career-ops: el centro de mando de búsqueda de empleo con IA que corre en tu CLI
santifer/career-ops · 72.721★ · 13.671 forks
Todo lo que hay que saber sobre santifer/career-ops: un sistema open source de búsqueda de empleo con agentes de IA que convierte cualquier CLI de codificación (Claude Code, Codex, OpenCode, Antigravity, y otros) en un pipeline completo de evaluación, personalización de currículums, escaneo de portales y seguimiento de candidaturas, local primero y sin telemetría.
Qué es career-ops
career-ops (también escrito careerops) no es un modelo, un servicio en la nube ni un bot de solicitudes masivas: es un sistema de código abierto, con licencia MIT, que se instala en la propia máquina del candidato y se opera desde un CLI de codificación con IA. El README lo define como un «centro de mando» de búsqueda de empleo: el agente de IA navega páginas de empleo, evalúa ofertas contra el currículum, genera documentos y mantiene un registro de seguimiento, mientras el humano toma todas las decisiones finales.
Su propósito es filtrar, no saturar. El propio README advierte que no es una herramienta de «spray-and-pray»: el sistema recomienda no presentar candidatura a ninguna oferta que puntúe por debajo de 4,0 sobre 5. Las funciones documentadas incluyen: evaluación de ofertas en un informe estructurado con bloques A a H y una puntuación de 1 a 5 por juicio holístico; generación de PDF a medida optimizado para ATS; escaneo de portales automático con más de 100 empresas preconfiguradas y más de 45 consultas de búsqueda; procesamiento por lotes de más de 10 ofertas en paralelo; y seguimiento en una única fuente de verdad con un panel TUI en Go.
El origen: un proyecto de búsqueda de empleo real
El repositorio fue creado el 4 de abril de 2026 por Santiago Fernández de Valderrama Aparicio (santifer), ingeniero y Head of Applied AI afincado en Sevilla. Según su estudio de caso en santifer.io y la reseña de Business Insider, la historia es la siguiente: Santiago emprendió una búsqueda de empleo real en 2026 para puestos senior de ingeniería de IA; la primera semana fue completamente manual, a la segunda dejó de aplicar y se puso a construir el sistema. El resultado real de su búsqueda: 740 ofertas evaluadas, 68 candidaturas enviadas, 12 procesos de entrevista y 1 oferta firmada.
Cuando consiguió el puesto, abrió el proyecto al público. En la primera semana pasó de repositorio privado a 35.000+ estrellas y 5.000+ bifurcaciones (cifras del propio autor). El 14 de julio de 2026, al cruzar las 60.000 estrellas, redactó el Manifiesto CareerOps (MANIFESTO.md) y acuñó la práctica a la que nombra: «CareerOps es la práctica de gestionar una búsqueda de empleo como los ingenieros gestionan un sistema en producción: con evidencia, con disciplina y con herramientas en el lado del candidato».
La cobertura de prensa verificada incluye Wired Greece (17 de abril de 2026), que lo describía como «el tool más efectivo para quienes hacen solicitudes de empleo» según los círculos de la IA en X; y Business Insider (28 de abril de 2026), con el título «I built a tool to filter 700 job listings for my job search. It got me a position as head of AI».
Filosofía y principios
El MANIFESTO.md (v1.0, firmado a las 60.000 estrellas) condensa la filosofía en seis prácticas: (1) aplicar mejor a menos: «diez candidaturas en las que crees valen más que doscientas en las que no»; (2) señal antes que volumen; (3) evidencia antes que palabras clave: «reformular, nunca fabricar»; (4) decide un humano: nada se auto-envía jamás; (5) local primero: «tu búsqueda no es el conjunto de datos de nadie»; (6) dignidad a ambos lados de la mesa.
Los nueve derechos incluyen: ser invisible por defecto; no pagar nunca; que los datos sean portables, exportables y borrables; y el derecho a saber cuando es una máquina quien decide. El README añade el compromiso explícito de mantener el proyecto MIT sin patrones oscuros, sin venta cruzada dentro de la CLI y sin funciones de pago.
Cómo funciona
La arquitectura se basa en «modos, no un prompt largo»: cada modo es un archivo de habilidad con su propio contexto, reglas y herramientas. El estudio de caso documenta 12 modos operativos: auto-pipeline (pipeline completo), oferta/ofertas (evaluación individual o comparativa), pdf (generación optimizada para ATS), scan (descubrimiento en tableros), batch (orquestador con trabajadores paralelos), apply (relleno de formularios con Playwright), contacto, deep (investigación de empresa), tracker y training.
El flujo principal (auto-pipeline): se pega una URL o texto de la oferta; se clasifica el arquetipo del perfil; se evalúa A-H leyendo cv.md; y se producen tres artefactos: informe en Markdown, PDF en output/ y entrada en el seguimiento.
El escáner trae más de 100 empresas preconfiguradas y más de 55 módulos de proveedor. Como los feeds de los ATS a veces conservan ofertas caducadas, node scan.mjs --verify añade una comprobación de vida con Playwright solo sobre las ofertas nuevas.
El panel TUI (npm run serve:dashboard) está escrito en Go con Bubble Tea y Lipgloss (tema Catppuccin Mocha). El sistema de plugins (v1.15.0) extiende el núcleo con integraciones que necesitan clave de API: son opt-in, «sandboxed por convención» y aditivos. Los plugins incluidos son apify, gmail y notion.
El ecosistema
Repositorios del autor (santifer): santifer/cv-santiago (815 estrellas, portafolio web); santifer/jacobo-workflows (161, flujos de n8n de su sistema multiagente); santifer/career-ops-docs (55); santifer/claudeable (25); santifer/watermark-remover (25).
Plugins bundled (revisados en el árbol, «semillas de referencia»): apify, gmail, notion. Aprobados en el registro comunitario, todos de Schlaflied: career-ops-plugin-tavily, career-ops-plugin-google-calendar, career-ops-plugin-linkedin-alerts, career-ops-plugin-outlook-interviews, career-ops-plugin-obsidian. El CONTRIBUTING.md documenta el mecanismo de «sucesor mantenido»: si un plugin bundled necesita más desarrollo, la comunidad publica uno con el mismo id que, una vez aprobado en el registro, tiene prioridad sobre la semilla bundled.
Las traducciones del README a 16 idiomas son en sí mismas un ecosistema comunitario visible.
Estado oficial y semioficial
En las fuentes consultadas no existe una aceptación oficial en ningún marketplace ni un respaldo de un proveedor. Lo que sí se verifica: el README lleva la insignia de «featured» de Product Hunt (la página no fue accesible durante esta investigación); el proyecto (Q139007988) y el autor (Q138710224) tienen entradas en Wikidata; y el CONTRIBUTING.md cita que «una publicación de lanzamiento de una única red llevó 15.626 máquinas únicas a clonar el repositorio en un día».
Guía rápida de uso
Instalación y primer arranque
Requisitos: un CLI de codificación con IA (Claude Code, Gemini CLI, Codex, Qwen Code, OpenCode, GitHub Copilot CLI, Antigravity CLI o Grok Build CLI), Node.js 18+ y git.
npx @santifer/career-ops initnpx corre el instalador una vez sin instalar nada globalmente: clona la última liberación en ./career-ops e instala las dependencias. Después:
cd career-ops
claude # o codex / qwen / opencode / agy / grokcareer-ops guía la configuración por conversación: pide el CV, los datos y configura el escáner con empresas preconfiguradas. Para renderizar PDF hace falta instalar Chromium headless: npx playwright install chromium.
Flujos de trabajo habituales
- Evaluar una oferta: pegar la URL directamente; career-ops detecta y corre el
auto-pipeline. - Buscar ofertas nuevas:
/career-ops scan. - Procesar varias a la vez:
/career-ops batchevalúa varias URLs en paralelo con trabajadores sin interfaz. - Consultar el estado:
/career-ops tracker. - Borrador de correo de solicitud:
/career-ops emailgenera asunto, cuerpo y adjuntos. Es solo borrador: el sistema nunca envía.
Configuración esencial
cv.md(raíz): el currículum en Markdown que el sistema evalúa. Es el insumo central.config/profile.yml: nombre, roles objetivo, salario y preferencias del candidato.portals.yml: empresas y consultas que el escáner visita..env: claves de API de los plugins habilitados (el núcleo no necesita ninguna).
Trampas frecuentes y soluciones
- Gasto de créditos de API a pesar de pagar Claude Pro/Max: si
ANTHROPIC_API_KEYestá en el entorno, tiene prioridad sobre la suscripción y se factura por token; borrarla del perfil del shell y reiniciar. - Las primeras evaluaciones no son buenas: el sistema todavía no te conoce; hay que alimentarlo de contexto.
- Ofertas caducadas que se cuelan en el pipeline:
node scan.mjs --verifydescarta las expiradas. - Coste del CLI: el autor lo ejecuta sobre Claude Max 20x, aunque la documentación explica cómo correrlo con modelos gratis o locales.
Integraciones y migración
career-ops se apoya en el estándar abierto de habilidades de agente, enlazado para cada CLI compatible, de modo que el cambio entre Claude Code, OpenCode, Antigravity o Grok no requiere reconfiguración. Los plugins añaden integraciones con Gmail, Notion, Apify en el núcleo, y Tavily, Google Calendar, alertas de LinkedIn, Outlook y Obsidian en el registro comunitario.
Números del repo
Medición: 24-25 de agosto de 2026, API de GitHub.
| Métrica | Valor |
|---|---|
| Estrellas | 68.155 |
| Bifurcaciones | 12.939 |
| Suscriptores | 260 |
| Commits | ~1.527 |
| Incidencias abiertas | 327 |
| Liberaciones | 37 |
| Lenguaje principal | JavaScript |
| Licencia | MIT |
| Creación | 4 de abril de 2026 |
| Última publicación | career-ops-v1.28.0, 20 de agosto de 2026 |
Principales contribuidores: santifer (317), careerops-ledger (93), Schlaflied (76), abankar1 (69), Scott-Emberson (69). En npm, @santifer/career-ops registró 3.604 descargas en la semana del 17 al 23 de agosto de 2026 y 10.960 en el mes anterior.
Cómo contribuir
CONTRIBUTING.md: para una característica nueva, abrir antes una incidencia; los fixes de bugs, proveedores sin autenticación, documentación y traducciones pueden ir directos a solicitud de cambios. Pruebas: node test-all.mjs obligatorio antes de empujar. Límites explícitos: no se aceptan PRs que rasquen plataformas que prohíben el acceso automatizado, que habiliten auto-envío sin revisión humana, o que envíen datos del usuario a un servicio externo.
Cómo lo recibió la comunidad
La evidencia recuperada muestra una adopción viral concentrada fuera de Hacker News. Los tres envíos de HN encontrados tienen todos 2 puntos y 0 comentarios. El estudio de caso del autor cita un hilo de r/ClaudeAI con 2.600+ upvotes y una comunidad de 4.400+ personas en Discord (cifras de primera parte, no verificadas independientemente). Wired Greece lo retrataba como «el único tema» de los círculos de la IA en un domingo por la noche.
Reservas verificadas: el README advierte que las primeras evaluaciones serán malas hasta que se alimente el sistema de contexto, y recuerda que los modelos pueden alucinar habilidades o experiencia.
career-ops frente a otras propuestas
| Proyecto | Coincidencia verificable | Diferencia verificable |
|---|---|---|
Paramchoudhary/ResumeSkills (1.801 ★) | Colección de habilidades de agente de IA para optimización de CV. | Se centra en habilidades de CV, no en el pipeline completo de escaneo-evaluación-seguimiento. |
surapuramakhil-org/Job_search_agent (172 ★) | Agente de IA que busca y aplica a empleos. | Aplica por ti; career-ops se declara explícitamente contra el auto-envío. |
suxrobGM/jobpilot (59 ★) | Agente que aplica a empleos: busca, adapta el CV y rellena formularios. | Rellena y avanza la aplicación; career-ops detiene todo en borrador para revisión humana. |
La comparación más útil no es por popularidad: career-ops destaca cuando se quiere un sistema completo que viva dentro de un CLI de codificación ya en uso, con datos locales y decisión humana final.
Casos de uso y a quién puede ayudar este repositorio
- Candidatos técnicos activos en el mercado de la IA: si ya pagan una suscripción a Claude Code o similar, obtienen un pipeline que evalúa cientos de ofertas sin coste marginal de licencias.
- Personas que buscan empleo internacionalmente: detección de idioma y formato regional del PDF, más un modo
trainingque evalúa cursos y certificaciones. - Candidatos con presupuesto limitado: rutas documentadas con modelos gratuitos o locales, sin atarse a una suscripción de pago.
- Quienes quieren evitar el spray-and-pray: registro de candidaturas con desduplicación, análisis de patrones de rechazo y detección de puestos fantasma.
- Preparación de entrevistas y negociación: suite de entrevistas simuladas, guiones de negociación salarial y acompañante de lectura de contrato.
Recursos
- Repositorio: https://github.com/santifer/career-ops
- Sitio oficial: https://career-ops.org
- Manifiesto: https://github.com/santifer/career-ops/blob/main/MANIFESTO.md
- Paquete npm: https://www.npmjs.com/package/@santifer/career-ops
- Comunidad Discord: https://discord.gg/8pRpHETxa4
Nota: este artículo combina el README, MANIFESTO.md, CONTRIBUTING.md de career-ops, el estudio de caso del autor en santifer.io, la API de GitHub, el registro npm, la búsqueda de Hacker News y los artículos de Wired Greece y Business Insider, consultados el 24-25 de agosto de 2026. Las cifras cambian con el tiempo.
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