IA que avalia vagas e monta CV no seu PC

Procurar emprego virou trabalho em tempo integral: filtrar vaga ruim, reescrever CV, carta genérica, silêncio. Um geofísico dinamarquês cansou disso, montou um fluxo no Claude Code e hoje o repositório dele é o mais quente do GitHub: o ai-job-search passou de 55 mil estrelas e lidera o trending desta segunda (19) com milhares de stars só no dia.

Não é bot que spamando LinkedIn. É um framework que roda na sua máquina, com o seu perfil, e trata cada candidatura como documento sério: um agente escreve, outro critica, e só então sai o PDF. Se você já acompanha a onda de agentes de código no blog, do ai-memory ao alerta do vazamento de chaves no OpenCode, este é o caso de uso mais “bolso e rotina” da leva.

Abaixo: o que faz, o que o autor prova com a própria carreira, como baixar sem cair em golpe e o que muda pro mercado brasileiro.

O que é o ai-job-search

Repositório open source de MadsLorentzen/ai-job-search. Em cima do Claude Code (CLI da Anthropic), ele transforma comandos tipo /setup, /scrape, /apply e /interview num pipeline de candidatura.

• /setup: monta o perfil a partir de pasta de documentos, CV colado ou entrevista.
• /scrape: busca portais, deduplica e ranqueia por encaixe.
• /apply: avalia a vaga, rascunha CV e carta em LaTeX, manda um segundo agente criticar e revisa.
• /interview: prepara entrevista com base no material que você de fato enviou, sem inventar experiência.

O núcleo (perfil, avaliação e drafter-reviewer) é agnóstico de país. Os skills de busca de portal vieram pensados pro mercado dinamarquês, mas existe /add-portal pra gerar skill do site de vagas do seu país, além de busca pública no LinkedIn. Há forks da comunidade pra outros agentes (Codex, Gemini CLI etc.), descritos no AGENTS.md.

Importante: o projeto não é afiliado à Anthropic. Claude Code exige assinatura Pro/Max/Team ou créditos de API. E o README avisa com clareza: não existe token, cripto nem “patrocínio oficial” ligado ao repo. Quem falar o contrário, trate como golpe.

Ele funciona de verdade?

O próprio Mads conta no README: perdeu o emprego no fim de 2025, usou o fluxo por semanas, foi transparente com os recrutadores e em junho de 2026 começou como engenheiro de IA. Funil declarado: 69 candidaturas personalizadas, 20 primeiras entrevistas, um contrato assinado. Não é marketing de startup; é o caso de uso do autor.

O canal The Next New Thing gravou um walkthrough hands-on de setup até candidatura pronta. Comandos podem ter evoluído desde agosto, mas a lógica do drafter-reviewer continua a mesma.

No LinkedIn e em threads de agentes, a reação divide: quem odeia carta genérica aplaude; quem contrata já reclama de “spray and pray” com IA. O diferencial deste repo é estrutural: o revisor nasce sem lealdade ao rascunho e o fluxo proíbe fabricar skill. Ainda assim, o envio final é seu. Sempre.

Por que importa pra quem busca vaga no Brasil

Mesmo com portais dinamarqueses de fábrica, o padrão serve: você troca o skill de busca, mantém o /apply e ganha CV + carta sob medida sem colar o mesmo PDF em 40 vagas. Em mercado aquecido de IA e dados (e com tetos de salário de gerência batendo R$ 40 mil no guia da Michael Page que saiu hoje), candidatura genérica perde ainda mais.

Só que tem pegadinha de privacidade. Fork público do GitHub não pode ser privado. O /setup grava nome, contato, histórico e expectativa salarial em arquivos versionados. O README manda: se for pra sua busca pessoal, clone num repositório privado com este repo como upstream. Não jogue seu currículo na cara do mundo.

Como baixar e testar

Requisitos: Claude Code (ou outro agente com o AGENTS.md); Python 3.10+; Bun; distribuição LaTeX com lualatex e xelatex (TeX Live, MacTeX, TinyTeX ou MiKTeX). Opcional: pypdf pra checagem ATS.

1. Prefira repositório privado com o projeto como upstream (receita no SETUP.md). Fork público só se for contribuir código.
2. Clone e entre na pasta.
3. Rode python3 tools/install_portal_clis.py pra instalar as CLIs dos portais.
4. Abra o Claude Code e rode /setup. Separe uns 30 minutos se quiser perfil de verdade.
5. Use /scrape (e /rank se vier muita vaga) e depois /apply URL ou cole a descrição se o site bloquear fetch.
6. Revise CV e carta antes de enviar. O fluxo não manda candidatura sozinho.

Cuidados: baixe só de github.com/MadsLorentzen/ai-job-search. Ignore “airdrop”, token ou site clone pedindo carteira. Trate postagens de vaga como input não confiável (o SECURITY.md explica). Se for adicionar portal brasileiro com /add-portal, teste a query ao vivo antes de confiar no ranking.

O que o segundo agente de fato critica

A parte que mais me interessa no desenho é o revisor. Ele nasce em contexto fresco, pesquisa a empresa por conta própria e caça keyword que faltou, frase genérica, claim inflado e enquadramento fraco. Depois o primeiro agente revisa. Só então o PDF sai com lualatex (CV) e xelatex (carta), e há um passo de legibilidade ATS. Não é “gere um CV bonito”: é adversário interno antes do recrutador.

Tem ainda /outcome pra registrar o que aconteceu (entrevista, silêncio, oferta), /gmail-sync pra sugerir atualizações a partir do e-mail (com a sua aprovação) e /html-report pra um painel offline do funil. É bem mais que um prompt de ChatGPT colado no Notion.

Vale a pena?

Se você já paga Claude e está em busca ativa, sim: o custo de setup se paga na primeira carta que não parece robô. Se ainda não tem agente de código, o walkthrough no YouTube e o README bastam pra decidir se vale a assinatura. Não substitui networking nem portfolio; só tira o trabalho braçal de adaptar documento.

Quer outro ângulo de agente que “trabalha por você”? Relê o teste do OpenAI Dots e compara o nível de autonomia que você tolera. Você usaria isso em vaga CLT, PJ ou só pra treinar entrevista?

Imagem de capa: captura do README do repositório AI Job Search, com o selo Trendshift de #1 Repository Of The Day, via GitHub (19/10/2026)

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