Career-Ops 完全リファレンス 2026 — Claude Code 製AI求職システム 14 Skill Modes / 10評価軸 / 派生3つの徹底比較

Career-Ops を初めて知った方は Career-Ops とは何か？ を先に読むのを推奨。30秒で全体像と設計思想を把握できる。本記事は完全な技術リファレンス。

2026年4月、Santiago Fernández de Valderrama 氏が Claude Code 製の AI求職システム Career-Ops をオープンソース化した。氏自身の求職活動で 740件のJD評価から1件の内定（Head of Applied AI） までを回した実装で、リポジトリは公開1週間で 43,800スター を突破した。2026年5月14日時点で 44,554スター / 9,353フォーク、派生実装も多数生まれている。

本記事は Career-Ops を Claude Code Skill 束 として公的にリファレンス化したもの。GitHub の README.md、AGENTS.md、著者の santifer.io ブログ、dev.to の深掘り記事、そして主要な派生3実装のソースを照合して整理した。14 skill modes 全カタログ、10評価軸（ブロックA〜G）、並列バッチ処理を支える マルチエージェント設計、主要派生3つの差分まで網羅する。

Claude Code Skill 束を設計する人、Career-Ops を自分の求職に使うか検討している人、派生実装を比較したい人のためのルックアップページとして使ってほしい。

Career-Ops とは

Career-Ops は Claude Code Skill 束で、求職活動を「JDを読む → CVを直す → フォーム入力 → トラッキング」の手作業から、エージェント駆動のパイプラインに変える。著者は GitHub README でこう書いている：“I spent months applying to jobs the hard way. So I engineered the system I wish I had.”（手作業の応募を何ヶ月もやった後、欲しかったシステムを自分で作った）。

著者の2026年3月の求職活動で記録された数値：

この数字には3つ意味がある。まず 6.6:1 の評価-応募比 は意図設計。Career-Ops は数撃ち系ではなく「絞り込み装置」として設計されている。次に 重複排除 680件 が「同じ求人が3つのポータルに出てる問題」を吸収する最大のレバーで、著者は「スコアリング最適化より重複排除のほうが時間を節約した」と書いている。最後に、自動応募は一切しない — 人間レビューが応募ゲートになる。

GitHubリポジトリ：santifer/career-ops。デフォルトブランチ main、MITライセンス（コミュニティ利用に寛容な商標ポリシー付き）。

14 Skill Modes 完全カタログ

Career-Ops は 14 modes で構成され、それぞれが modes/ ディレクトリ配下の独立した Markdown ファイル。著者の設計ルールは dev.to の記事に明文化されている：「各モードは自分が必要なコンテキストだけをロードする。auto-pipeline は連絡先ルールをスキップする。apply はスコアリングロジックをスキップする」。1モード1責務の隔離が、システムを保守可能にしている核心設計。

2026年5月時点の14 modes：

公開当初の2026年4月時点では 12 modes で、後から Training と Project が追加された。著者の「modes はそれぞれ独立に進化させる」という思想と一致する変化。

10評価軸（ブロックA〜G）

Oferta モードは、ユーザーのCVとプロファイルに対してJDを構造化されたブロック群で評価する。公開されている AGENTS.md を読むと、評価系のルールは明示されている：

• スコアスケール：1〜5 を10軸の重み付き合計で、最終A〜F評価へ。
• 閾値：4.0/5未満は応募を 推奨しない（ユーザーが明示的にオーバーライドしない限り）。著者の言葉では「応募ひとつが採用担当の時間を奪う。読まれるに値するものだけ送れ」。
• ブロックG — Posting Legitimacy：求人が本当にアクティブか（幽霊求人やスクレイパー寄せ集めじゃないか）を T1〜T4 でティア分類。
• アーキタイプマッチング：ユーザーは modes/_profile.md に目標アーキタイプ（例：「Head of Applied AI」「Senior Backend Engineer」）を定義。各JDがこのアーキタイプ＋ロケーション・報酬・カルチャー嗜好と照合される。

残りのブロックはロールフィット、報酬整合、成長軌道、カルチャー、ロケーション方針を評価する。具体的な配分は modes/oferta.md にエンコードされていて、ユーザーがローカルで調整できる — Career-Ops は評価ルーブリックをブラックボックスではなく ユーザー調整可能 な設計にしている。

マルチエージェント設計：Claude Code のどこを使っているか

Career-Ops は「Claude Code の上で動くワークフロー」ではない。Claude Code のエージェントシステムそのものとして構造化 されている。アーキテクチャは4層あり、それぞれが Claude Code のプリミティブに直接対応する。

Layer 1：AGENTS.md と CLAUDE.md

リポジトリには両方が同梱されている：

• AGENTS.md — 正規のエージェント命令書。Claude Code, Codex CLI, Gemini CLI, OpenCode で共有。
• CLAUDE.md — Claude Code が標準パスで発見できるよう AGENTS.md をインポートする薄いラッパー。

このデュアルファイル方式は2026年に一般化しつつあるパターン。詳細は AGENTS.md vs CLAUDE.md ガイド で扱った。

Layer 2：Modes = Skill ファイル

14 modes は modes/ 配下の独立した Markdown ファイル。README に書かれた設計ルールが データ契約 になっている：

「ユーザーが何かをカスタマイズしたい時（アーキタイプ、ナラティブ、交渉スクリプト、proof points、ロケーションポリシー、希望年収）、必ず modes/_profile.md か config/profile.yml に書く」

ユーザー層ファイル（cv.md、_profile.md、profile.yml、tracker レポート）とシステム層ファイル（shared modes、scripts、templates）が厳密に分離されている。これにより Career-Ops は アップデートでユーザーのパーソナライズを上書きしない。自前で Skill 束を作る人は真似する価値のあるパターン。

Layer 3：claude -p によるサブエージェント並列

Batch モードはスループット最適化を本気でやっている。コンダクタープロセスが独立したワーカープロセスを spawn し、各ワーカーは claude -p（Claude Code のヘッドレスプロンプトモード）で自己完結した batch-prompt.md を実行する。著者は dev.to でワーカーループを直接引用している：

「各ワーカー：1. キューからURLを取得（lock file で重複防止）。2. auto-pipelineを実行。3. 結果を batch-state.tsv に書き込む」

設計は 再開可能かつ耐障害的 — ワーカーがクラッシュすれば lock file が解放され、別のワーカーが拾う。Skill 作者の多くが Claude Code 内で並列処理を書くのを敬遠する中、Career-Ops は10ワーカー以上の並列で動くことを示している。

Layer 4：Ground Truth は Playwright

AGENTS.md で 最も意外な命令 がこれ：

「WebSearch / WebFetch を、求人がまだアクティブか確認するのに 絶対に信用するな 」

検証フローは強制：Playwright で URL を開き、ページをスナップショットし、JDと Apply ボタンの両方が存在することを確認する。Batch / ヘッドレスで Playwright が使えない時のみ WebFetch にフォールバックするが、その時はレポートに **Verification:** unconfirmed (batch mode) と明示マークされる。

インストール手順に npx playwright install chromium が含まれているのはこのため。Career-Ops が純粋な stdio MCP サーバーとして動かない理由もこれ — ブラウザが必要。

品質ガードレール：Career-Ops が自動応募を拒む理由

著者は README、AGENTS.md、dev.to、個人ブログのすべてで明示的かつ繰り返しこう書いている：システムは下書きと準備をするが、自動送信は絶対しない。AGENTS.md の原文：

「ユーザーのレビューなしに応募を送信することは 絶対にするな」

3層のガードレール：

1. スコア閾値。4.0/5未満は応募を推奨しない。ただしユーザーがオーバーライドはできる。
2. Applyモードは送信前で停止。フォーム入力は自動化するが、Submit ボタンは押さない。
3. Tracker の正直さ。正規ステータス（Evaluated, Applied, Responded, Interview, Offer, Rejected, Discarded, SKIP）で、人間がボトルネックなのかAIがボトルネックなのかが可視化される。

これが Santiago の繰り返す「Career-Ops は分析の自動化であって、意思決定の自動化ではない」線引きの実装。UX としては「承認プロンプト＝設計上の意図的な摩擦」になっている。

インストールとオンボーディング

機能リストの長さに比べてセットアップは短い：

# 1. リポジトリをクローン
git clone https://github.com/santifer/career-ops.git
cd career-ops && npm install

# 2. Playwright を入れる（必須 — 上記の検証ルールがあるため）
npx playwright install chromium

# 3. 前提環境を検証
npm run doctor

# 4. プロファイルとポータルを設定
cp config/profile.example.yml config/profile.yml
cp templates/portals.example.yml portals.yml

# 5. CV を追加
# プロジェクトルートに cv.md を Markdown で作成

最初の評価実行までに4つのベースラインファイルが揃っている必要がある：

1. cv.md — Markdown 形式の CV
2. config/profile.yml — 氏名、ロケーション、希望ロール、希望年収
3. modes/_profile.md — ユーザー固有のスコアリング重みとナラティブ
4. portals.yml — 求人ポータル設定

どれかが欠けていればエージェントはガイド付きオンボーディングモードに入り、CV、プロファイル情報、ポータル設定、強み・モチベーション・絶対NGについて深堀り質問する。「エージェントが正しい質問をする」 お手本としても Skills エコシステムでよく仕上がっている例。

派生実装3つの比較

Career-Ops は2026年5月14日時点で 9,353フォーク あり、その中で実装的に意味のある派生は3つ。スコープ、ターゲットユーザー、対応CLIが異なる。

比較表

santifer/career-ops（オリジナル）

リファレンス実装。14 modes、Goダッシュボード、Playwrightベース検証、並列バッチワーカー。他のすべての派生がこれを基準に測られる。ターゲットは「Playwrightをセットアップして自前マシンでエージェントを回す技術職」。

poferraz/career-ops

コンセプトを エンドツーエンドパイプラインではなくキャリアコーチング Skill に再設計したフォーク。4ステージ：Motivational Interviewing → Smart Routing → Anti-Slop Quality Gate → Session Memory。Quality Gate は出力を 5次元（directness, rhythm, trust, authenticity, density）でスコアし、35/50未満は自動リライト。全アドバイスを T1〜T4 で査読付きソーシング — T4（未検証）は完全除外。

ローカルファースト設計：APIキー不要、MCPサーバー不要、クラウド依存なし。本家より広いCLI対応マトリクス（Cursor / Antigravity / Windsurf を追加）。

andrew-shwetzer/career-ops-plugin

Claude Cowork（Anthropic の会話型UI）向けに適応した実装。9 Skills：求人評価、レジュメ最適化、ポータルスキャン、パイプライントリアージ、応募トラッキング、フォーム入力支援、企業リサーチ、outreach 下書き、横並び比較。

README で明示的にクロス業界（テック / ヘルスケア / ファイナンス / リーガル / クリエイティブ / トレード）をカバーする。エンジニアじゃない人で「Go ダッシュボードのセットアップなしにワークフローだけ欲しい」人にはこっち。

選び方

• Claude Code をローカルで回せて、フルパイプラインが欲しい開発者：santifer/career-ops
• セットアップ無しでコーチング品質のレジュメ・面接対策が欲しい人：poferraz/career-ops
• Claude Cowork で使う人、非エンジニアの入り口：andrew-shwetzer/career-ops-plugin
• オリジナルを1コマンドインストールしたい人：career-ops/career-ops

ローカライズ：日本語対応について

オリジナルの Career-Ops は英語に加えて3言語のモードを同梱している：

• German（DACH） — DACH市場の慣習（Bewerbungsmappe、Ausbildung 等）
• French（Francophone） — フランス・ベルギー・ケベック市場
• Japanese（Japan） — 履歴書 / 職務経歴書 の慣習、敬語適切なカバーレター

日本語モードはユーザーがリクエストするか、JDの言語から自動検出される。履歴書と職務経歴書を別ドキュメントとして扱う日本の慣習 を尊重するテンプレが入っているのは、英語ファースト系の求職ツールでは珍しい設計。日本市場で使う場合は、modes/_profile.md に：

• 希望年収を JPY で（USD換算で扱われると面接時にミスマッチ）
• 「正社員 / 業務委託 / 副業」の区別
• 「リモート / フルリモート / ハイブリッド / 出社必須」の選好
• 「Aクラス・Bクラス・Cクラス企業」など日本独特のティアリング

を明示的に書き込むと、エージェントの評価精度が上がる。

よくある落とし穴とベストプラクティス

公開 AGENTS.md と著者の解説を注意深く読むと、新規ユーザーが躓きそうなポイントはこれら：

1. Playwrightインストールをスキップする — そのまま走らせると検証ルールが WebFetch フォールバックに落ちて、検索結果が嘘をつく幽霊求人が紛れる。最初に npx playwright install chromium を実行。
2. _profile.md ではなくシステムファイルを編集する — データ契約ルールが存在する理由は、システムファイルがアップデートで上書きされるから。必ず modes/_profile.md か config/profile.yml でパーソナライズ。
3. スコアを絶対視する — 4.0/5の閾値はシステムの推奨であって絶対基準ではない。フィルタとして使い、線を越えたJDは全部手で読む。
4. 小規模なキューで Batch を回す — 並列ワーカーのオーバーヘッドが見合うのは真のバックログがある時だけ（著者のバッチは122URL同時実行）。
5. 重複排除を忘れる — 680URLの重複排除は最大の時間節約レバー。切ると同じJDを3回評価する羽目になる。
6. Apply モードで自動送信する — システムは Submit ボタン前で意図的に停止する。承認ゲートを潰さない。

FAQ

Career-Ops とは？

Santiago Fernández de Valderrama 製の Claude Code Skill 束。AIで求職をアシストする。14 skill modes でポータルスキャン、A〜F評価、ATS最適化CV生成、並列バッチ処理、応募トラッキング、面接準備をこなす。分析を自動化するが意思決定は自動化しない — 応募は必ず明示的な人間承認が必要。

Career-Ops の GitHub スター数は？

2026年5月14日時点で santifer/career-ops は 44,554スター / 9,353フォーク。公開1週間で43,800スターを突破した。

Claude Code 専用？

オリジナルの santifer/career-ops は AGENTS.md で Claude Code、Codex CLI、Gemini CLI、OpenCode に対応。コミュニティフォーク：poferraz/career-ops が Cursor / Antigravity / Windsurf を追加、andrew-shwetzer/career-ops-plugin は Claude Cowork 専用。

Career-Ops は応募を自動送信する？

しない。AGENTS.md と著者の文章で明示的に自動送信は禁止されている。フォーム入力を自動化する Apply モードでも、Submit ボタン前で停止しユーザー確認を要求する。設計原則は「分析の自動化、意思決定の自動化ではない」。

14 Skill Modes は？

Oferta（単一評価）、PDF（ATS最適化CV）、Scan（ポータルスキャナ）、Batch（並列処理）、Tracker（ステータス管理）、Apply（承認待ち付きフォーム入力）、Pipeline（キュー制御）、Contacto（LinkedIn outreach）、Deep（企業リサーチ）、Training（研修評価）、Project（ポートフォリオ評価）、Interview（STAR準備）、Negotiate（年収交渉スクリプト）、Dashboard（ターミナルUI）。公開当初は12 modes、後から Training と Project が追加され14になった。

並列バッチ処理の仕組みは？

コンダクタープロセスが複数ワーカーを spawn し、各ワーカーが claude -p で自己完結した batch-prompt.md を実行する。ワーカーは共有キューから URL を lock file 方式で取得（URL一つにつきワーカー一つを保証）、結果を batch-state.tsv に書き込む。再開可能かつ耐障害的 — クラッシュしたワーカーのロックは解放され、別ワーカーが拾う。

Playwright が必須なのはなぜ？

AGENTS.md がブラウザベースの検証を強制しているため：「求人がまだアクティブか WebSearch / WebFetch で 絶対に信用するな 」。Playwright で URL を開き、ページをスナップショットし、JD と Apply ボタンの両方が存在することを確認する。これがないと幽霊求人や stale な掲載がパイプラインに混入し評価サイクルを無駄にする。

日本市場で使える？

使える。日本語モードが同梱されており、履歴書 / 職務経歴書 / 敬語カバーレターの慣習が尊重されている。modes/_profile.md に希望年収をJPYで、雇用形態（正社員/業務委託/副業）の区別、リモート方針、ターゲット企業ティアリングを書き込めば、評価精度が上がる。

ユーザーデータはどこに保存される？プライバシーは？

ローカルファースト。CV（cv.md）、プロファイル（config/profile.yml）、トラッカーは全部ローカルリポジトリにある。プロンプトはユーザーが設定した AIプロバイダ（Anthropic / OpenAI / Google Gemini）に直接送られる — Career-Ops 側にクラウドサービスはない。poferraz/career-ops はさらに厳格：APIキー不要、MCPサーバー不要、クラウド依存なし。

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外部参考

• santifer/career-ops on GitHub — 公式リポジトリ
• Santiago のプロジェクト解説（santifer.io） — 著者本人の解説
• poferraz/career-ops — コーチング特化フォーク
• andrew-shwetzer/career-ops-plugin — Claude Cowork プラグイン版