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Was macht job-search-skill?

Automatisierte Jobsuche-Fertigkeit für Claude Code – durchsucht LinkedIn, ATS-APIs und Jobbörsen mit konfigurierbarer Trefferbewertung.

Beschreibung

Diese Fertigkeit ermöglicht es Claude Code, automatisiert nach offenen Stellen zu suchen, indem sie mehrere externe Quellen parallel abfragt. Unterstützt werden LinkedIn, ATS-APIs wie Greenhouse oder Lever sowie allgemeine Jobbörsen wie Indeed. Die Ergebnisse werden anhand eines konfigurierbaren Bewertungssystems gewichtet, sodass die relevantesten Treffer priorisiert werden.

Funktionen

• Multi-Quellen-Suche: Gleichzeitige Abfrage von LinkedIn, ATS-APIs und Jobbörsen
• Konfigurierbare Filter: Schlagwörter, Standort, Unternehmen, Berufserfahrung, Gehaltsspanne
• Match Scoring: Gewichtete Bewertung nach Relevanz (z. B. Technologie-Stack, Unternehmenskultur, Gehalt)
• Ergebnisnormalisierung: Einheitliches Format für Stellenanzeigen aus unterschiedlichen Quellen
• API-Integration: Verwendung von REST-APIs und Web Scraping (mit Respekt für robots.txt)

Voraussetzungen

• Claude Code (oder kompatibler KI-Agent)
• API-Schlüssel für LinkedIn Jobs API (optional, aber empfohlen)
• Zugriff auf ATS-APIs (z. B. Greenhouse API Key)
• ggf. API-Zugang für Jobbörsen (Indeed Publisher API, etc.)

Konfiguration

Erstelle eine Konfigurationsdatei (z. B. job-search-config.json) mit folgendem Format:

{
  "sources": ["linkedin", "greenhouse", "indeed"],
  "filters": {
    "keywords": ["Software Engineer", "Backend"],
    "location": "Berlin, Deutschland",
    "radius_km": 50,
    "experience_level": "mid"
  },
  "scoring": {
    "tech_stack_weight": 0.4,
    "salary_weight": 0.3,
    "culture_weight": 0.2,
    "location_weight": 0.1
  }
}

Verwendung

Starte die Jobsuche mit folgendem Befehl in Claude Code:

claude job-search --config job-search-config.json

Optional können Parameter auch direkt übergeben werden:

claude job-search --keywords "Machine Learning" --location "München"

Bewertungsalgorithmus

Die Fertigkeit verwendet einen gewichteten Bewertungsalgorithmus, der jeder Stellenanzeige einen Score von 0 bis 100 zuweist:

1. Technologie-Stack (40%): Übereinstimmung mit bevorzugten Technologien
2. Gehalt (30%): Nähe zum Wunschgehalt
3. Unternehmenskultur (20%): Bewertungen auf Glassdoor, Kununu etc.
4. Standort (10%): Distanz zum Wunschstandort

Die Gewichtung ist in der Konfigurationsdatei anpassbar.

Unterstützte Plattformen

Plattform	API-Typ	Benötigt API-Key
LinkedIn	Jobs API	Ja
Greenhouse	ATS API	Ja
Indeed	Publisher API	Ja
Stepstone	Web Scraping	Nein
Monster	Web Scraping	Nein

Fehlerbehandlung

• API-Rate-Limits: Automatische Backoff-Strategie bei Überschreitung
• Ungültige API-Keys: Klare Fehlermeldung mit Hinweis auf erneute Konfiguration
• Keine Ergebnisse: Rückmeldung mit Vorschlägen zur Verbreiterung der Suchkriterien

Entwicklung

Falls du die Fertigkeit erweitern möchtest:

1. Repository klonen: git clone https://github.com/zerofeed/job-search-skill.git
2. Abhängigkeiten installieren: pip install -r requirements.txt
3. Tests ausführen: pytest tests/

Lizenz

MIT