工作时间🜏
MCP服务器，允许Claude Code自主扫描、评分和应用于作业。
JobHound直接连接到Ashby、Greenhouse和Lever作业板API，无需浏览器即可发现。它使用关键字启发式对每个列表进行评分，对得分较高的角色进行排队，并使用Claude Code作为裁缝来编写每个角色的简历和求职信。
包括a TUI仪表板 用于实时跟踪您的管道。
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目录
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我为什么建造这个
找工作很痛苦。LinkedIn Easy Apply是一个黑洞——你点击申请，它哪儿也去不了，你永远不会收到回复。高级工作提醒需要花钱，但会给你发送垃圾。每天手动浏览5个招聘板本身就是一项兼职工作。
API是免费的。Ashby、Greenhouse、Lever——它们都有公共API，列出了每个开放的角色。为什么我要手动滚动？
JobHound的存在是因为我的代理应该处理工作发现，而不是我。它扫描API，根据我的技能和偏好对列表进行评分，将好的列表排队，并将定制工作交给Claude Code。我查看生成的简历和求职信，说是或否，然后提交。
TUI的存在是因为我想在不打开浏览器选项卡的情况下一目了然地看到我的管道——47个被跟踪，3个排队，12个申请，2个面试。
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它的作用
| 功能 | 它做什么 |
|---|---|
| 扫描 | 阿什比宠物，温室，杠杆，RemoteOK，HN招聘，Wellfound |
| 得分 | 关键字启发式将职位描述与您的技能和偏好相匹配 |
| 队列 | 高分角色进入队列进行审核 |
| 裁缝 | 将工作和简历展示给Claude Code，以生成每个职位的简历和求职信 |
| 应用 | 在支持的情况下通过API提交定制的应用程序 |
| 轨道 | SQLite支持的管道状态跟踪（新→ 排队→ 应用的→ 面试→ 拒绝） |
| 仪表板 | 实时TUI，每30秒实时更新一次 |
| 守护进程 | 后台扫描循环按计划运行 |
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当前痛点
以下是我正在积极参与的战斗：
- 关键词评分很粗糙 --这是一个启发式方法：计算职位描述和你的配置之间的关键字匹配。它不明白“React”和“前端”是相关的，也不明白职位描述中的“5年经验”是灵活的。一个真正的评分模型会从你实际申请和面试的内容中学习。
- 并非每个董事会都有API --RemoteOK和HN招聘需要刮擦。当他们更改HTML时，会删除断点。浏览器自动化层(
playwright-stealth)对于简单的HTML抓取来说是多余的，但由于一些网站会阻止基本请求，因此是必要的。
- 自动应用受到限制 -Ashby和一些Greenhouse实例支持直接的API应用程序。大多数都没有。对于这些，JobHound会生成定制的文档，您可以手动申请。“自主”部分停在“这是你的简历和求职信，去提交吧。”
- TUI依赖于文本 --文本很棒，但很重。在慢速终端或SSH上，它可能会延迟。仪表板很漂亮，但不是必需的——核心价值是MCP服务器和扫描队列。
- 配置管理是手动的 —
config.yaml需要您的技能，首选项，API密钥为每个源。更新它就是编辑YAML。我希望代理从我的GitHub仓库中推断出我的技能，并自动更新配置。
- 未与Grayson集成 --Grayson是我的外展自动化工具（冷邮件、网络）。JobHound找到工作，Grayson找到人。他们彼此不说话。热情的推荐胜过冷淡的申请。
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最终目标——走向何方
短期（现在→ 3 月）
- 更好的得分 --从关键字启发式转向基于嵌入的语义相似度
- 从GitHub自动配置 --读取我的repos，推断我的堆栈，自动填充config.yaml
- 每源速率限制处理 --尊重阿什比/温室气体排放限制，优雅地后退
中期（3-6个月）
- 格雷森集成 --对于每一个排队的工作，格雷森都会找到一个相互联系或相关的人来联系
- 统一代理管道 --Blackreach研究公司，Huginn抓取他们的博客/文档，JobHound评分角色，Grayson找到联系人，所有这些都在一个工作流程中完成
- 自动应用扩展 -支持更多的应用程序流（Lever API，自定义表单）
长期（6-12个月）
- 完全自主的求职 --“给我找多伦多人工智能初创公司的高级后端职位，申请前10名，与招聘经理建立联系，跟踪一切”
- 面试准备集成 --申请后，自动研究公司，生成可能的面试问题，准备答案
- 薪资谈判助理 --跟踪市场数据，根据角色/公司/地点提出谈判策略
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安装
git clone https://github.com/Null-Phnix/jobhound
cd jobhound
pip install -e .
cp config.example.yaml config.yaml # fill in your details______________________________________________________________________
连接到克劳德代码
添加到您的 ~/.claude/settings.json （或 .claude/settings.json 在项目中）：
{
"mcpServers": {
"jobhound": {
"type": "stdio",
"command": "jobhound-server"
}
}
}______________________________________________________________________
MCP工具
| 工具 | 说明 |
|---|---|
jobhound_scan() | 获取所有来源，对作业进行评分，将得分较高的作业排队 |
jobhound_list(status) | 按状态列出作业（排队、已应用、失败等） |
jobhound_get(id) | 完整的作业详细信息+生成的文档 |
jobhound_get_for_tailoring(id) | 职位描述+你的简历为克劳德量身定制 |
jobhound_apply_tailored(id, cv, letter) | 提交量身定制的申请 |
jobhound_update(id, status) | 手动设置状态（面试、拒绝） |
jobhound_pause() | 暂停守护程序扫描循环 |
jobhound_resume() | 恢复守护程序扫描循环 |
工作流程
jobhound_scan() # find what's new
jobhound_list("queued") # see what's waiting
jobhound_get_for_tailoring(42) # get job + resume
[Claude writes tailored CV + letter]
jobhound_apply_tailored(42, cv, letter) # submit + record______________________________________________________________________
TUI仪表板
jobhound-tui实时查看整个工作流程的双窗格视图。每30秒轮询一次SQLite，按颜色显示状态。
┌─ JobHound ──────────────────────────────────────────────────────┐
│ [LIVE] 47 tracked · 3 queued · 12 applied · 2 interviewing │
├──────────────────────────┬──────────────────────────────────────┤
│ ▶ Bree applied │ Bree — Software Engineer, Backend │
│ Modal applied │ Applied: 2026-03-11 via Ashby │
│ LangChain applied │ Score: 87/100 │
│ Cohere queued │ Method: direct POST │
│ Anthropic new │ │
│ Cursor failed │ Cover Letter: │
│ │ > The line that stood out in your... │
├──────────────────────────┴──────────────────────────────────────┤
│ [s]can [p]ause [f]ilter [o]pen URL [x]export [q]uit │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘TUI钥匙扣
| 关键 | 行动 |
|---|---|
s | 扫描源（获取+评分，不自动应用） |
p | 暂停/恢复守护进程 |
f | 循环过滤器：全部→ new → 排队→ 应用的→ 失败→ 面试 |
o | 在浏览器中打开突出显示的作业URL |
x | 将当前视图导出到 ~/jobhound_export_YYYYMMDD.md + .csv |
q | 退出 |
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配置
看 config.example.yaml支持Ashby、Greenhouse、Lever、RemoteOK、HN招聘和Wellfound。
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堆栈
- Python 3.11+
fastmcp--MCP服务器httpx-源API调用sqlite3--作业跟踪textual--TUI仪表板rich--终端输出
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许可证
麻省理工学院