Was macht job-assistant?
Lokaler Codex-Skill und Python-CLI für private Jobsuche-Verfolgung, semantische Bewertungen und ein statisches Dashboard.
Quelle: https://github.com/URneiU1/job-assistant
Hochgeladen: 2026-06-02T10:16:21Z
Lokaler Codex-Skill und Python-CLI für private Jobsuche-Verfolgung, semantische Bewertungen und ein statisches Dashboard.
Der Skill "URneiU1/job-assistant" ist ein lokales Tool für die private Verwaltung der Jobsuche. Er kombiniert einen Codex-Skill mit einer Python-CLI und ermöglicht es, Bewerbungen zu verfolgen, Stellenanzeigen semantisch zu bewerten und ein statisches Dashboard zu generieren. Die Daten bleiben lokal gespeichert, was maximale Privatsphäre gewährleistet. Der Skill unterstützt die Integration mit Codex-Plattformen und eignet sich besonders für Entwickler, die eine datenschutzorientierte Lösung für ihre Jobsuche suchen. Über die CLI können Nutzer ihre Bewerbungen verwalten, Bewertungen durchführen und personalisierte Dashboards erstellen, um den Fortschritt zu visualisieren. Das Projekt ist Open Source auf GitHub verfügbar und bietet eine flexible Anpassung an individuelle Bedürfnisse.
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Lokaler Codex-Skill und Python-CLI für private Jobsuche-Verfolgung, semantische Bewertungen und ein statisches Dashboard.
Quelle: https://github.com/URneiU1/job-assistant
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USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.
Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.
Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.
The agent harness performance optimization system. Skills, instincts, memory, security, and research-first development for Claude Code, Codex, Opencode, Cursor and beyond.
Agent skill repository discovered by 10x-chat research.
Review backend code for quality, security, maintainability, and best practices based on established checklist rules. Use when the user requests a review, analysis, or improvement of backend files (e.g., `.py`) under the `api/` directory. Do NOT use for frontend files (e.g., `.tsx`, `.ts`, `.js`). Supports pending-change review, code snippets review, and file-focused review.