AI Job Search: وجد ترشيح مناسب، بلا CV مخترع ولا بيانات منشورة بالغلط

كتلقى عرض شغل مناسب، ولكن CV اللي عندك كيهضر على كلشي إلا الحاجة اللي طالبين. كتبدل العنوان ديال CV، كتكتب Lettre de motivation جديدة، ومن بعد كتنسى فين صيفطتي وشنو قلت. AI Job Search كينظم هاد الخدمة حول Profile وWorkflow: يفهم المسار ديالك، يقارن مع العرض، ويوجد مسودة ترشيح قابلة للمراجعة.

ماشي Recruiter، وماشي وعد بالقبول أو بمقابلة. هو Framework مفتوح مبني أساساً على Claude Code. الرابط القديم باسم MadsLorentzen كيحول للمشروع الحالي تحت ai-job-search-dev؛ استعمل المصدر الرسمي الحالي. هاد الدليل مبني على مراجعة الوثائق فـ 25 أكتوبر 2026، ولكن ماقدمنا حتى ترشيح حقيقي ضمن هاد المراجعة.

قبل أول CV: فين غادي تخزن معلوماتك؟

هادي أهم خطوة، وماخصهاش تبقى ملاحظة صغيرة فآخر المقال. README كيحذر أن Fork ديال Repository عمومي كيبقى عمومي، وأن /setup كيكتب معلومات شخصية فملفات متتبعة بـ Git. إلا دفعتي هاد التغييرات لـ Public fork، ممكن تنشر الاسم، وسائل الاتصال، الخبرة وتفاصيل أخرى بلا ما تنتبه.

للخدمة الشخصية، اتبع طريقة Private repository مع Upstream اللي فـ SETUP، أو احتافظ بنسخة محلية بلا Push. قبل أي مزامنة، شوف الملفات اللي غادي تخرج فعلاً. كون بعض مجلدات Documents أو Tracker فـ gitignore ماكيعنيش أن Profile كامل مستبعد. والإعدادات ديال gh خاصها تشير للـ Repository الصحيح قبل إنشاء Issue فيها بياناتك.

شنو كيخدم وشنو ماكيخدمش ليك؟

Workflow الأساسي كيساعد فالتعريف بالمسار، تقييم عرض، تكييف CV وCover letter والتحضير للمقابلة. تقدر تتبع الترشيحات وتراجع النتيجة بدل إعادة نفس المعلومات فكل محادثة. جودة هادشي مرتبطة بصدق ودقة Profile والمعلومات ديال العرض.

البحث فالـ Portals الجاهزة موجه بزاف للسوق الدنماركي. التقييم والكتابة قابلين للاستعمال بلغات وأسواق أخرى، ولكن ماتعتبرش أن كل موقع توظيف مغربي مدعوم تلقائياً. بدا بعرض رسمي عندك الرابط ديالو، وشوف واش الأداة تقدر تقراه بشكل مسموح، بلا تجاوز Login ولا شروط الخدمة.

المتطلبات والمصاريف من الأول

المسار الأساسي كيحتاج Claude Code وحساب أو API credits مؤهلة للاستعمال؛ المشروع ماشي تابع رسمياً لـ Anthropic. كاين Python 3.10 أو أحدث، وBun لأدوات البحث. Templates الافتراضية ديال PDF كتحتاج LaTeX: CV كيتبنى بـ lualatex وCover letter بـ xelatex حسب الوثائق الحالية.

ماشي ضروري GPU محلي لهاد Workflow النصي، ولكن الجهاز خاصو يشغل الأدوات والـ Compiler المختارين. وثائق Setup فيها تفاصيل Windows وmacOS وLinux، وPackages إضافية للتوزيعات الخفيفة ديال TeX. الوثائق ماكاتحددش رقم RAM واحد لهاد الأدوات كاملة؛ راجع متطلبات كل أداة قبل التثبيت. دعم Agent آخر ماشي بالضرورة نفس تجربة Claude Code؛ راجع AGENTS والتكييفات الموثقة.

Source ديال Framework مرخص بـ MIT، ولكن Model أو اشتراك Agent عندو تكلفة منفصلة. كثرة العروض، قراءة الملفات وإعادة Drafts كيزيد الاستعمال. بدا بعرض واحد قبل Batch كبير، وحسب تكلفة Agent بوحدها؛ كون الكود مفتوح المصدر ماكيخلصش عليك الاستعمال ديال Model.

إعداد نسخة آمنة

1. قرا README وSETUP، خصوصاً توجيه Private repository قبل ما تزيد اسمك أو CV.
2. وجد نسخة مستقلة خاصة حسب الخطوات الرسمية. تأكد من Remote ومن وجهة أي Push، وخلي المساهمة فالمشروع العمومي منفصلة على ملفات الترشيح.
3. ثبت Claude Code وPython وBun وTeX حسب نظامك. دير Compile تجريبي قبل ما توصل لنهاية ترشيح مستعجل.
4. إلا محتاج Portal CLIs، المشروع كيعطي الأمر التالي من مجلدو:

python3 tools/install_portal_clis.py

وعلى Windows حسب README:

python tools\install_portal_clis.py

5. فتح Claude Code داخل المجلد، ومن داخلو شغل /setup. هادي Command داخل Agent، ماشي أمر كتكتبو مباشرة فـ PowerShell.

Setup يقدر يبدا من Documents folder، CV كتلصقو، أو Interview. استعمل غير الوثائق الضرورية، وحيد أرقام تعريف أو تفاصيل ماعندهاش علاقة بالتقييم. ملفات محلية يقدر Agent سحابي يقرا محتواها؛ Local repository ماكاتعنيش Local model.

أول استعمال: عرض واحد مع خبرة قابلة للإثبات

اختار عرض شغل من المصدر الرسمي، وطلب من Agent يقارنو مع Profile ديالك. راجع الفرق بين شرط ضروري، حاجة مفضلة، ومعلومة ناقصة فالعرض. Score اللي كيخرج مساعد فالتنظيم، ماشي قياس علمي لاحتمال القبول. إلا محتاج لغة أو موقع عمل أو ترخيص محدد، تأكد منها من العرض نفسه.

من بعد استعمل Workflow /apply مع رابط العرض الحقيقي حسب الوثائق. خليه يخرج مسودة، واقرا كل سطر قبل الإرسال. إلا كتب أنك قدتي فريق أو خدمتي بتقنية ماعمرك استعملتيها، حيدها وصحح Profile. تكييف CV مع العرض كيعني تبين التجربة اللي كتوافق المطلوب، بلا ما تزيد خدمة ولا مهارة ماعندكش.

راجع PDF بصرياً، ومن بعد شوف واش النص كيتقرا ويتنسخ مزيان. الصفحة اللي كاتبان زوينة فـ Screenshot ممكن يكون ترتيب النص ديالها صعيب على Parser. الأداة كتقترح ATS check اختياري بـ pypdf أو بديل موثق؛ هاد الفحص ماكيضمنش كيفاش كل نظام توظيف غادي يصنفك.

البحث والمتابعة بلا Spam

/scrape و/rank كيعاونو تلقى وترتب عروض فالمسارات المدعومة. ماتشغلش تقديم بالجملة على أساس أن كل Score مرتفع مناسب. راجع الشركة، المصدر وتاريخ العرض. بعض الوظائف اللي باينة فمحرك بحث تكون تسدات أو خاصها شروط ماواضحاش من الملخص.

خلي الإرسال قراراً بشرياً. سجل فين صيفطتي النسخة وتاريخها باش ماتبعثش جواب متناقض فمرحلة أخرى. Gmail أو Notion Integrations اختيارية؛ ماتربطش Accounts ديالك غير حيث الخيار موجود. قرا الصلاحيات وحدد واش فعلاً محتاجها قبل OAuth.

التحضير للمقابلة والقرار النهائي

دير مقارنة بين المسودة وCV الأصلي، ماشي بين جوج نصوص مولدين فقط. لكل مهارة جديدة بانت، سول: فين الدليل عليها فالمسار ديالي؟ لكل رقم أو نتيجة، واش نقدر نفسر منين جات؟ إلى كانت العبارة صحيحة ولكن كاتضخم المسؤولية، بدلها بكلام على قد الخدمة اللي درتي. ومن بعد قرا الرسالة بصوتك: إلا فيها كلمات ماعمرك تستعملها فمقابلة، راجع النبرة حتى تولي كتقدمك أنت، ماشي Profile مصقول ديال شخص آخر. Score عالي ماكيعنيش أن النص كيمثلك.

استعمل /interview باش تحول متطلبات العرض لأسئلة مرتبطة بتجربتك. جاوب بصوتك وبأمثلة حقيقية، وسجل النقط اللي مازال خاصك تتعلمها. جواب محفوظ فيه مصطلحات ماتقدرش تشرحها يقدر يبان من أول سؤال تابع. الهدف تحضر باش تهضر بوضوح، ماشي تمثل خبرة ماعندكش.

AI Job Search مناسب للي باغي ينظم ترشيحات قليلة ومقصودة ويراجعها بنفسه. إلا محتاج غير تصغير CV ولا تجمع ملفات، Stirling PDF يقدر يكفي للمهمة التقنية. وحتى مع Workflow كامل، التقييم النهائي عند المشغل، والنتيجة كتبقى مرتبطة بالخبرة والسوق وجودة الترشيح، ماشي باسم أداة استعملتي.