被裁的地球物理学家，用 Claude Code 给自己做了个"求职外挂"，6 万 star

10 月 21 日 GitHub trending 第一：MadsLorentzen/ai-job-search，6 万 star、1.8 万 fork，MIT 协议。一个求职工具能冲到这个热度，本身就说明打中了某种集体情绪。

故事是这样的：作者是个地球物理学家，2025 年底被裁，干脆用 Claude Code 给自己搭了一套求职框架——/scrape 抓职位、/apply 评估匹配度+改简历+写求职信、/interview 备战面试。按他自述：69 份定制化申请 → 20 个一面 → 2026 年 6 月签约入职 AI 工程师。

先说清楚证据等级：star/fork 是公开硬数据；但"69→20→入职"这条转化链是作者单方自报，未经独立验证，当故事看可以，别当统计结论。

但抛开数字，这个项目真正硬核的地方有三处，值得你拆开学：

第一，方法论可复制。scrape→评估→定制→备战，这套流水线换个行业照样用。它本质上是"把 Claude Code 当个人工作流操作系统"的模板，不只适用于求职。

第二，细节很老道。repo 自带防 prompt 注入审计（防止恶意职位描述劫持你的 agent）、ATS 可解析检查（确保改出来的简历能过机器初筛）。大多数人写求职 AI 工具只想到"生成"，他想到了"别被坑"和"能落地"。

第三，也是我最想说的：这个案例是 vibe-coding 最硬的"自用吃狗粮"样本。写框架是手段，真正的 prompt 工程是他把"被裁"这件事本身写成了产品需求文档。工具人人会搭，把自己的真实痛点变成需求，才是稀缺能力。

怎么用起来：repo 是 MIT 协议，直接 fork 就能改。哪怕你不求职，把 /scrape 换成"抓商机"、/apply 换成"写方案"，就是一套现成的 agent 工作流脚手架。（效果未经我实测，个人判断：框架结构扎实，具体转化率因人而异。）