AI Job Search는 Claude Code로 공고 평가부터 맞춤 이력서까지 내 컴퓨터에서 처리합니다 | DAKER 커뮤니티

크레용 그림체의 책상 위 노트북에서 빈 종이가 봉투와 종이비행기로 접혀 날아가는 장면에 「Claude Code로 돌리는 구직 비서 AI Job Search」 제목이 얹힌 10초 모션 영상 미리보기이며, 오른쪽 위에 GitHub 공식 로고가 있습니다
설명용 생성 이미지입니다. 10초 모션 영상 원본은 글 아래 첨부 파일에 있습니다.

2026년 10월 20일 오전 11시 38분(한국 시간) GitHub Trending 일간 1위는 MadsLorentzen/ai-job-search입니다. 한 줄로 말하면 Claude Code를 구직 비서로 바꾸는 오픈소스 작업 틀입니다. 내 프로필을 한 번 채워 두면 채용 공고를 찾아 적합도를 매기고, 공고에 맞춘 이력서(CV)와 자기소개서를 LaTeX로 쓰고, 두 번째 에이전트가 초안을 검토한 뒤 PDF까지 확인합니다. 이 모든 과정이 내 컴퓨터의 내 저장소 안에서 돌아갑니다. 데이터·AI 직무를 준비하는 DAKER 참가자에게는 바로 써 볼 도구이자, 에이전트 설계를 배울 교재이기도 합니다.

AI Job Search는 어떤 저장소인가

저장소 설명은 「내 컴퓨터에서 돌아가는 구직」이고, README는 스스로를 Claude Code 위에 만든 AI 구직 지원 프레임워크라고 소개합니다. 2026년 10월 20일 오전 11시 40분(KST) GitHub API 기준 스타는 57,560개, 포크는 18,262개이고, 주요 언어는 Python, 라이선스는 MIT입니다. 저장소는 2026년 3월 18일에 만들어졌습니다.

핵심 명령은 세 가지입니다. /setup으로 프로필을 만들고, /scrape로 여러 채용 포털을 검색해 적합도 순으로 보여 주고, /apply로 공고 하나에 대한 평가·초안·검토·수정을 한 번에 돌립니다. 여기에 면접 준비(/interview), 지원 결과 기록(/outcome), 여러 공고 일괄 채점(/rank), 역량 공백 분석과 학습 계획(/upskill), 지원 현황 HTML 대시보드(/html-report) 등 명령 10개가 더 붙어 있습니다. README는 이 프로젝트가 Anthropic과 제휴하지 않은 독립 오픈소스이며, Claude Code는 사용하는 도구를 설명하려고 언급할 뿐이라고 밝힙니다.

크레용 그림 위 정보 카드에 GitHub Trending 일간 1위, MadsLorentzen/ai-job-search, 스타 57,560개, Python, MIT, 오늘 받은 스타 3,856개, /setup에서 /scrape, /apply, reviewer, PDF check로 이어지는 흐름이 영어로 적힌 이미지입니다
2026년 10월 20일 오전 11시 40분(KST) GitHub 기준 저장소 정보와 /apply까지의 흐름입니다.
AI Job Search의 쓸모는 지원서를 대신 써 주는 데보다, 공고 평가부터 초안·검토·PDF 확인까지를 한 흐름으로 묶고 마지막 판단은 사람에게 남겨 두는 데 있습니다.

AI Job Search가 지금 GitHub 트렌딩에 오른 이유

같은 시각 트렌딩 페이지에는 이 저장소가 하루 동안 받은 스타가 3,856개로 표시됐습니다. 저장소에서 눈에 띄는 대목은 두 가지입니다.

첫째는 만든 사람의 실제 결과입니다. README에 따르면 지구물리학자인 작성자는 2025년 말 자리를 잃은 뒤 이 틀을 직접 만들어 매주 썼고, 맞춤 지원서 69건, 1차 면접 20건, 계약 1건을 거쳐 2026년 6월 AI 엔지니어로 일을 시작했습니다. 「정말 되느냐」는 질문에 작성자는 「이걸로 채용됐다」고 답합니다.

둘째는 트렌딩 1위에 오른 당일 새벽에 나온 보안 중심 릴리스입니다. 2026년 10월 20일 오전 1시 42분(KST)에 공개된 v1.7.3은 스킬과 에이전트에 꼭 필요한 도구만 주는 최소 권한 구성으로 바꿨고, 채용 공고를 읽기 전에 숨은 지시문을 검사하는 무결성 검사(posting_guard.py)를 넣었습니다. 릴리스 노트는 기여자들이 2주 동안 버그 58개를 고쳤다고 적고 있습니다. GitHub 기여자 목록에는 86명이 올라 있습니다.

AI Job Search를 써 보는 순서

README 기준 준비물은 Claude Code CLI, Python 3.10 이상, Bun, 그리고 lualatex·xelatex가 들어 있는 LaTeX 배포판입니다. Claude Code는 무료 등급이 없어 Claude Pro·Max·Team 구독이나 Anthropic API 크레딧이 필요하다고 README가 밝힙니다. Codex, Antigravity, Gemini CLI 같은 다른 에이전트 도구를 쓴다면 AGENTS.md부터 보라고 안내합니다.

주의할 점이 하나 있습니다. 공개 저장소의 포크는 항상 공개이고, /setup은 이름·연락처·경력·희망 연봉 같은 개인 정보를 추적되는 파일에 씁니다. 그래서 README는 내 구직용이라면 포크 대신 이 저장소를 upstream으로 둔 비공개 저장소를 쓰라고 권하고, 방법은 SETUP.md 8절에 있습니다. 비공개 저장소를 준비한 뒤에는 아래 순서로 진행합니다.

python3 tools/install_portal_clis.py   # 포털 검색 CLI 설치
claude                                 # Claude Code 실행 후 아래 명령 입력
/setup                                 # 프로필 작성 (문서 폴더, CV 붙여넣기, 인터뷰 중 선택)
/scrape                                # 채용 포털 검색, 적합도 순 정리
/apply <채용 공고 URL>              # 평가, CV·자기소개서 초안, 검토, PDF 확인

/apply는 공고 파싱, 적합도 평가, LaTeX 초안 작성, 새 맥락의 검토 에이전트 비평, 수정, PDF 컴파일과 확인 순서로 돌아갑니다. README에 따르면 CV는 정확히 2쪽, 자기소개서는 정확히 1쪽이 될 때까지 레이아웃을 고치고, pdftotext로 ATS(지원자 추적 시스템)가 읽는 텍스트 층을 점검합니다. 프로필이 뒷받침하지 않는 키워드는 억지로 넣지 않고 공백으로 남긴다는 원칙도 적혀 있습니다.

AI Job Search를 어디에 쓰면 좋은가

첫째, 데이터·AI 직무 지원입니다. /expand는 프로필에 연결한 GitHub 저장소, 포트폴리오, Kaggle, Google Scholar 같은 공개 자료를 읽어 역량을 보강합니다. README는 프로필을 자세히 적을수록 결과가 좋아진다고 조언하므로, 대회 참가 기록과 프로젝트 저장소도 프로필에 구체적으로 적어 두는 편이 좋습니다. 다만 기본 포털 스킬은 덴마크 채용 사이트용이고, 국가 구분 없이 쓸 수 있는 것은 linkedin-search와 freehire-search 두 가지입니다. 국내 채용 사이트는 /add-portal로 스킬을 새로 만들어야 하며, 로그인이 필요한 포털은 지원하지 않고 이용 약관이 까다로운 곳에는 개인 용도 경고가 붙습니다.

둘째, 에이전트 설계 공부입니다. 작성자와 검토자를 분리한 구조, 외부 문서를 지시가 아닌 데이터로 다루는 무결성 검사, 공고를 읽는 에이전트에게 쓰기 권한을 주지 않는 최소 권한 설정은 해커톤에서 에이전트를 만들 때 그대로 참고할 만한 패턴입니다. 보안 설정은 SECURITY.md에 한 표로 정리돼 있습니다.

트렌딩 순위와 스타 수가 결과를 보장하지는 않습니다. 생성된 지원서는 보내기 전에 반드시 직접 읽어 보시기 바랍니다. 여러분이라면 AI Job Search의 명령 가운데 무엇을 가장 먼저 써 보시겠습니까? 국내 채용 사이트용 포털 스킬을 만들어 본 경험이 있다면 댓글로 나눠 주세요.

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