A legtöbb AI‑alapú álláskeresés hibás

Nyisd meg a ChatGPT‑t, illeszd be a pozíció leírását, mondd „segíts a CV‑emmel”, másold, illeszd be, Küldd el. És csendes.

A gond? Egyetlen generálás. Egy AI‑t kényszerítesz egy beszélgetésben egyben íróként és értékelőként működni – így csak enyh, átlagos CV‑t kapsz, amit az ATS‑rendszer gyorsan eldob.

Alláskeresés szubjektív, többlépéses, érzelmileg terhelő folyamat. Több tíz állásjelentkezés után kevés interjúhoz jutni nem képességhiány, hanem a folyamat hiányossága.

Leszakított geofizikus turned the job hunt into a pipeline

A forrásbejegyzés szerint (adatok nem függetlenül ellenőrizettek): a GitHub‑on lévő ai-job-search nyílt forrású projekt 29 000+ csillagot szerzett. Szerzője Mads Lorentzen geofizikus volt, le lett szakítva, majd Claude‑Code‑al épített egy Agent‑keretrendszert, 69 állásra jelentkezett, 20‑es téléphonálást kaphatott, végül AI‑mérnök lett.

69/20 ≈ 30 % telefonálási arány. Az átlagos „hulladékküldés” aránya általában <5 %. A forrás szerint a LinkedIn‑en is publikálta ezt a funnel‑adatot.

A lépések nem a számok, hanem a módszer: az álláskeresést „varázslatból” standardizálható AI‑munkafolyamat‑ra alakította, amelyet ellenőrizni, iterálni lehet.

A keretrendszer valódi értéke: dupla Agent‑ellenőrzés

A forrás szerint a projekt lényege a Drafter + Reviewer dupla Agent architektúra:

• Drafter (író): beolvassa a karrierprofilod, egy adott pozícióhoz testreszabott önéletrajzt és poziomot generál.
• Reviewer (felülvizsgáló): teljesen friss kontextusban induló független Agent, nem érinti a lakatot, saját kutatást végez a cégesről, majd harmadik szemmel kritizálja a lakatot.

Ez közvetlenül metszi az egyszeri generálás gyengeságát. Az első Agent elkészíti a lakatot, a második Agent új szemsögöllö veszi: „Ez a tapasztalat nem kapcsolódik a pozícióhoz”, „Ez a verb gyenge”, „A cég récemment személyzetcsökkentést végzett, a pozimot nem felel meg ennek”. Visszaküldi a javításra.

A forrás szerint a teljes folyamat négy parancsra épül:

• /setup – karrierprofil létrehozása (PDF‑öltölevél, LinkedIn‑export, interjú alapú dokumentálás támogatott)
• /scrape – állások keresése és rangsorolása (beépített dán platformok: Jobindex, Jobnet, Jobbank, bővíthető más régiókra)
• /apply – egy‑klikkszel generált alkalmazásanyag (egyezségi értékelés, LaTeX formázás, ATS‑kulcselem ellenőrzés, PDF oldalszám ellenőrzés)
• /interview – felkészítő csomag (céges kutatás, STAR‑példák leképezése, mock interjú)

Az összes adat helyben marad, žád SaaS‑platformon nem halad át.

Mit jelent ez a pénzkeresőknek?

Két út.

Első út: saját használat. Ha álláskereső vagy, különösen technikai pozícióra, ne egy CV‑t dobj az egész világra. Forkold a projektet (github.com/MadsLorentzen/ai-job-search) vagy építsd meg sajátot Claude‑val: archívum + állásfelismerés + dupla Agent‑ellenőrzés + ATS‑ellenőrzés. Chiar csak a Reviewer kritika megvalósítása is elég, hogy a CV‑ed 90 % versenytársad felett legyen.

Második út: szolgáltatás értékesítése. Ez az, amit valóban szeretnék megosztani.

1. Csomagold a munkafolyamatot „állás‑orvos” szolgáltatásként

Használd a eBay, Pinterest, TikTok, Substack, Temu, Amazon helyetti piacán keresett „CV‑javítás” kínálatok – ott emberek 30–200 Ft‑ért (≈ 1 300–8 800 Ft) árulnak manuális vagy egyszeri GPT‑generált segédséget. Tehát a dupla Agent‑ellenőrzés + ATS‑kulcselem ellenőrzéssel völlig más szinten vagy.

Árazás:

• Alap – 99 CNY (~4 300 Ft): CV‑optimalizálás + ATS‑kulcselem jelentés
• Progresszív – 299 CNY (~13 000 Ft): CV + poziomó + céges kutatás
• Prémium – 599 CNY (~26 000 Ft): felkészítő csomag + mock interjú‑kérdések

A költség? Egy Agent‑futás API‑díja, csak néhány forint.

2. Használj „elő‑utáni” összehasonlítást a forgalomhoz

Készíts Pinterest‑pin: bal oldalon az ügyfél eredeti CV‑ja ATS‑elemzése (kulcselefedettség 31 %), jobboldalon a te optimalizált verziód (87 %). Ez a képes összehasonlítás a CV‑szolgáltatásban a legerősebb konverziós eszköz. Szóval csinálj TikTok‑videót, ahol az „AI‑felülvizsgáló” durván kritikázza a CV‑t – konfliktus maximalizált.

Pénzügyi szigorú időszakok (március–április, szeptember–október) előtt egy hónappal kezdj el a tartalomterjesztést.

3. Bővítsd az állás‑full‑service‑ra

Egy ügylet interjut kap, felajánlhatsz interjú‑készítő csomagot. Továbbra is, diákok és karrier‑váltók számára „állás‑párbajt” havi díjjal: 1 500–3 000 CNY (~66 000–132 000 Ft), heti adások: álláslista, egyedi alkalmazásanyag, interjú‑visszacsatolás. Egy ember 10 ilyen ügyféllel 20 000 Ft‑nél többet hoz havi, míg a 80 %‑os munkát a gépek végzik.

Ha angolod jó, vedd fel a szolgáltatást Fiverr‑re vagy Upwork‑ra: „ATS‑optimized resume with AI review”‑kategória, ahol az átlagár 50–150 USD, és a versenyképesség jauh alacsonyabb, mint a magyar piacon.

A nagyobb tanulság

A projekt valódi értéke nem az álláskeresésben rejlik, hanem abban, hogy mutat be: minden „szubjektív, több‑lépéses, eredmény‑ ellenőrizhető” szolgáltatás átszerkeszthető Agent‑munkafolyamat‑ra, majd tízszer hatékonyabban adható ki.

Hallgatói essays, ajánlatok, bevándorlási papírok, szakmai publikációk formázás‑ellenőrzése – ugyanaz a minta. Először keresd meg azt a szolgáltatást, amit a vásárlók nagy pénzért fizetnek, de a szállítási folyamat bonyolult. A Drafter + Reviewer‑párral mérgezd be a folyamatot, és egy olyan versenyképességet szerezel, amit emberek erőfeszítéssel érik el, te pedig csak API‑hívással.

Ma este tedd ezt: válassz egy olyan szolgáltatást, amit jól ismertsz, írd le a teljes szállítási folyamatot, jelöld meg, melyik résznél az AI‑raghrajzol, melyikben a második AI‑kritikál. Ez a papír a következő üzleti ötleted tervezete.