fallback-цепочка, что и у Evaluate:

  1. Anthropic live (предпочтительно) — bundleProjectContext инлайнит cv + profile + _shared.md + deep.md. Output: 10–30 KB grounded markdown, сохраняемого в interview-prep/<company>-<role>.md.
  2. Gemini live — вызов gemini-eval.mjs. То же место сохранения.
  3. Manual prompt — страница выдаёт готовый prompt для Claude Code (у которого есть WebFetch + WebSearch, и он может сделать настоящий ресёрч).

Подсказки

  • Anthropic на claude-sonnet-4-6 обычно возвращает ~13 KB полезного текста за 1–3 минуты на вызов.
  • У Anthropic SDK нет встроенного web search. Для ролей, где нужны свежие новости + Glassdoor sentiment, вставьте manual prompt в Claude Code и дайте ему воспользоваться инструментом WebFetch.
  • Live-вызовы платные; один deep-research-вызов Sonnet 4.6 стоит примерно $0.30–0.50.

13. Подсказки режимов (семь страниц /#/<mode>)

Доска каденции (v1.117.0). Страница Follow-up теперь открывается детерминированной доской каденции на данных родительского followup-cadence.mjs: срочность по каждой заявке (🔴 срочно / 🟠 просрочено / 🟡 ожидание / 🔵 остыло) с днями до следующего шага, плюс кнопка «Проставить даты фоллоу-апов», закрепляющая первую дату для каждой строки Applied (followup-seed.mjs --backfill). Без родительских скриптов доска честно сообщает «недоступно».

Семь prompt builders: Project-идеи, Training-планы, Follow-up-письма, Batch-оценки, Outreach к рекрутерам, one-pager Interview prep и Patterns-ретроспективы. Каждая оборачивает конкретный шаблон modes/<slug>.md:

Страница Slug Назначение
#/project project Подогнать портфолио-проект под целевую роль.
#/training training Анализ skill-gap → план обучения.
#/followup followup Драфт письма после интервью.
#/batch batch Prompt для batch-оценки нескольких JD.
#/contacto contacto Outreach-сообщение для рекрутера / referral.
#/interview-prep interview-prep One-pager под конкретный раунд интервью.
#/patterns patterns «Какие паттерны делали меня успешным?» — рефлексия.

Общая форма

У каждой страницы небольшая форма (поля специфичны для режима), кнопка ▶ Generate prompt (manual) и — при наличии Anthropic- или Gemini-ключа — кнопка ⚡ Run live, которая повышается до основной.

Клик по ▶ Generate prompt возвращает собранный prompt, в котором ваши значения формы JSON-stringify’нуты в блок User-supplied context:, а далее идёт дословный шаблон modes/<slug>.md. Копируйте и вставляйте в свой любимый LLM.

Клик по ⚡ Run live отправляет тот же prompt в Anthropic (или Gemini), с cv.md + profile.yml + _shared.md, инлайн через bundleProjectContext. Результат рендерится на странице, копируется и скачивается как .md.

Семь страниц — это явный allowlist. Режимы с отдельным маршрутом (oferta → Evaluate, deep → Deep research) и режимы, которые родительский проект поддерживает только внутри Claude Code (apply, scan, pipeline, tracker, pdf, latex, ofertas, auto-pipeline), сознательно не выведены в этот UI.

14. Чек-лист отклика (#/apply)

Когда вы решили подаваться, эта страница Apply helper генерирует чек-лист подачи для самого шага отправки. Она НЕ заполняет формы автоматически — этот флоу остаётся в /career-ops apply внутри Claude Code, который использует Playwright в родительском проекте.

Режим чек-листа в SPA (#/apply)

Чек-лист SPA рассчитан на пользователей, которые предпочитают заполнять форму вручную, без вызова Playwright. Он покрывает:

  1. Запустить /career-ops apply <url> в Claude Code, чтобы прочитать форму через Playwright (пропустите этот шаг, если заполняете вручную).
  2. Проверить, что вакансия ещё активна (check-liveness.mjs).
  3. Убедиться, что CV актуально (cv-sync-check.mjs, затем PDF, если score ≥ 4.0).
  4. Адаптировать cover letter / ответ на «Why us?» с использованием STAR+R proof points из cv.md.
  5. Честно ответить на вопросы EEO / sponsorship / start-date.
  6. Сохранить заполненные ответы в interview-prep/{company}-{role}.md до отправки.
  7. НИКОГДА не submit’ьте автоматически — финальную кнопку нажимаете вы (человек).
  8. После submit: добавить строку в data/applications.md (или записать TSV в batch/tracker-additions/).

Ручное заполнение vs Playwright-assisted

Два пути до фактической отправки:

  • Вручную — открыть careers-страницу в обычной вкладке браузера, пройти по SPA-чек-листу выше, копировать-вставлять ответы. Playwright не нужен. Подходит, когда форма короткая или у вас не установлен Chromium.
  • С помощью Playwright — запустить /career-ops apply <company> в Claude Code (в родительском проекте). Playwright открывает собственный браузер, читает каждое поле формы и возвращает пронумерованные черновики ответов. Submit вы по-прежнему нажимаете сами. Подходит, когда форма длинная, динамическая или вам нужен аудит-трейл «какой вопрос — какой ответ».

Полный CLI-флоу apply (apply-for-a-job)

Предусловия:

  1. Сначала запустите /career-ops pipeline, чтобы у JD появился evaluation-отчёт в reports/. Команда apply зависит от существующей оценки; если её нет, сначала прогоните pipeline.
  2. Отчёт и профиль должны быть загружены.
  3. Рекомендуется: установлен Playwright (npx playwright install chromium — см. раздел Playwright Setup ниже). При отсутствии происходит fallback на WebFetch (только текстовое превью формы, без click-fill).

Пронумерованный флоу (канонические 8 шагов):

  1. Запустите команду с названием компании:

    /career-ops apply <company>

    Пример: /career-ops apply Anthropic. Без аргумента на следующем шаге передайте скриншот формы, вставленный текст формы или URL заявки.

  2. Локализация отчёта. Система находит соответствующую оценку в reports/ (ту, что создал /career-ops pipeline или #/evaluate ранее).

  3. Открытие формы. Playwright автоматически запускает окно браузера — открывать его руками НЕ нужно.

  4. Чтение полей. Система читает и парсит каждое поле формы (label, type, required, options для select-ов).

  5. Генерация ответов. career-ops формирует подогнанные ответы для каждого поля на основе вашего профиля, proof points и роли.

  6. Возврат нумерованного списка. Вы получаете ответы в порядке полей формы — простые поля (имя, email) первыми, свободный текст (cover letter, «Why us?») последним. Помеченные пункты указывают, что требует внимания человека: salary anchor, недостающие детали резюме, опциональные вопросы.

  7. Ручное заполнение. Вы копируете и вставляете каждый ответ в соответствующее поле. Этот шаг ручной, не автоматизированный. Вы сначала проверяете каждый ответ.

  8. Пользователь нажимает Submit. Submit нажимаете вы сами. career-ops никогда не нажимает Submit. Подтвердите завершение, напечатав в чате:

    Submitted.

Автоматические обновления на Submitted.:

  • Статус меняется Evaluated → Applied в data/applications.md.
  • Заполненные ответы остаются в секции G отчёта для будущих ссылок.

Handoff в трекер:

/career-ops tracker

Следите за статусом всего пайплайна, независимо от score роли.

Batch evaluate (batch-evaluate-offers)

Когда у вас 10+ JD для оценки за раз (по-штучный #/evaluate в SPA непрактичен для такого объёма), используйте batch-раннер из CLI.

Файл ввода — batch/batch-input.tsv (tab-separated):

Колонка Назначение
id Уникальный последовательный номер
url Полная ссылка на вакансию
source Платформа-источник (LinkedIn, Greenhouse и так далее)
notes Опциональная контекстная заметка

Пример строки:

1<TAB>https://jobs.example.com/senior<TAB>LinkedIn<TAB>

Флаги ./batch/batch-runner.sh:

  • --dry-run — предпросмотр ожидающих офферов без оценки. Всегда запускайте это первым, чтобы провалидировать TSV.
  • --parallel N — запускает N воркеров одновременно (рекомендуются значения 1, 2 или 3).
  • --min-score X.X — пропускает сохранение офферов со score ниже порога. Полезно, когда хочется хранить отчёты только по high-fit-ролям.
  • --retry-failed — повторно обрабатывает только офферы, упавшие в предыдущем запуске (сетевые сбои, лимит запросов).
  • --max-retries N — пытается обработать упавшие офферы до N раз (по умолчанию: 2).
  • --model NAME — модель Claude для claude -p --model (career-ops 1.8.0, #504). Не задано = модель по умолчанию подписки Claude Max. Для больших батчей бери дешевле, напр. claude-sonnet-4-6. В #/batch — поле Модель (web-ui 1.31.0).
  • --start-from N — пропустить ID офферов меньше N (продолжить частично обработанный батч). В #/batch — поле Старт с # (web-ui 1.31.0).

Стандартная последовательность:

  1. Отредактируйте batch/batch-input.tsv — одна строка на JD.

  2. Dry-run (рекомендуется первым):

    ./batch/batch-runner.sh --dry-run

  3. Запуск — последовательно или параллельно:

    ./batch/batch-runner.sh                       # по одному
./batch/batch-runner.sh --parallel 2          # два параллельно
./batch/batch-runner.sh --parallel 3          # три параллельно
./batch/batch-runner.sh --parallel 2 --min-score 4.0  # хранить только high-fit

  4. Повтор упавших (сеть / rate-limit):

    ./batch/batch-runner.sh --retry-failed --max-retries 3

  5. Отчёты появляются в reports/ как {id}-{company}-{YYYY-MM-DD}.md. Сводные строки добавляются в batch/tracker-additions/.

  6. Merge в трекер:

    node merge-tracker.mjs                 # применить batch additions
node merge-tracker.mjs --dry-run       # предпросмотр merge

    Команда merge дедуплицирует записи и архивирует обработанные файлы в batch/tracker-additions/merged/.

SPA отображает получившиеся отчёты в #/reports (пагинация, цветовая раскраска score-pill) и tracker-строки в #/tracker — ровно так же, как если бы вы добавили каждую через #/evaluate. Совмещайте с кнопкой обслуживания ▶ Merge на #/tracker, если не хочется уходить в CLI.

Установка Playwright (set-up-playwright)

Требуется для двух фич career-ops:

  • Form-fill в /career-ops apply (шаг 3 выше — Playwright открывает браузер, читает label’ы полей, предлагает ответы).
  • Генерация PDF через /career-ops pdf и кнопку 📄 Generate PDF в SPA на #/cv / #/reports/:slug / #/evaluate / #/deep / #/interview-prep.

Fallback при отсутствии Playwright: apply-флоу падает на WebFetch (только текстовое превью формы, без click-fill). Генерация PDF просто завершается ошибкой.

Core setup (запустите из корня career-ops-родителя):

# Установить Chromium для Playwright
npm install
npx playwright install chromium

# Зарегистрировать Playwright MCP, чтобы Claude Code мог управлять формами
claude mcp add playwright npx @playwright/mcp@latest

# Проверить все три компонента (Chromium, библиотека Playwright, MCP)
npm run doctor

Альтернативная регистрация MCP — добавьте в .claude/settings.local.json:

{
  "mcpServers": {
    "playwright": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@playwright/mcp@latest"]
    }
  }
}

Особенности поведения:

  • Headless по умолчанию. Playwright работает в фоне. Чтобы увидеть браузер, скажите Claude: open up with playwright the browser and fill out the entire form.
  • Три роли в одном пакете — npm-установка Playwright даёт вам библиотеку браузерной автоматизации, движок рендеринга PDF для /career-ops pdf и (через MCP) workflow form-fill внутри Claude Code.
  • Проверьте до того, как полагаться на него — npm run doctor подтверждает, что все три компонента работают. Страница Health в SPA выводит проверку Playwright (parent node_modules), которая быстро падает, если Playwright отсутствует.

15. Подготовка к интервью

Это пост-research, пре-interview фаза. Три артефакта этого приложения сходятся здесь:

  1. Сохранённые deep-research-файлы в interview-prep/, по одному на пару «компания-роль», которую вы исследовали. Просматривайте со страницы Deep research или напрямую через /api/interview-prep.
  2. Режим Patterns (#/patterns) — генерирует self-reflective prompt: «По моим последним N интервью / офферам / отказам — какие паттерны держатся?» Полезно, когда у вас уже накопилось 5+ строк в трекере.
  3. Режим Interview-prep (#/interview-prep) — предзаполняет one-pager под конкретный предстоящий раунд (behavioral, technical, system design). Output идёт в ту же папку interview-prep/.

Рекомендуемый workflow

Для каждого интервью, которое у вас в календаре:

  1. Перезапустите Deep (или откройте сохранённый файл) накануне.
  2. #/interview-prep — сгенерируйте one-pager под конкретный раунд. Вставьте в свои заметки.
  3. Раунды system design / coding — откройте #/training и попросите 30-минутный таргетированный refresher по той подсистеме, на которой делается акцент в JD.
  4. Раунды по компенсации — откройте deep-research-файл и перейдите к секции «Negotiation leverage points». Принесите 2–3 конкретных data points (Glassdoor band, недавнее финансирование, сравнимый оффер от другой компании).
  5. Behavioral-раунды — вытащите STAR+R-истории из вашего cv.md, которые попадают в секцию B исходного отчёта Evaluate.

Сразу после интервью:

  1. Обновите строку в трекере: status → Responded (затем Interview, Offer и так далее).
  2. Запустите #/followup, чтобы составить thank-you-письмо.
  3. Если вы узнали новую информацию (диапазон компенсации, состав команды, неожиданная деталь tech-stack), отредактируйте сохранённый interview-prep/<company>-<role>.md, добавив секцию ## Post-round notes, — будущий вы скажет спасибо.

16. Activity log и Troubleshooting

Activity log (#/activity)

Аудит-трейл каждого state-changing-запроса, который попадает на сервер. Записывает: добавления в pipeline, записи в tracker, save’ы CV, save’ы JD, запуски evaluate, запуски deep-research, запуски скана, изменения конфигурации, запуски mode’ов.

Секреты (ANTHROPIC_API_KEY, GEMINI_API_KEY) редактируются на входе; реальное значение ключа никогда не попадёт в data/activity.jsonl.

Фильтр по префиксу действия (pipeline., cv., evaluate, scan. и так далее). По 25 строк на страницу; сервер возвращает до 500 последних событий.

Troubleshooting

Симптом Вероятная причина Решение
Health красная по cv.md Первый запуск, файла ещё нет touch $CAREER_OPS_ROOT/cv.md, затем refresh.
Health красная по Profile customized candidate.full_name всё ещё Jane Smith Отредактируйте config/profile.yml.
hh.ru: HTTP 403 в логе скана Не-российский IP, нет (server uses default UA) Зарегистрируйтесь на dev.hh.ru/admin, используйте российский IP / VPN.
gemini-eval.mjs: ERR_MODULE_NOT_FOUND Зависимости родителя не установлены cd $CAREER_OPS_ROOT && npm install.
Generate PDF выдаёт ошибку Playwright не установлен в родителе cd $CAREER_OPS_ROOT && npx playwright install chromium.
/career-ops apply говорит «no report found» Pipeline ни разу не оценивал этот JD Сначала запустите /career-ops pipeline (или #/evaluate); см. предусловия §14.
batch-runner.sh: no such file Запуск из неверной директории cd $CAREER_OPS_ROOT перед вызовом ./batch/batch-runner.sh.
Сервер ругается EADDRINUSE: 4317 Старый инстанс ещё работает pkill -f 'node server/index.mjs', затем перезапустите.
Live-вызов LLM висит > 2 минут Огромный prompt или Anthropic тормозит Проверьте /api/health (флаг Anthropic); сервер делает soft-cap промптов на 200 KB и возвращает 413.
Pipeline-превью показывает (unsafe redirect) Вакансия редиректит на приватный IP / loopback Это защитная мера (REVIEW-B1). Целевой URL отклоняется, исходный URL не меняется.
Текст строки трекера ломает таблицу Пайп в имени компании на pre-v1.9.1 Обновитесь до v1.9.1+ — пайпы экранируются end-to-end (BF-1).
npm test падает на свежем клоне Тесты предполагают layout родителя Используйте CAREER_OPS_ROOT=$(mktemp -d) и поднимите фикстуры.

Для более глубокой диагностики: запустите ▶ Doctor на странице Health, скопируйте вывод и поищите проблему в issue-трекере на https://github.com/Fighter90/career-ops-ui/issues.

17. Как добавить новый источник для скана

career-ops-ui рассматривает каждый job-сайт как adapter — единый файл в server/lib/sources/<slug>.mjs, который умеет fetch’ить и нормализовать результаты одного сайта. По состоянию на v1.118.0 registry server/lib/sources/ поставляется с 59 адаптерами — 54 английских + 5 русских досок. Английский набор охватывает основные ATSes (Greenhouse / Ashby / Lever / Workable / SmartRecruiters / Workday), агрегаторы уровня всей доски, выбираемые через явный provider: (RemoteOK, Remotive, We Work Remotely, NoDesk, Get on Board, Amazon, …), и ATSes на тенант, автоматически определяемые по хосту careers_url или явному api: URL (BambooHR, Personio, Recruitee, Teamtailor, Avature, SAP SuccessFactors, …). Полный список никогда не нужно пересчитывать здесь вручную — он автоматически обнаруживается из server/lib/sources/ и показывается вживую в выпадающем списке Source на #/scan. См. §5 для YAML и docs/portals-examples.md для готовых copy-paste-записей.

v1.69.0 (P-14) — авторегистрация по принципу drop-in. Добавление 12-го источника теперь — это просто одни файл. Реестр (server/lib/sources/registry.mjs) больше не содержит список с ручной поддержкой — при старте он сканирует папку (readdirSync + динамический import()) и собирает блоки export const meta из каждого *.mjs. Напиши адаптер, объяви его meta — и он немедленно появится в сканере, в dropdown фильтра #/scan и в RU-диспетчере без каких-либо правок в registry.mjs. (RU-источникам по-прежнему нужна одна строка в portals.yml родительского проекта; см. Шаг 5.)

Шаг 1 — Пишем adapter

Создай server/lib/sources/<slug>.mjs. Два паттерна в зависимости от того, есть ли у сайта JSON API или только HTML:

Источник с JSON API (самый чистый — используй его, когда у сайта есть открытый endpoint):

// server/lib/sources/example.mjs
const ENDPOINT = 'https://example.com/api/v1/vacancies';
const UA = 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) ...';

// v1.69.0 (P-14) — self-describing metadata. The registry auto-discovers
// this block at boot; THIS is what registers the source (see Step 2).
export const meta = {
  value: 'example',          // ← must equal job.source written below
  label: 'Example.com',      // ← shown in the #/scan filter dropdown
  region: 'ru',              // ← 'en' (ATS sweep) | 'ru' (regional dispatcher)
  configKey: 'example',      // ← RU only; the key used in portals.yml
};

export async function searchExample(query, opts = {}) {
  const { onlyRemote = false, fetchImpl = fetch, signal } = opts;
  const res = await fetchImpl(`${ENDPOINT}?text=${encodeURIComponent(query)}`, {
    signal,
    headers: { 'User-Agent': UA, Accept: 'application/json' },
  });
  if (!res.ok) {
    const err = new Error(`Example: HTTP ${res.status}`);
    err.status = res.status;
    throw err;
  }
  const data = await res.json();
  return (data.items || []).map(normalizeExample);
}

function normalizeExample(item) {
  return {
    id: `example-${item.id}`,
    title: item.title || '',
    company: item.company?.name || '',
    url: item.url || '',
    salary: item.salary || '',
    location: item.location || '',
    isRemote: !!item.remote,
    workplaceType: item.remote ? 'Remote' : 'Onsite',
    relocates: false,
    date: item.posted_at || '',
    snippet: (item.description || '').slice(0, 240),
    source: 'example',           // ← must match the registry `value` exactly
  };
}

Источник с HTML-скрейпом (когда нет API — см. getmatch.mjs и geekjob.mjs для полных примеров):

const BASE = 'https://example.com';

export async function searchExample(query, opts = {}) {
  const { fetchImpl = fetch, signal } = opts;
  const res = await fetchImpl(`${BASE}/vacancies?q=${encodeURIComponent(query)}`, {
    signal,
    headers: { 'User-Agent': UA, Accept: 'text/html' },
  });
  if (!res.ok) {
    throw Object.assign(new Error(`Example: HTTP ${res.status}`), { status: res.status });
  }
  return parseExampleCards(await res.text());
}

export function parseExampleCards(html) {
  // …regex-based card extraction. Return [] on parse failure (DON'T throw):
  // a healthy 200 with no parseable cards is "no results", not "error",
  // so the multi-source scanner can keep going.
}

Три контракта, которые ОБЯЗАН соблюдать каждый адаптер:

  • Экспортировать валидный блок meta (см. Шаг 2). Без него реестр молча пропустит файл при старте (одно console.warn) — источник никогда не появится.
  • Принимать { onlyRemote, fetchImpl, signal } в opts. fetchImpl делает адаптеры тестируемыми без сети; signal нужен для пробрасывания отключения клиента (REVIEW-B3).
  • Возвращать записи единой формы — { id, title, company, url, salary, location, isRemote, workplaceType, relocates, date, snippet, source }, где source совпадает с meta.value.

Шаг 2 — Объяви meta адаптера (авторегистрация)

Это и есть весь шаг регистрации. registry.mjs редактировать не нужно. Просто убедись, что адаптер экспортирует блок meta — реестр авто-обнаружит его при старте:

// at the top of server/lib/sources/example.mjs
export const meta = {
  value: 'example',          // job.source value AND #/scan option.value
  label: 'Example.com',      // display label in the dropdown
  region: 'ru',              // 'en' | 'ru'
  configKey: 'example',      // RU only — key in portals.yml::russian_portals.sources
};

Правила валидации при обнаружении (файл, нарушивший любое правило, пропускается с одним предупреждением [sources/registry], поэтому частично мигрированная ветка остаётся диагностируемой):

  • value — непустая строка. ДОЛЖНА совпадать с job.source из адаптера.
  • label — непустая строка.
  • region — строго 'en' или 'ru'; всё остальное отклоняется.
  • configKey — обязателен для region: 'ru', игнорируется для 'en'.

region: 'en' подключает к ATS-свипу (авто-обнаружение по URL-паттернам tracked_companies); region: 'ru' — к региональному диспетчеру. Публичное API (SOURCES, SOURCES_BY_REGION, RU_CONFIG_KEYS, getRegionalSources) пересобирается из каждого обнаруженного meta, сначала en, затем ru, в алфавитном порядке по label внутри каждого региона — порядок в dropdown стабилен для пользователей.

Шаг 3 — Подключи к dispatcher’у (только RU)

EN ATS-источники авто-обнаруживаются по URL-паттернам tracked_companies — никаких дополнительных настроек не нужно. Для RU-источников открой server/lib/ru-scanner.mjs, найди таблицу RU_DISPATCH и добавь строку:

import { searchExample } from './sources/example.mjs';
// …
const RU_DISPATCH = {
  // …existing…
  example: { label: 'example.com', search: searchExample },
};

Цикл диспетчера вызывает entry.search(query, opts) для каждого ключа, присутствующего в cfg.sources. Больше никаких правок кода не нужно.

Шаг 4 — Тест (моки, никакой живой сети)

Создай файл tests/sources-<slug>.test.mjs. Живая сеть в тестах запрещена (CI-isolation contract):

import test from 'node:test';
import assert from 'node:assert/strict';
import { searchExample } from '../server/lib/sources/example.mjs';

test('searchExample normalizes one record', async () => {
  const fetchImpl = async () =>
    new Response(
      JSON.stringify({ items: [{ id: 1, title: 'Backend Engineer' }] }),
      { status: 200, headers: { 'content-type': 'application/json' } }
    );
  const out = await searchExample('q', { fetchImpl });
  assert.equal(out.length, 1);
  assert.equal(out[0].source, 'example');
});

Шаг 5 — Активируй в своём portals.yml

portals.yml родительского проекта — это пользовательский конфиг. Добавь configKey нового источника в массив:

russian_portals:
  sources: ["hh", "habr", "trudvsem", "getmatch", "geekjob", "example"]
  area: 113
  per_page: 50
  only_remote: false
  queries:
    - "Senior PHP"
    - "Senior Go"

Перезагрузи #/scan в браузере. Dropdown source-фильтра подхватит новую запись автоматически (единый источник правды: GET /api/scan/sources → registry.mjs). Кнопка 🌐 Scan теперь включает новый источник в каждый региональный свип.

Референсные адаптеры (зеркаль их для новых источников)

Файл адаптера Тип Заметки
hh.mjs JSON API Канонический RU API-адаптер; гео-зависимый UA fallback.
trudvsem.mjs JSON API Открытые данные правительства РФ; без IP-гейта.
habr.mjs HTML scrape Российская tech-доска; парсер карточек на регулярках.
getmatch.mjs HTML scrape Защитный парсер, [] при промахе парсинга.
geekjob.mjs HTML scrape Тот же защитный стиль, что и у GetMatch.
greenhouse.mjs JSON API Канонический EN ATS-адаптер; использует URL-паттерн tracked_companies.

Типичные ошибки

  • Забыт экспорт meta. Начиная с v1.69.0 именно блок meta — это единственное, что регистрирует источник. Нет meta (или он некорректен) — файл молча пропускается при старте с единственным предупреждением [sources/registry] <file> has no valid \export const meta` — skipped`, и источник никогда не появится в dropdown. Проверь лог сервера, если новый адаптер не отображается.
  • Рассинхрон поля source. Строка, которую пишет твой адаптер, ДОЛЖНА точно совпадать с meta.value. Если они разойдутся, dropdown фильтра #/scan покажет источник, но при его выборе отфильтрует все строки (потому что проверка равенства — r.source === fs).
  • Бросок исключения при сбое парсинга. HTML-скрейперы ДОЛЖНЫ возвращать [] при здоровом 200 без распознаваемых карточек. Бросок исключения ломает цикл мультиисточникового dispatcher’а — одна плохая HTML-структура убивает все остальные источники для того же запроса.
  • Забыть fetchImpl / signal. Без них твой адаптер нельзя покрыть юнит-тестами без обращения к живой сети, и отключения клиента не пробрасываются (фоновый fetch остаётся живым после того, как пользователь закрыл вкладку).
  • Полагаться на tracked_companies для RU. Этот список — только для EN ATS источников. RU-адаптеры приводятся в движение сами из russian_portals.queries — без записей по компаниям.

18. Уведомления (🔔 в верхней панели)

v1.58.34 — каждый toast, появляющийся в правом нижнем углу, также записывается в in-memory журнал (лимит 50, старые вытесняются). Клик по 🔔 в шапке открывает правый drawer Уведомления, чтобы перечитать всё пропущенное. Журнал — per-tab, per-session — закрытие вкладки очищает его.

Drawer открывается только по клику на колокольчик (или Enter / Space при клавиатурном фокусе). Сам не появляется. Красный badge показывает счётчик не просмотренных с прошлого открытия; при открытии — обнуляется.

Категории уведомлений

Категория Когда срабатывает Визуальный сигнал
Success Сохранено, Скопировано, Обновлено, скан завершён, CV импортирован, действия apply-checklist (Copy unchecked, Reset), профиль сохранён, URL добавлен в pipeline зелёная левая полоса в drawer; зелёный фон toast
Error Невалидный URL (должен начинаться с http:// / https://, без script/template-символов), API-ошибки с хвостом (METHOD /path · HTTP NNN), сетевые сбои (server down), pipeline-400 дубликаты, doctor / verify-pipeline ненулевой exit красная левая полоса; красный фон toast; технический хвост спрятан в блок Подробнее (U-4 / v1.58.24)
Info / progress Running doctor.mjs…, Running verify-pipeline.mjs…, Обновление…, Loading…, Generating prompt…, прогресс скана серая левая полоса; стандартный фон toast

Каждая запись в drawer показывает:

  • Время (HH:MM:SS локализовано под текущий язык SPA).
  • Сообщение (человеческая фраза; технический хвост убран из заголовка по U-4).
  • Детали (если есть — (METHOD /path · HTTP NNN) API-вызова или иной технический фрагмент, monospace).

Что НЕ является уведомлением

  • Модалка результата Doctor / verify-pipeline (полный stdout/stderr) — это модальное окно, не toast, в журнал не попадает.
  • SSE log-строки на #/scan и #/auto — пишутся в тело страницы, минуя toast-конвейер.
  • Spinner-only состояния загрузки (через UI.withSpinner без toast).

Клавиатура

  • Клик или фокус + Enter / Space на колокольчике → открыть drawer.
  • Esc, клик по ×, или повторный клик по колокольчику → закрыть; фокус возвращается на колокольчик.
  • Tab при открытом drawer → проходит по close-кнопке и focusable элементам внутри; drawer aria-modal="false", фокус НЕ ловится — остальная страница доступна.

19. Локализация приложения на ваш язык

Интерфейс поставляется на 9 языках (English, Español, Français, Português, 한국어, 日本語, Русский, 简体中文, 繁體中文). Каждая надпись на экране берётся из словаря переводов, и вы можете добавить или поправить язык, не трогая логику приложения.

Где лежат переводы. Начиная с v1.60.0 каждый язык — это отдельный файл в public/js/lib/locales/ — i18n-dict.en.js, i18n-dict.es.js, i18n-dict.ru.js и т. д. — простой список пар 'ключ': 'текст'. Общий i18n-dict.aliases.js позволяет ключам, которые должны читаться одинаково (надпись в боковом меню и заголовок её страницы), указывать на один перевод. i18n-dict.js собирает их при загрузке; его править не нужно.

Исправить или добавить фразу. Откройте файл вашего языка, найдите ключ (например, 'nav.scan') и отредактируйте текст. Чтобы добавить новую надпись, добавьте один и тот же ключ во все 8 языковых файлов с переводом и используйте его на странице через t('ваш.ключ'). Запустите npm test — он падает, если в каком-то языке ключа нет, поэтому ничего не выходит наполовину переведённым.

Добавить новый язык. Скопируйте i18n-dict.en.js в i18n-dict.<код>.js, переведите все значения, затем зарегистрируйте код в i18n.js (список языков + автоопределение браузера), в сборщике i18n-dict.js и добавьте строку <script> в index.html. Полный чек-лист — включая снимок (snapshot) для тестов и сопутствующие файлы справки / README — в docs/LOCALIZATION.md.

Полезно знать. Переключатель языка — в подвале боковой панели; выбор запоминается для каждого браузера. Диагностические сообщения сервера намеренно остаются на английском (чтобы логи читались единообразно) — переводится только экранный интерфейс.

Полное пошаговое руководство по локализации см. в файле docs/LOCALIZATION.md в репозитории.

20. Статистика по целевым ролям (#/stats)

Страница Analytics → Статистика по целевым ролям превращает скудные данные, которые уже собирают ваши сканирования, в картину рынка по тем ролям, на которые вы действительно нацелены: количество вакансий и уровни зарплат по странам, а также тренд, который можно отслеживать во времени. Ничего не выдумывается: страница лишь агрегирует то, что нашли сканеры, и честно показывает, насколько мала выборка.

Откуда берутся цифры

  • Целевые роли считываются из вашего профиля (config/profile.yml → target roles) — они никогда не прописаны жёстко. Сначала задайте их на #/profile; без ролей страница показывает подсказку «задайте целевые роли» вместо пустых графиков.
  • Вакансии берутся из вашего последнего сканирования (сначала запустите его на #/scan). Локация каждой вакансии сопоставляется со страной (тем же детектором, что и фильтр по стране в сканере), а строка с зарплатой парсится и нормализуется в USD по приблизительной таблице курсов.
  • Всё агрегируется в вашем браузере: никакие данные не покидают вашу машину, и единственное, что эта страница когда-либо записывает, — это снимок, который вы сохраняете явно.

Как читать графики

  • Вакансии по странам — сколько подходящих вакансий приходится на каждую страну. Используйте фильтры Роль и Страна вверху, чтобы сузить до одной целевой роли или одной страны.
  • Медианная зарплата по странам (USD) — срединная распарсенная зарплата по каждой стране. Учитываются только вакансии с разбираемой зарплатой; размер выборки показан рядом с графиком, а суммы конвертируются по грубым курсам, поэтому читайте это как ориентировочное, а не точное значение. Одиночный ¥ (неоднозначный между японской иеной и китайским юанем) отбрасывается, а не угадывается, чтобы избежать сильного искажения FX.
  • Когда в текущем сканировании нет разбираемых зарплат, график зарплат сообщает об этом, а не выдумывает числа.

Сохранение снимков и отслеживание тренда

  • Нажмите Сохранить снимок, чтобы добавить текущий агрегат в data/role-stats.jsonl. Каждый снимок получает метку времени на сервере; снимки — единственное, что записывает эта страница, и они никогда не затрагивают ваше резюме или профиль.
  • График тренда отображает количество вакансий по вашим сохранённым снимкам — сохраняйте по одному периодически (например, после каждого еженедельного сканирования), чтобы наблюдать, как со временем меняется рынок для ваших целевых ролей.

21. Ваш two-pager — соответствие кандидата рынку (#/two-pager)

Большая часть career-ops-ui отвечает на вопрос «подходит ли эта вакансия моему резюме?». Two-pager отвечает на вторую половину: «подходит ли эта вакансия тому, чего я на самом деле хочу?». Он смоделирован по образцу «Mnookin two-pager» из книги Never Search Alone — короткого заявления от первого лица о том, что вас заряжает, что вам необходимо и с чем вы не готовы мириться. Откройте его через Setup → Two-pager 🎯.

ИИ-автозаполнение + экспорт (v1.100). «✨ ИИ-помощник заполнения» теперь заполняет все поля вживую из вашего резюме (проверьте и сохраните); 👁 Просмотр и экспорт отображает two-pager и экспортирует его в Markdown, PDF или DOCX.

Что вы заполняете

  • Кто я — несколько фраз от первого лица о вашем послужном списке и о том, в какой роли вы раскрываетесь.
  • Целевая среда — размер компании, стадия и культура, которые вам нужны.
  • Пять списков-чипов — введите текст и нажмите Enter (или запятую), чтобы добавить каждый пункт, кликните ×, чтобы удалить:
    • Что я люблю — то, что заряжает (удалёнка, ответственность, greenfield, менторство…).
    • Обязательные условия — жёсткие требования (нижний порог зарплаты, страна, стек…).
    • Что я ненавижу — то, что истощает (дежурства, бесконечные митинги, только legacy…).
    • Deal-breakers — абсолютные «нет» (только офис, без спонсорства, ниже определённой суммы…).
    • Непреложные границы — рамки (локация, удалёнка, нижний порог зарплаты…).

Нажмите Save two-pager, чтобы сохранить. Файл записывается в пользовательский слой вашего родительского проекта career-ops по пути config/two-pager.yml, поэтому — как ваше резюме и профиль — он никогда не перезаписывается при обновлении системы.

Помощник AI-заполнения

Не уверены, как это сформулировать? Нажмите ✨ AI fill assistant. Он собирает готовый к запуску промпт (в формате Mnookin, с вашим резюме и профилем внутри) и показывает его в диалоговом окне. Запустите этот промпт в любой LLM, затем вставьте полученные YAML-поля обратно в форму. Помощник использует только ваши собственные резюме и профиль — он никогда не выдумывает факты о вас, и по этой кнопке не делается ни одного живого вызова API.

Оценка соответствия тому, чего вы хотите

Как только вы сохраните two-pager, каждая вакансия на #/scan получает небольшой бейдж ◎ N (0–100). Он сравнивает тип работы каждой вакансии (удалёнка/гибрид/офис), страну, нижний порог зарплаты и релокацию с вашим two-pager — зелёный бейдж означает сильное соответствие, красный — что сработал deal-breaker. Наведите курсор, чтобы увидеть детали (✓ что совпало, ✗ что нарушил deal-breaker).

Он намеренно честен: когда вакансия не даёт ни одного сопоставимого сигнала (например, все ваши предпочтения — свободный текст, который строка сканирования не может подтвердить), бейдж не показывается вообще — система никогда не выдумывает число. Нарушение жёсткого deal-breaker весит больше, чем мягкая ненависть к тому же самому. Помимо бейджа, ваш сохранённый two-pager встраивается в каждую оценку через LLM, поэтому заявленные вами предпочтения формируют и письменный вердикт, а не только совпадение «резюме против описания вакансии».

22. Пробное интервью (#/mock-interview)

Читать подготовку к интервью — это одно; проговаривать ответы вслух — совсем другое. Страница Пробное интервью (откройте её через Interview prep → Mock interview 🎤 в боковой панели) проводит пошаговую репетицию под конкретную роль, опираясь на ваши собственные резюме, профиль, two-pager и банк историй. Это не заготовленный список вопросов — интервьюер реагирует на то, что вы действительно говорите.

Как начать сессию

  • Укажите целевую роль (и при желании компанию). Вставьте также описание вакансии, если оно у вас есть, — вопросы станут заметно точнее.
  • Нажмите Start interview. Интервьюер открывает беседу одним сфокусированным вопросом, подобранным под роль и ваш опыт.
  • Введите ответ и нажмите Send answer. Повторяйте столько, сколько захотите — это разговор, а не фиксированная викторина.

Что даёт каждый ход

После каждого ответа интервьюер отвечает тремя частями:

  • Обратная связь — что сработало (сильные стороны) и чего не хватило, в терминах STAR+R (Situation, Task, Action, Result, Reflection). Она называет конкретное измерение, которое вы упустили.
  • Оценка — быстрая N/5 с однострочным обоснованием, чтобы вы чувствовали прогресс в течение сессии.
  • Следующий вопрос — уточняющий вопрос, который намеренно прощупывает самую слабую часть вашего последнего ответа.

Всё опирается на ваши реальные материалы: cv.md, config/profile.yml, config/two-pager.yml и ваш банк историй STAR+R (interview-prep/story-bank.md) целиком встраиваются в промпт. Интервьюер будет давить на настоящие пробелы, но никогда не выдумывает опыт, которого у вас нет. Если ключ LLM не задан, страница выдаёт вам готовый к запуску промпт, который можно вставить в любой ассистент, — тот же честный запасной вариант, что используется в других местах приложения.

Сохранение и возврат к сессиям

Нажмите Save transcript, чтобы сохранить завершённую репетицию. Она записывается в пользовательский слой вашего родительского проекта по пути interview-prep/mock-{company}-{role}-{date}.md, поэтому живёт рядом с остальными заметками по подготовке к интервью и никогда не перезаписывается при обновлениях системы. Список Saved sessions внизу страницы позволяет снова открыть любую расшифровку или удалить её. Используйте New interview, чтобы начать заново с другой ролью.

23. Нетворкинг и глубокое исследование компаний (#/networking)

Подать заявку через парадную дверь — это лишь половина дела; вторая половина в том, чтобы знать кого-то, или хотя бы знать, к кому обратиться и что сказать. Страница Networking (откройте её через Deep research → Networking 🤝 на боковой панели) превращает компанию в конкретный план того, как получить собеседование, опираясь на ваш собственный CV, профиль и two-pager.

Как построить план

  • Укажите компанию (обязательно) и, по желанию, должность и описание вакансии. Описание вакансии заостряет зацепки «почему я подхожу».
  • Нажмите Build plan. С ключом LLM он выполняется в реальном времени и отображает план прямо на странице; без ключа он выдаёт готовый промпт, который можно вставить в любой ассистент (тот же честный запасной вариант, что используется по всему приложению — ничего не выдумывается).

Что содержит план

План возвращается в четырёх разделах:

  • Досье на компанию — краткая сводка о том, чем занимается компания, недавние сигналы, которые стоит упомянуть, и две-три зацепки «почему я подхожу», взятые из вашего реального опыта.
  • К кому обращаться — от трёх до пяти целевых персон (нанимающий менеджер команды, внутренний рекрутер, senior-инженер в команде, тёплый контакт или связь по alumni) с конкретной строкой поиска в LinkedIn для нахождения каждого. Он никогда не выдумывает реальные имена — он подсказывает, как найти нужных людей.
  • Самый тёплый путь к знакомству — единственный наиболее реалистичный тёплый маршрут именно для вашего опыта: общий работодатель, учебное заведение или сообщество; связь второго уровня; либо холодное сообщение с сильным сигналом, когда это действительно лучший вариант.
  • Черновики обращений — короткие, конкретные сообщения (три-пять предложений, без воды) для ваших ключевых персон, опирающиеся на ваши реальные доказательства, чтобы они не выглядели шаблонными.

Как сохранять и возвращаться к планам

Нажмите Save plan, чтобы сохранить план. Он записывается в пользовательский слой родительского проекта по пути networking/net-{company}-{role}-{date}.md — это ваш собственный файл, который никогда не перезаписывается системными обновлениями. Список Saved plans внизу страницы позволяет заново открыть или удалить любой план. Поскольку черновики и персоны опираются только на ваши реальные материалы, относитесь к ним как к сильному первому черновику для доработки — а не как к сценарию для рассылки вслепую.

24. CV Studio (#/cv-studio)

Добавить в CV (v1.117.0). Новая карточка превращает проект, публикацию или страницу портфолио (URL или вставленный текст) в ATS-готовые пункты, основанные ТОЛЬКО на этом источнике — метрики, работодатели и даты, которых нет в источнике, опускаются, а не выдумываются. Вы просматриваете предложения и сами вставляете принятые в редактор CV; автоматически ничего не записывается, а URL-источники загружаются через тот же SSRF-безопасный валидатор, что и пайплайн.

Страница #/cv — это место, где вы пишете своё резюме; CV Studio (откройте его через Setup → CV Studio 🎨 в боковой панели) — место, где вы его оттачиваете. Он даёт вашему cv.md три честных инструмента, два из которых никогда не покидают ваш браузер.

Адаптировать под вакансию (v1.101). Вставьте описание вакансии — CV Studio создаст адаптированное резюме и подходящее сопроводительное письмо, прогнав их через рекрутерский чек-лист-гейт (ошибки блокируют, предупреждения советуют), опираясь только на ваши материалы.

Диагностика резюме

В момент открытия страницы он оценивает ваше резюме по шкале до 100 и перечисляет замечания по каждой проверке, каждое с кратким пояснением, чтобы вы сами решали, что менять (он никогда не переписывает молча):

  • Длина — укладывается ли резюме в здоровый диапазон в одну-две страницы?
  • Измеримый вклад — какая доля ваших пунктов содержит реальное число или метрику? Рекрутеры выхватывают именно их при беглом просмотре.
  • Сильные глаголы действия — помечает слабые формулировки вроде «отвечал за» или «помогал».
  • Модные словечки — помечает пустые клише («ориентированный на результат», «командный игрок»).
  • Ключевые разделы — проверяет наличие Резюме, Опыта, Образования и Навыков.
  • Контактные данные — убеждается, что указан email.

Всё это выполняется целиком в вашем браузере без LLM — числа детерминированы, и ничего не выдумывается.

Маска приватности

Прежде чем поделиться резюме как образцом письма или скриншотом, Маска приватности скрывает персональные идентифицирующие данные: email, телефон, ссылки/никнеймы и почтовый адрес, а также ваше имя → инициалы, если вы включите это и введёте его. Переключайте каждую категорию, копируйте замаскированную версию и делитесь ей безопасно. Всё происходит целиком в браузере, сообщается ровно, сколько элементов было скрыто, а оригинал никогда не сохраняется и не передаётся.

Сделать по-человечески (подстройка под ваш голос)

Вставьте сухую строку или абзац — тот самый шаблонный текст в духе безликого ИИ — и Сделать по-человечески перепишет его вашим голосом. Переписывание опирается на стороне сервера на ваш voice-dna.md (как читается ваш текст) и ваши writing-samples/ (ваша реальная проза). Жёсткое правило: он может переставлять, ужимать и перенастраивать голос, но никогда не введёт факт, метрику или достижение, которых нет во вставленном тексте. С ключом LLM он переписывает вживую; без ключа он выдаёт готовый промпт, чтобы вставить его в любого ассистента. Затем редактируйте своё резюме на странице #/cv как обычно — CV Studio предлагает, решаете вы.

25. Память (#/memory)

Все остальные страницы каждый раз начинают с чистого листа. Память (откройте её через Настройка → Память 🧠 в боковой панели) — единственное место, где вы говорите ассистенту что-то один раз, и это закрепляется. Она хранит короткую редактируемую заметку в духе «запомни это обо мне», которая подставляется в каждый запрос к ИИ.

Для чего она

Используйте её для устойчивых предпочтений и стиля работы, например:

  • Типы ролей и компаний, на которые вы нацелены (и те, которые вы никогда не хотите видеть).
  • Как вам нравится, чтобы писались ответы — сжато или подробно, старший тон, без воды.
  • Жёсткие ограничения, которые стоит повторять — только удалёнка, минимальная зарплата, без дежурств.

Держите её в рамках предпочтений и направления. Это не место для фактов о вашем опыте — ваши навыки, работодатели и достижения живут в вашем CV, профиле и двухстраничнике, которые остаются единственными источниками всего, что появляется в ваших CV и сопроводительных письмах. Заметка памяти определяет, как ассистент работает с вами, но никогда что он утверждает о вас.

Как она доходит до всего

Когда вы нажимаете Сохранить память, заметка записывается в пользовательский слой родительского проекта в config/memory.md и встраивается в общий контекст проекта. Это значит, что она автоматически путешествует с каждым запросом к ИИ — оценками, пробными собеседованиями, планами нетворкинга, переписываниями в CV Studio — и через каждого настроенного вами провайдера. Напишите её один раз; не нужно повторяться на каждой странице. Как и другие ваши файлы пользовательского слоя, она никогда не перезаписывается при обновлении системы и покидает вашу машину только внутри тех запросов к LLM, которые вы решаете выполнить.

Предложить из ваших данных

Не знаете, что написать? ✨ Предложить из моих данных читает ваш трекер откликов и составляет набор поведенческих пунктов — закономерности в том, что вы преследуете, принимаете и отклоняете. Запустите выданный им запрос в любом LLM, просмотрите предложения и вставьте отредактированную версию в заметку. Он опирается только на ваш собственный трекер и никогда не выдумывает факты; вы всегда проверяете, прежде чем что-либо сохранится.

26. Статистика (#/stats)

Вкладка «Паттерны отказов» (v1.117.0). Четвёртая вкладка запускает родительский analyze-patterns.mjs (только чтение) и показывает распределение исходов, практические рекомендации и долю продвижения по каждому ATS-вендору (сигнал «алгоритмической монокультуры» — Bommasani et al., FAccT 2026). Вендоры ниже минимальной выборки помечены звёздочкой; без родительского проекта вкладка честно сообщает об этом.

Страница Статистика сводит три вида в один раздел: сгенерированный ИИ отчёт по рынку, аналитику по вашему собственному pipeline и тренд вакансий по вашим целевым ролям из ваших сканов. Переключайтесь между ними вкладками наверху.

Отчёт по рынку

Вкладка Отчёт по рынку запрашивает у модели анализ зарплат и рынка труда по вашим целевым ролям — она читает ваш CV и профиль, чтобы понять, какие роли и уровень охватить. Введите Регион / рынок (например, Russia, EU-remote, US или Germany), выберите Валюту и нажмите Сгенерировать отчёт по рынку. Вы получаете структурированный отчёт с executive-резюме, зарплатой по грейдам (медиана плюс P10/P25/P75/P90), топ-работодателями, таблицей востребованных навыков, частотой бенефитов, разбивкой офис/гибрид/удалёнка, трендами на 12–24 месяца, включая влияние ИИ, и рекомендациями по переговорам. Каждая цифра — это ориентировочная оценка из обучающих знаний модели, а не спарсенные или живые данные, и отчёт прямо это указывает; относитесь к числам как к диапазонам, а не к котировкам. Без заданного API-ключа вы получаете промпт для копирования и вставки вместо сфабрикованного отчёта. Используйте Скачать .md, Сохранить как PDF или Копировать, чтобы вынести отчёт из приложения.

Мой pipeline

Вкладка Мой pipeline строит графики по вашему собственному трекеру заявок — ничего внешнего. Она показывает, сколько ролей вы отследили, распределение ваших оценок, воронку статусов, ваши топ-компании и роли, заявки во времени и коэффициенты конверсии (какая доля заявок доходит до Applied, Responded, Interview и Offer). Это честное зеркало вашего поиска: оно всегда отражает только то, что уже есть в data/applications.md.

Тренд по целевым ролям

Вкладка Тренд по целевым ролям — это исходный вид: количество вакансий и медианная зарплата по странам для ваших целевых ролей, агрегированные из вашего последнего скана, с селектором валюты и обзором Вакансии по целевой роли. Сохранить снимок записывает текущий агрегат, чтобы вы могли наблюдать, как количество вакансий меняется со временем, а линия тренда считывает эти снимки обратно. Разреженность данных ожидаема и помечается как ориентировочная — их никогда не дополняют выдуманными числами.

За всё время и компенсация

Вкладка «За всё время» (v1.118.0) ретранслирует в режиме только для чтения два родительских скрипта с нулевой стоимостью токенов: stats.mjs — сводку трекера за всё время, накопленные доли воронки (ответы / интервью / офферы), итоги сканера и покрытие порталов — и salary-gap.mjs — желаемую vs заявленную vs фактическую компенсацию по каждой заявке, собранную из Machine Summary отчётов и data/salary-observations.tsv. Малые выборки помечаются как ориентировочные; без родительского проекта вкладка показывает честную заметку.

27. Карьерный план (#/career-plan)

Страница Карьерный план превращает ваше резюме и профиль в конкретный, персонализированный план развития — такой, какой вы составили бы с карьерным коучем, но сгенерированный из ваших собственных материалов и доступный вам для редактирования.

Генерация плана

Выберите Горизонт (6, 12 или 24 месяца), при желании введите Фокус (например, «перейти в менеджмент», «уйти на удалёнку» или «переключиться на Go») и нажмите Сгенерировать план. Модель читает ваше резюме, профиль, two-pager и заметку памяти (через общий контекст проекта) и пишет структурированный план: честный снимок отправной точки, SWOT сильных сторон и зон роста, цели, выраженные как SMART / OKR / WOOP, альтернативные карьерные траектории с их компромиссами, план по хард- и софт-скиллам, помесячную дорожную карту для выбранного горизонта, как отслеживать прогресс, вероятные подводные камни и поддерживающие шаги. Каждая рекомендация опирается на то, что действительно показывают ваши материалы — план смотрит вперёд, но никогда не выдумывает факты о вашей истории. Если ключ API не задан, вы вместо этого получаете промпт для копирования и вставки.

Редактирование и сохранение

План появляется в редактируемом текстовом поле — правьте что угодно, затем нажмите Сохранить план. Он записывается в пользовательский слой родительского проекта, в config/career-plan.md, поэтому переживает обновления системы и отправляется только внутри тех промптов LLM, которые вы решите запустить. Предпросмотр отрисовывает ваш Markdown, чтобы вы могли прочитать его в отформатированном виде перед сохранением.

Экспорт

Используйте Скачать .md, Сохранить как PDF или Копировать, чтобы вынести план из приложения — те же элементы экспорта, что используются во всех ИИ-отчётах приложения. PDF проходит через существующий встроенный генератор PDF; Markdown — это прямая загрузка.

28. Карьерная ориентация (#/orientation)

Страница Карьерная ориентация отвечает на вопрос «какие направления мне действительно подходят?» — такой ответ вы получили бы от профориентационного теста, но выведенный из вашего собственного резюме и профиля, а не из анкеты.

Что она выдаёт

Нажмите Сгенерировать профиль, и модель прочитает ваше резюме, профиль, two-pager и заметку памяти и напишет профиль карьерной ориентации: ваши наиболее подходящие карьерные векторы (какие из восьми архетипов — Функционалист, Администратор, Коммуникатор, Специалист, Аналитик, Новатор, Управленец, Предприниматель — подходят лучше всего, с подтверждениями из вашего резюме), склонность к карьерному типу, набор рекомендуемых ролей, ваши профессиональные сильные стороны, привязанные к тому, что показывает резюме, особенности стиля работы («как читается ваше резюме» по нескольким осям) и рекомендации по развитию, расширяющие вашу пригодность.

Как она генерируется

Это ИИ-размышление о том, как читается ваше резюме, — а не психометрический тест. Промпт полностью опирается на ваши собственные материалы: он не выдумывает достижения и никогда не приводит числовые результаты тестов так, будто они были измерены. Если ключ API не задан, вы вместо живого профиля получаете промпт для копирования и вставки, чтобы запустить его в любом LLM. На диск ничего не записывается — профиль генерируется заново каждый раз.

Экспорт

Используйте Скачать .md, Сохранить как PDF или Копировать, чтобы сохранить профиль — те же элементы экспорта, что используются во всех ИИ-отчётах приложения. PDF проходит через существующий встроенный генератор PDF; Markdown — это прямая загрузка.