أغلب الناس يستخدمون الذكاء الاصطناعي للبحث عن عمل بشكل خاطئ تماماً

تفتح ChatGPT، تلصق وصف الوظيفة، تقول “عدّل سيرتي”، تنسخ، تلصق، تقدّم. ثم لا رد.

أين المشكلة؟ توليد لمرة واحدة. لما تطلب من ذكاء اصطناعي واحد يكون كاتباً وناقداً في نفس الجلسة، يطلع لك نص فاتر — قواعده صحيحة، بلا حدّ، يمرّ عليه نظام ATS بنظرة واحدة فيُدفن.

التوظيف عملية شخصية جداً، متعددة الخطوات، ومُجهدة نفسياً. أغلب المتقدّمين يرسلون عشرات السير الذاتية ولا يحصلون إلا على مقابلات قليلة، مو مشكلة كفاءة، المشكلة إن العملية كلها ما انبنت بشكل هندسي.

عالم فيزياء مُسرَّح حوّل التوظيف إلى خط إنتاج

حسب المنشور الأصلي (الأرقام التالية غير مُتحقَّق منها بشكل مستقل): في GitHub مشروع مفتوح المصدر اسمه ai-job-search، حصد أكثر من 29 ألف نجمة. مؤلفه Mads Lorentzen كان عالم فيزياء، طُفِّي من وظيفته، فبنى بـ Claude Code إطار عمل وكيل توظيف، قدّم 69 طلب، حصل على 20 مقابلة أولى، وانتقل في النهاية إلى مهندس ذكاء اصطناعي.

69 طلباً مقابل 20 مقابلة، قرابة 30% تحويل للمقابلة الأولى. متوسط التحويل للإرسال العشوائي؟ عادة أقل من 5%. حسب المنشور، المؤلف نشر بيانات القمع هذه علناً على LinkedIn.

بس الأرقام مو الموضوع. الموضوع طريقته: فكّك التوظيف من “حدس” إلى سير عمل قياسي قابل للتنفيذ والتحقق والتكرار بالذكاء الاصطناعي.

التصميم اللي فعلاً يسوى فلوس: وكيلان يراجعان بعضهما

حسب المنشور، جوهر المشروع هو معمارية وكيلين: Drafter + Reviewer:

• Drafter (الكاتب): يقرأ ملفك المهني، ويولّد سيرة ذاتية ورسالة تغطية مخصصة للوظيفة المحددة.
• Reviewer (المراجع): وكيل مستقل يبدأ بسياق جديد بالكامل، ما يتأثر بالمسودة، يبحث عن الشركة المستهدفة، ثم ينتقد المسودة بعين طرف ثالث.

هذا التصميم يضرب نقطة ضعف التوليد لمرة واحدة في مقتل. الوكيل الأول يكتب، الوكيل الثاني ينتقد بزاوية جديدة: “هالخبرة ما لها علاقة بالوظيفة”، “الفعل ضعيف”، “الشركة قلّصت موظفين مؤخراً ورسالة التغطية ما عالجت النقطة”. ثم تُعاد الكتابة.

حسب المنشور، العملية كلها تدور بأربعة أوامر: /setup يبني الملف المهني (يدعم استيراد PDF، تصدير LinkedIn، أو بناء الملف عبر حوار)، /scrape يبحث ويرتّب الوظائف (فيه منصات دنماركية محلية مثل Jobindex وJobnet وJobbank، وقابل للتوسيع لأي منطقة)، /apply يولّد مواد التقديم (يشمل تقييم المطابقة، تنسيق LaTeX، تحقق من كلمات ATS، فحص عدد صفحات PDF)، /interview يولّد حقيبة تحضير للمقابلة (بحث عن الشركة، ربط أمثلة STAR، محاكاة مقابلة).

كل البيانات محلية، ما تمر بأي منصة SaaS.

وش يعني هذا للي يدوّر على دخل

طريقين.

الطريق الأول: استخدمه لنفسك. لو تبحث عن وظيفة، خاصة تقنية، لا ترسل سيرة واحدة للجميع. اعمل Fork للمشروع (github.com/MadsLorentzen/ai-job-search)، أو ابنِ نسختك بنفس الفكرة بـ Claude: أرشيف + تحليل وظائف + مراجعة وكيلين + تحقق ATS. حتى لو نفّذت خطوة “نقد المراجع” بس، جودة سيرتك تتجاوز 90% من المنافسين.

الطريق الثاني: بيع الخدمة. هذا فعلاً اللي أبي أقوله اليوم.

الخطوة 1: غلّف سير العمل كخدمة “قنّاص سير ذاتية”

ابحث في Mercari أو Lemon8 عن “تعديل سيرة ذاتية”، تلاقي ناس تبيع بأسعار 30–200 ريال، كلها تعديل يدوي أو توليد GPT لمرة واحدة. أنت في يدك مراجعة وكيلين + تحقق ATS، مستوى الجودة مختلف تماماً.

استراتيجية التسعير: النسخة الأساسية 99 ريال (تحسين سيرة + تقرير كلمات ATS)، النسخة المتقدمة 299 ريال (سيرة + رسالة تغطية + بحث عن الشركة المستهدفة)، النسخة الكاملة 599 ريال (حقيبة تحضير مقابلة + بنك أسئلة محاكاة). التكلفة؟ رسوم API لكل تشغيل، ريالين ثلاثة.

الخطوة 2: استخدم “المقارنة قبل وبعد” لجذب العملاء

انشر في Lemon8: على اليسار نتيجة تحليل ATS لسيرة العميل الأصلية (تغطية كلمات 31%)، وعلى اليمين بعد تحسينك (تغطية 87%). هالمقارنة المرئية أقوى محتوى تحويل في خدمات السير الذاتية. وسجّل فيديو قصير في TikTok يعرض “كيف المراجع الذكي يفتّ سيرةتك بلا رحمة”، الصراع يجذب.

مواسم التوظيف هي ذروة الترافيك، جهّز المحتوى قبلها بشهر.

الخطوة 3: من السيرة إلى تولي التوظيف بالكامل

لما العميل يوصل للمقابلة، بيع إضافي: باقة تحضير مقابلة. وفوقها، لـ الطلاب الدوليين والعائدين لتغيير المسار، اعرض “مرافقة توظيف” شهرية بـ 1500–3000 ريال، تسليم أسبوعي: قائمة وظائف مفلترة، مواد تقديم مخصصة، مراجعة ما بعد المقابلة. شخص واحد يخدم 10 عملاء مرافقة، دخله الشهري قرابة 20 ألف ريال، و80% من الشغل الثقيل خلاص الوكلاء يسوونه.

إن كنت تجيد الإنجليزية، علّق الخدمة على Fiverr وUpwork، فئة “ATS-optimized resume with AI review” سعرها 50–150 دولار، المنافسة أقل بكثير من السوق العربي.

الدرس الأكبر

القيمة الحقيقية للمشروع مو في التوظيف نفسه، بل في اللي يثبته: أي خدمة “شخصية جداً، متعددة الخطوات، نتيجتها قابلة للتحقق” يمكن إعادة هيكلتها كسير عمل وكلاء، وتقديمها بعشر كفاءة.

رسائل القبول الجامعي، كتابة العروض، ملفات الهجرة، فحص تنسيق أوراق الترقية — كلها أعمال بنفس البنية. أولّد الحلقة اللي “العميل مستعد يدفع فيها بسعر عالي، لكن تنفيذها مرهق جداً”، وهندسها بهيكل Drafter + Reviewer، تملك سلاح تنافس غير متكافئ: هم يكدّون بالبشر، أنت تركض بالـ API.

الليلة، سوِّ شيء واحد: اختر فئة خدمة مدفوعة تعرفها، اكتب خطوات تسليمها كاملة، حدّد أي خطوة يولّدها الذكاء الاصطناعي، وأي خطوة ينتقدها ذكاء ثاني. تلك الورقة، هي蓝图 مشروعك الجاي.