Проект, который может сделать каждый - Кастомизацию резюме. Мой пример. Она пока работает, но еще надо тюнить и добавить prompts с рекомендациями. Что использую: - Cursor ID - Antropic API key (вы можете любой AI использовать) - Markdown файл с моим исходным резюме - Open Resume framework (создает PDF резюме в нужном формате). Сам framework я даже не использовал, только взял идею JSON->PDF и сделал ее в PDF. Механика простая: 1) Запускаю скрипт 2) Даю ссылку на вакансию 3) Python crawler забирает все 4) Antropic читает требования и обновляет резюме 5) Open Resume создает JSON и конвертирует его в PDF Это пока сырой пример, и он там немного от себя напридумывал и зачем-то даты убрал из резюме, и написал, что я еще в Амазоне работаю (хитрый, однако) ``` make optimize-interactive 🎯 Interactive Resume Optimization ================================== Please provide the job posting URL: Job URL: https://www.amazon.jobs/en/jobs/3010960/data-engineer-pricing-and-promotions-science-data-and-insights 🔄 Processing job posting: https://www.amazon.jobs/en/jobs/3010960/data-engineer-pricing-and-promotions-science-data-and-insights ✅ Loaded resume: DMITRY ANOSHIN 🔍 Extracting job content from: https://www.amazon.jobs/en/jobs/3010960/data-engineer-pricing-and-promotions-science-data-and-insights ✅ Extracted 5528 characters of job content 🤖 Analyzing job requirements with Claude... ✅ Job analysis completed 🔧 Optimizing resume for job match... ✅ Resume optimization completed 💾 Saved optimized resume to: src-resume/my-resume-optimized.json 📊 RESUME OPTIMIZATION REPORT ================================================== 📝 SUMMARY CHANGES: Original length: 492 Optimized length: 754 💼 WORK EXPERIENCE REORDERING: Original order: Rock Your Data, Inc. → Microsoft → Amazon → Wawanesa Insurance → Forex Club → Teradata / Lamoda / BNP Paribas Optimized order: Senior Data Engineer, Alexa Team → Lead Data Engineer → Senior Data Engineer → Lead Data Engineer → Data Engineer / BI Developer → Senior Data Engineer / BI Architect 🛠️ SKILLS UPDATED: 1. Coding: SQL, Python, bash, PySpark → AWS Technologies: Redshift, S3, Glue, EMR, Kinesis, Lambda, IAM 2. Data Platforms: Snowflake, Redshift, Synapse, Databricks, BigQuery, Elastic MapReduce, HDInsight, EMR → Programming Languages: Python, SQL, Scala, PySpark, Java, NodeJS, bash 3. ETL: dbt, Amazon Glue, Airflow, SSIS, Prefect, Azure Data Factory, Luigi → Data Platforms: Snowflake, Redshift, Synapse, Databricks, BigQuery, EMR, HDInsight 4. BI: Tableau, Looker, Power BI, MicroStrategy, SAP Business Objects, Jupyter Notebooks → Orchestration & ETL: Airflow, dbt, AWS Glue, Azure Data Factory, Prefect, SSIS, Luigi 5. DevOps: GitHub, GitLab, Azure DevOps, Terraform, Azure Bicep, Kubernetes, Ansible, Helm Values → Databases: NoSQL, Graph databases, Column-family databases, Key-value stores, Object storage, SQL Server, Oracle 6. Cloud: AWS, Azure, Google Cloud → Infrastructure-as-Code & DevOps: Terraform, Azure Bicep, GitHub, GitLab, Azure DevOps, Kubernetes, Ansible, Helm 📋 Optimization report saved to: optimization_report.txt ✅ Resume optimization complete! 📄 Original: src-resume/my-resume.json 📄 Optimized: src-resume/my-resume-optimized.json 📋 Report: optimization_report.txt 🔄 Generating optimized PDF... 🔄 Converting src-resume/my-resume-optimized.json to PDF... ✅ PDF created successfully: src-resume/my-resume-optimized.pdf ✅ Optimization complete! 📄 Files created: - src-resume/my-resume-optimized.json - src-resume/my-resume-optimized.pdf - optimization_report.txt ``` А дальше, можно строить агента, например на N8N или от OpenAI посмотреть. Он может за вас ходить смотреть вакансии и делать отклики. Можно настроить все через Телегам Бота - увидели вакансию, скинули ссылку и дальше все само.