Communitygithub.com

yvonnehe772/applypilot

Codex 및 기타 AI 에이전트를 위한 재사용 가능한 입사 지원 워크플로입니다. 사용자가 AI 기반 구직 시스템을 설정하거나 실행하려고 할 때 사용합니다: 후보자 프로필 수집, 지원 대시보드 생성, 스크리닝 및 이력서 라우팅 규칙 정의, 구인 공고 검색 및 순위 지정, 명시적 안전 경계 내에서 지원서 제출, 결과 기록, 장애물 분류, 또는 입사 지원 워크플로 반복.

applypilot란 무엇인가요?

ApplyPilot은 AI 에이전트가 구직 프로세스를 체계적이고 반복 가능한 시스템으로 전환할 수 있도록 설계된 운영 워크플로입니다. 이 스킬은 Codex, Cursor, Claude Code 등 다양한 AI 플랫폼에서 사용할 수 있으며, 후보자 프로필, 대시보드, 스크리닝 규칙, 이력서 전략, 지원 실행, 장애물 분류, 후속 조치 등 구직의 모든 단계를 포괄합니다. ApplyPilot은 진실되고 추적 가능하며 면접을 유도하는 지원을 최적화하며, 사용자에게 최소한의 정보만 요청하고 안전 경계를 엄격히 준수합니다. 브라우저 기반 지원 시 CAPTCHA, Cloudflare, 로그인 등의 장애물이 발생하면 자동으로 중단하거나 사용자에게 전달하며, 모든 결과를 제출, 건너뜀, 차단됨, 사용자 필요, 보류 중으로 분류하여 투명하게 기록합니다.

지원 대상~Claude Code✓Codex CLI~Cursor
npx skills add yvonnehe772/applypilot

즐겨 사용하는 AI에게 물어보기

이 에이전트 스킬이 미리 로드된 새 채팅을 엽니다.

문서

applypilot은(는) 무엇을 하나요?

ApplyPilot은 AI 에이전트를 위한 입사 지원 운영 워크플로입니다. 사용자가 구직을 반복 가능한 시스템(프로필, 대시보드, 스크리닝 규칙, 이력서 전략, 지원 실행, 장애물 분류, 후속 조치)으로 전환할 수 있도록 도와줍니다.

핵심 계약

진실되고 추적 가능하며 면접을 유도하는 지원을 최적화하세요. 무분별한 양은 지양합니다.

설정을 사용자에게 숙제를 던지는 방식이 아닌, 에이전트 주도의 온보딩 플로우로 처리하세요. 안전하게 시작하는 데 필요한 최소한의 정보만 요청하고, 초안/템플릿을 만든 다음 첫 시험 실행 후 반복 개선하세요.

검색하거나 지원하기 전에 사용자가 다음을 준비했는지 확인하세요:

  1. 후보자 프로필.
  2. 결과 추적을 위한 대시보드 또는 워크북.
  3. 지원 스크리닝 규칙.
  4. 이력서 전략.
  5. 브라우저 자동화 및 양식 답변에 대한 명확한 안전 경계.

어느 하나라도 누락된 경우 먼저 초기화하세요. 신원, 법적 사항, 근로 허가, 보상, 현재 고용 상태, 스폰서십, 이전, 또는 기타 영향력이 큰 사실에 대해 추측하지 마세요.

워크플로

1. 시스템 초기화

다음 경우 references/setup-workflow.md를 참조하세요:

  • 사용자가 ApplyPilot을 처음 설치하는 경우.
  • 사용자가 프로필, 대시보드, 규칙, 템플릿 또는 GitHub 준비 설정을 요청하는 경우.
  • 안전한 지원을 위해 사용자가 충분한 정보를 제공하지 않은 경우.

templates/의 템플릿을 사용하여 사용자 소유 파일을 만드세요:

  • candidate_profile.template.json
  • application_rules.template.md
  • resume_routing.template.md
  • answer_bank.template.md
  • dashboard-template/*.csv

2. 지원 전 스크리닝

최신성, 적합성, 실행 가능성, 전환 가능성을 기준으로 구인 공고의 우선순위를 정하세요. 기본적으로 최근 24시간 이내의 공고를 우선하고, 필요시 48시간까지 확장합니다.

사용자 규칙을 위반하거나, 명백히 과도한 레벨인 경우, 마감되었거나 중복된 경우, 지원되지 않는 근로 허가가 필요한 경우, 필요한 자료가 누락된 경우, 또는 적합도가 낮고 계정 중심의 긴 플로우가 필요한 역할은 건너뛰거나 연기하세요.

3. 이력서 전략 라우팅

사용자가 선택한 전략을 사용하세요:

  • 정밀 모드: 먼저 적합도가 높은 공고를 스크리닝한 다음, 지원하기 전에 이력서/자료를 맞춤 조정합니다.
  • 볼륨 모드: 직무군별로 미리 제작된 이력서 변형을 사용하고 빠르게 진행합니다.

사용자가 명시적으로 정밀 모드를 요청하지 않는 한 기본값은 볼륨 모드입니다. 적합도가 높은 개별 공고는 볼륨에서 정밀 모드로 승격될 수 있습니다.

경험, 자격 증명, 학위, 고용주, 날짜, 근로 허가, 포트폴리오 아티팩트를 조작하지 마세요.

4. 안전하게 지원하기

브라우저 기반 지원, LinkedIn Easy Apply, Simplify, Greenhouse, Lever, Ashby, Workday 또는 기타 ATS 플로우를 작동하기 전에 references/application-playbook.md를 읽으세요.

CAPTCHA, Cloudflare, 안티봇 확인, 로그인 또는 2FA, 불명확한 법적/신원 질문, 누락된 파일, 결제 프롬프트, 권한 프롬프트 또는 사이트 제어를 우회해야 하는 모든 상황에서 중단하거나 사용자에게 전달하세요.

5. 모든 결과 기록

모든 구인 공고 리드 또는 시도는 다음 상태 중 하나로 종료되어야 합니다:

  • Submitted: 명시적인 확인이 확인됨.
  • Skipped: 지원할 가치가 없으며, 이유가 명시됨.
  • Blocked: 자동화가 진행될 수 없으며, 장애물 및 다음 단계가 명시됨.
  • Needs user: 사용자가 누락된 영향력이 큰 사실을 제공하거나, CAPTCHA/로그인/업로드를 완료하거나, 민감한 질문에 답변하거나, 에이전트가 결정을 내리기 전에 필요한 판단을 해야 함.
  • Pending: 알려진 전제 조건이 충족된 후 검토 또는 지원할 가치가 있어 보여 추후 조치를 위해 선택됨.

확인된 제출만 집계하세요. 저장된 공고, 트래커, 자동 작성 배지 또는 "quick apply" 레이블은 집계되지 않습니다.

첫 번째 시험 또는 데모 실행의 경우 리드 찾기만 기본값으로 설정하세요: 실제 지원 플로우를 열거나 아무것도 제출하지 않고 리드를 찾고, 스크리닝하고, 분류하고, 대시보드를 업데이트합니다. 리드 찾기 전용 실행에서는 필요에 따라 job_pool, daily_dashboard, blocker_queue, automation_rules를 업데이트하고, 지원 시도가 발생하지 않았으므로 application_log는 비워둡니다.

6. 장애물로부터 학습

각 실행 후 장애물을 요약하고 반복되는 문제를 규칙으로 변환하세요. ApplyPilot은 사용을 통해 개선되어야 합니다: 주소 매칭, 드롭다운 처리, 이력서 업로드 확인, 계정/세션 확인, ATS별 학습 내용은 대시보드 및 규칙에 포함되어야 합니다.

안전

사용자가 자동화 제한, CAPTCHA, 이메일 확인, 계정 로그인, 개인 정보 보호, 공유, 또는 저장소에 포함되어서는 안 되는 항목에 대해 물을 경우 references/safety-and-boundaries.md를 읽으세요.

개인 이력서, 전화번호, 이메일, 주소, 이민 서류, 지원 내역, 브라우저 세션, 쿠키, OTP 또는 사용자별 비밀을 공개 ApplyPilot 패키지에 게시하거나 복사하지 마세요.

관련 스킬