用 career-ops 筛选岗位，核心动作是先让它读取职位页，再用 A-F 评分判断是否值得投，之后才生成针对该 JD 的简历 PDF。它不是自动海投工具，README 明确说要先过滤岗位并人工复核。日常影响很直接：低匹配岗位少花时间，高匹配岗位再认真改 CV、准备邮件和联系人线索。

career-ops 怎么筛选岗位

先准备主简历、目标岗位、地点、薪资和偏好权重，再让 AI CLI 在 career-ops 项目里读取公司招聘页。README 提到它会扫描 Greenhouse、Ashby、Lever 和公司页面，并按 10 个加权维度给出 A-F 判断。分数不是装饰，低分意味着技能、薪资、远程或成长路径不合适，应该跳过；高分才进入定制简历环节。

怎么定制简历

career-ops 会把职位描述和你的 CV 放在一起推理，按岗位要求调整表达，生成 ATS 友好的 PDF。这里要盯紧事实边界：项目、年限、工具经验不能让 AI 补。生成后先看 Git Diff 或文件差异，再核对岗位关键词、职责顺序和成就数字，确认每一句面试时都能讲清楚。

怎么避免 AI 乱改简历

把 career-ops 当作筛选器和改稿助理，不要把它当成替你做职业判断的人。每次生成 PDF 后，先打开原始 JD，再看新简历有没有把经历写过头。最容易出错的是把“接触过”写成“主导过”，把内部工具名改成通用技术栈，或把团队成果写成个人成果。这些句子短期看像加分，面试时会变成追问风险。

跑一遍的顺序

1. 运行 npx @santifer/career-ops init，进入 ./career-ops。
2. 在 AI CLI 里启动项目，按提示写入 CV、profile 和 target roles。
3. 让它扫描岗位并给出 A-F 评分，低分岗位先剔除。
4. 只对高匹配岗位生成定制 CV，提交前人工复核原始 JD 和 PDF。
5. 提交前看 Git Diff，确认配置、门户列表、简历事实没有被误改，再决定投递。