TL;DR
Career-Ops es un boilerplate gratuito de código abierto que convierte Claude Code en un centro de mando completo para la búsqueda de empleo. Evalúa ofertas con puntuaciones de A-F, genera CVs personalizados y optimizados para ATS por cada oferta, escanea automáticamente más de 45 portales de empresas y rastrea todo en un panel de control de terminal. Su creador lo usó para evaluar más de 740 ofertas y conseguir un puesto de Head of Applied AI.
Introducción
La mayoría de los desarrolladores hacen seguimiento de sus solicitudes de empleo en una hoja de cálculo. Abres una nueva pestaña, pegas una descripción del puesto, la escaneas en busca de palabras clave, actualizas una fila con "Solicitado, en espera". Luego repites eso para 50 ofertas más y te preguntas por qué el proceso parece un segundo trabajo.
Career-Ops cambia ese modelo. En lugar de que hagas el trabajo de evaluar, formatear y hacer seguimiento, delegas el trabajo a Claude Code. Pegas una URL o una descripción del puesto. El sistema lee tu CV, razona sobre la idoneidad, puntúa la oferta en 10 dimensiones, genera un PDF personalizado y registra el resultado. Tú decides si aplicar.
No es un bot de "disparar y rezar" (aplicar a todo). El sistema está construido alrededor de una filosofía de filtrado: encuentra las pocas ofertas que valen tu tiempo entre cientos, y di no a todo lo que esté por debajo de 4.0/5. El creador, Santiago Fernández de Valderrama, lo usó para evaluar más de 740 ofertas, generar más de 100 CVs personalizados y conseguir un puesto de Head of Applied AI. El proyecto alcanzó 11.9k estrellas en GitHub en menos de una semana.
botón
Lo que Career-Ops hace realmente
Career-Ops es un boilerplate de Claude Code, no una aplicación independiente. Clonas el repositorio, añades tu CV como un archivo markdown, configuras un perfil YAML y abres Claude Code en ese directorio. Desde allí, un solo comando de barra ejecuta toda la pipeline.
El flujo de trabajo principal se ve así:
Pegas una URL o descripción del puesto
|
v
Detección de arquetipo
(LLMOps / Agéntico / PM / SA / FDE / Transformación)
|
v
Motor de Evaluación A-F
(lee tu cv.md, puntúa 10 dimensiones)
|
+----+----+
v v v
Informe PDF Seguimiento
.md .pdf .tsv
Todo se ejecuta a través de Claude Code como el tiempo de ejecución de IA. El sistema lee los mismos archivos que utiliza para ejecutarse, lo que significa que Claude puede modificar sus propios modos, pesos de puntuación y scripts de negociación cuando se lo pides.
Los 14 comandos de barra
Career-Ops expone un único punto de entrada /career-ops con 14 modos:
/career-ops → Mostrar todos los comandos
/career-ops {pegar una descripción del puesto} → Pipeline completo: evaluar + PDF + seguimiento
/career-ops scan → Escanear más de 45 portales de empresas para nuevas ofertas
/career-ops pdf → Generar CV optimizado para ATS para una oferta
/career-ops batch → Evaluar más de 10 ofertas en paralelo
/career-ops tracker → Ver el estado de la pipeline de solicitudes
/career-ops apply → Rellenar formularios de solicitud con IA
/career-ops pipeline → Procesar una cola de URLs pendientes
/career-ops contacto → Redactar mensajes de contacto para LinkedIn
/career-ops deep → Investigación profunda sobre una empresa objetivo
/career-ops training → Evaluar un curso o certificación
/career-ops project → Evaluar un proyecto de portafolio
El comando más utilizado es el auto-pipeline: pega cualquier URL de empleo y Career-Ops se encarga de todo. La detección automática significa que no necesitas especificar un modo; introduce texto de descripción de empleo sin procesar y ejecuta la evaluación completa.
Cómo funciona el motor de puntuación A-F
Este es el núcleo de Career-Ops. Cada oferta se puntúa en 6 bloques estructurados:
Bloque A: Resumen del rol: extrae el título del puesto, equipo, antigüedad y habilidades requeridas. Clasifica el arquetipo del rol (ingeniero LLMOps, Sistemas Agénticos, Product Manager, Solutions Architect, etc.) para que se aplique la rúbrica de evaluación correcta.
Bloque B: Coincidencia de CV: compara tu CV real con la descripción del puesto razonando sobre la experiencia, no por coincidencia de palabras clave. Identifica lagunas de habilidades y fortalezas. Marca los puntos de ruptura (dealbreakers).
Bloque C: Nivel y estrategia de compensación: investiga puntos de referencia de compensación para el rol, la ubicación y la antigüedad. Construye un argumento de negociación basado en tus pruebas.
Bloque D: Personalización: escribe el enfoque específico para tu carta de presentación o contacto, basándose en lo que la empresa está construyendo realmente y lo que en tu experiencia se relaciona con ello.
Bloque E: Puntuación de evaluación (A-F): agrega lo anterior en una puntuación final. El sistema recomienda no aplicar a nada por debajo de 4.0/5. Esto no es exclusión; es respetar tanto tu tiempo como el del reclutador.
Bloque F: Preparación para entrevistas (STAR+R): genera historias STAR de tu CV para las preguntas de comportamiento más probables. El "+R" es una columna de Reflexión que indica seniority. Las historias se guardan en un story-bank.md que se acumula a lo largo de las evaluaciones, por lo que construyes una biblioteca maestra de 5-10 historias reutilizables en lugar de reinventarlas para cada aplicación.
El sistema también genera scripts de negociación: anclaje salarial, rechazo de descuentos geográficos y marcos de uso de ofertas competidoras.
Generación de PDF optimizado para ATS
Una de las piezas más útiles de Career-Ops es el generador de PDF. No produce un CV genérico. Adapta tu CV a cada descripción de puesto:
- Lee la descripción del puesto y extrae los requisitos clave y las palabras clave que el ATS escaneará
- Reescribe tus puntos de experiencia para destacar esas palabras clave sin fabricar nada
- Renderiza a PDF a través de Playwright/Puppeteer usando una plantilla HTML con las fuentes Space Grotesk y DM Sans
El resultado es un CV diseñado para pasar los filtros de ATS y ser fácil de leer para un humano. La plantilla tiene licencia MIT, por lo que puedes bifurcarla y personalizarla.
# Generar un CV personalizado para una oferta específica
/career-ops pdf
# O como parte de la pipeline completa
/career-ops {pegar URL o descripción del puesto}
La salida se guarda en el directorio output/, ignorado por Git por defecto para que tus datos personales del CV permanezcan locales.
Escaneo de portales a escala
Career-Ops viene con más de 45 empresas preconfiguradas para el escaneo automático:
Laboratorios de IA: Anthropic, OpenAI, Mistral, Cohere, LangChain, Pinecone
IA de Voz: ElevenLabs, PolyAI, Parloa, Hume AI, Deepgram, Vapi, Bland AI
Plataformas de IA: Retool, Airtable, Vercel, Temporal, Glean, Arize AI
LLMOps: Langfuse, Weights & Biases, Lindy, Cognigy, Speechmatics
Empresas: Salesforce, Twilio, Gong, Dialpad
Automatización: n8n, Zapier, Make.com
Europeas (DACH): Factorial, Attio, Tinybird, Clarity AI, Travelperk + 31 empresas DACH añadidas por colaboradores de la comunidad
El escáner utiliza Playwright para navegar por las páginas de empleo y consulta directamente las APIs de Greenhouse, Ashby, Lever y Wellfound. Ejecuta 19 consultas de búsqueda predefinidas en los principales portales de empleo. Configuras las empresas objetivo en portals.yml y ejecutas /career-ops scan; las nuevas ofertas se añaden a tu pipeline automáticamente.
Procesamiento por lotes con subagentes paralelos
Si tienes un backlog de URLs de empleo para evaluar, el modo por lotes las ejecuta en paralelo:
# Coloca las URLs en el directorio jds/, luego:
/career-ops batch
Internamente, esto utiliza trabajadores claude -p ejecutándose en paralelo, cada uno procesando una oferta de forma independiente. Los resultados se deduplican y se fusionan en tu seguimiento automáticamente. El script de ejecución por lotes (batch/batch-runner.sh) orquesta a los trabajadores y gestiona los fallos de manera elegante.
Aquí es donde Career-Ops se vuelve verdaderamente potente a escala. Evaluar 20 ofertas manualmente podría llevar un día completo. En modo por lotes, se ejecuta en menos de una hora.
El panel de control TUI de Go
Tu pipeline de solicitudes reside en data/applications.md como una tabla markdown. El panel de control de terminal incorporado (escrito en Go con el framework Bubble Tea, tema Catppuccin Mocha) te ofrece una vista visual de la pipeline:
cd dashboard
go build -o career-dashboard .
./career-dashboard
Características: 6 pestañas de filtro (por estado, arquetipo, puntuación), 4 modos de ordenación, vista agrupada y plana, previsualizaciones de informes de carga perezosa y cambios de estado en línea. Puedes actualizar el estado de una solicitud directamente desde la TUI sin editar el archivo markdown.
Configuración en 15 minutos
La configuración es sencilla:
# 1. Clonar e instalar
git clone https://github.com/santifer/career-ops.git
cd career-ops && npm install
npx playwright install chromium
# 2. Configurar tu perfil
cp config/profile.example.yml config/profile.yml
# Editar profile.yml: tu nombre, ubicación, rol objetivo, rango salarial, preferencias
# 3. Configurar empresas objetivo
cp templates/portals.example.yml portals.yml
# Añadir o eliminar empresas de la lista del escáner
# 4. Añadir tu CV
# Crear cv.md en la raíz del proyecto
# Pegar tu CV en formato markdown
# 5. Abrir Claude Code
claude
# Luego pide a Claude que adapte el sistema:
# "Cambia los arquetipos a roles de ingeniería backend"
# "Añade estas 5 empresas a portals.yml"
# "Actualiza mi perfil con este CV"
El sistema está diseñado para que Claude pueda personalizarse a sí mismo. Como Claude lee los mismos archivos de modo que ejecuta, puedes pedirle que cambie los pesos de puntuación, reescriba scripts de negociación o añada nuevos arquetipos y sabe exactamente qué archivos editar.
El sistema de auto-actualización
La versión 1.1.0 introdujo una arquitectura de dos capas que separa los archivos del sistema (reglas de puntuación auto-actualizables, modos, contexto compartido) de los archivos de usuario (tu perfil, CV, personalizaciones). Las actualizaciones se aplican solo a la capa del sistema; tus datos nunca se modifican.
# Buscar actualizaciones (se ejecuta automáticamente al iniciar la sesión)
node update-system.mjs check
# Aplicar actualización
node update-system.mjs apply
# Revertir si algo falla
node update-system.mjs rollback
Se crea una rama de respaldo antes de cada actualización. La validación post-actualización confirma que no se modificaron archivos de usuario.
Qué hace que Career-Ops sea diferente de otras herramientas de búsqueda de empleo
La mayoría de las herramientas de búsqueda de empleo con IA son una de dos cosas: un reescritor de currículums o un bot de aplicación masiva. Career-Ops no es ninguna de las dos.
Es un sistema de decisión, no una máquina de aplicación. El motor de puntuación A-F está diseñado explícitamente para ayudarte a decir no. La documentación es clara: no apliques a nada por debajo de 4.0/5. El sistema marca las ofertas que no coinciden con tu perfil para que no pierdas el tiempo en ellas.
Razona sobre la idoneidad, no sobre las palabras clave. El Bloque B compara tu CV con la descripción del puesto comprendiendo ambos, no contando solapamientos de palabras clave. Un puesto que lista "5 años de Python" cuando tienes 3 años de Python más sistemas de ML en producción podría aún obtener una buena puntuación si el razonamiento se mantiene.
Mejora cuanto más contexto le das. La primera evaluación no será precisa porque Claude aún no te conoce. Cuantos más puntos de prueba, historias de carrera y preferencias añades a tu perfil, más precisas se vuelven las evaluaciones. Piénsalo como la incorporación de un reclutador: la primera semana aprenden sobre ti; luego se vuelven útiles.
Todo permanece local. Tu CV, solicitudes, PDFs generados; todo ignorado por Git por defecto. Nada sale de tu máquina excepto las llamadas a la API que Claude realiza para evaluar y buscar.
Limitaciones a tener en cuenta
Requiere Claude Code: Career-Ops es un boilerplate específicamente para Claude Code. No funciona con otros modelos o frontends. Necesitas una cuenta de Anthropic con acceso a Claude Code.
Playwright puede ser inestable en algunos portales: las páginas de empleo de las empresas cambian su estructura HTML regularmente. El escáner de Playwright funciona bien para portales basados en Greenhouse/Ashby/Lever (APIs estandarizadas) pero puede fallar en páginas de empleo personalizadas. La comunidad hace seguimiento de esto en los problemas de GitHub.
Las primeras evaluaciones necesitan calibración: como advierte el README, las primeras evaluaciones serán aproximadas. El sistema no conoce tu historia profesional hasta que se la proporcionas. Reserva una hora para configurar correctamente tu perfil y añadir puntos de prueba antes de confiar en las puntuaciones.
El modo por lotes usa claude -p: los trabajadores paralelos pueden consumir créditos de API rápidamente en grandes lotes. Controla tu uso antes de ejecutar un lote de 50 ofertas por primera vez.
Consulta [internal: how-ai-agent-memory-works] para obtener más información sobre por qué los sistemas de IA necesitan tiempo de calibración y contexto antes de rendir bien.
Para quién es
Career-Ops está diseñado para desarrolladores y profesionales técnicos que:
- Están buscando empleo activamente y están cansados del seguimiento manual
- Aplican a puestos en empresas de IA específicamente (la lista de portales está muy centrada en empresas de IA por diseño)
- Quieren usar IA para evaluación y apoyo a la decisión, no para automatización de aplicación masiva
- Se sienten cómodos ejecutando una herramienta de línea de comandos y editando archivos YAML
No es adecuado para usuarios no técnicos que buscan una interfaz gráfica de usuario (GUI), o para cualquiera que quiera automatizar el envío real de solicitudes. El sistema nunca envía una solicitud. Esa decisión siempre permanece contigo.
Primeros pasos
Clona el repositorio, añade tu CV, dedica una hora a configurar tu perfil con Claude y ejecuta tu primera evaluación en un puesto que realmente te interese. El proceso de calibración da sus frutos rápidamente.
GitHub: github.com/santifer/career-ops
El proyecto tiene licencia MIT. Las contribuciones de la comunidad son bienvenidas; abre un issue antes de enviar un PR.
Conclusión
Career-Ops es la pipeline de búsqueda de empleo de código abierto más completa disponible actualmente. El sistema de puntuación A-F, la generación de PDF ATS, el procesamiento por lotes paralelo y el panel de control TUI de Go son útiles por sí mismos. Combinados con un perfil debidamente calibrado, te proporcionan un flujo de trabajo que filtra sin piedad y te ayuda a aplicar solo donde tiene sentido.
La idea central es correcta: la búsqueda de empleo es un problema de información, no de volumen. Career-Ops lo aborda de esa manera.
botón
Preguntas Frecuentes
¿Career-Ops cuesta algo?La herramienta en sí es gratuita y tiene licencia MIT. Pagás por el uso de la API de Claude, lo cual depende de cuántas evaluaciones y PDFs generes. Una única evaluación completa (evaluación + PDF + entrada de seguimiento) suele usar entre 10,000 y 30,000 tokens dependiendo de la longitud del CV y de la descripción del puesto. Con el precio de Claude 3.5 Haiku ($0.25/1M de entrada, $1.25/1M de salida), una evaluación completa cuesta menos de $0.05.
¿Puedo usarlo con modelos que no sean Claude?No directamente. Career-Ops está construido como un boilerplate de Claude Code. Los modos y archivos de contexto compartido están escritos para las capacidades de uso de herramientas de Claude. Portarlo a otro modelo requeriría reescribir las definiciones de habilidades.
¿Cómo funciona la optimización para ATS?Career-Ops lee la descripción del puesto, extrae las habilidades requeridas y las palabras clave que los sistemas ATS escanean, y reescribe tus puntos de experiencia para resaltar esas palabras clave de forma natural. No fabrica experiencia; reformula la experiencia existente en el lenguaje que usa el rol. La plantilla HTML se renderiza a PDF a través de Playwright con fuentes (Space Grotesk, DM Sans) que son seguras para ATS.
¿Qué portales de empleo soporta el escáner?Greenhouse, Ashby, Lever, Wellfound, Workable y RemoteFront directamente. Para empresas que no están en estas plataformas, Playwright navega por sus páginas de empleo personalizadas. Colaboradores de la comunidad han añadido 31 empresas DACH/europeas. Consulta [internal: local-vs-api-ai-models] para ver el contexto de cómo Claude Code maneja diferentes superficies de API.
¿Están seguros mis datos del CV?Sí. Todo es local por defecto. Tu CV, solicitudes, PDFs generados e informes son todos ignorados por Git. Nada se envía a terceros, excepto las llamadas a la API que Claude realiza durante la evaluación (las cuales van a la API de Anthropic, las mismas llamadas que Claude Code realiza normalmente). Consulta [internal: claude-code] para más información sobre cómo Claude Code maneja los datos.
¿Puedo añadir mis propias empresas al escáner de portales?Sí. Copia templates/portals.example.yml a portals.yml y añade cualquier empresa. Si la empresa utiliza Greenhouse, Ashby o Lever, el escáner la detecta automáticamente a través de su API estándar. Para páginas de empleo personalizadas, puedes definir selectores de Playwright en la configuración.
¿Cuánto tarda una evaluación completa?Una única evaluación de oferta con generación de PDF suele tardar de 2 a 4 minutos con Claude 3.5 Sonnet. En modo por lotes con trabajadores paralelos, 10 ofertas se ejecutan aproximadamente en el mismo tiempo que 1.
¿Qué es el marco STAR+R?STAR (Situación, Tarea, Acción, Resultado) es un formato estándar de entrevista conductual. El "+R" es Reflexión: qué harías diferente, qué aprendiste, cómo cambió tu enfoque. Career-Ops añade esta columna porque indica seniority. Los candidatos senior no solo describen lo que pasó; demuestran que aprendieron de ello.