매년 수백만 명이 극도로 비효율적인 일을 반복하고 있다

하반기 공채 시즌, 취준생의 전형적인 하루는 이렇다. 사람인과 잡코리아에서 두 시간 동안 공고를 훑고, 똑같은 자기소개 문구를 복붙해서 쉰 번쯤 지원하고, 원티드로 넘어가서 한 번 더 돌린다. 밤에 침대에 누우면 오늘 어디에 지원했는지, 어느 회사에서 연락이 왔는지, 면접이 무슨 요일인지 기억이 안 난다.

구직은 본질적으로 영업 프로세스다. 당신이 상품이고, 채용 기업이 고객이며, 지원이 콜드콜이고, 면접이 전환이다. 그런데 대부분의 구직자는 이 영업 파이프라인을 “카톡 관리” 수준으로 운영한다. 장부도 없고, 필터링 기준도 없고, 팔로업 리듬도 없고, 복기도 없다. 결과는 뻔하다. 300군데 지원해서 실제로 진전되는 건 10곳 미만, 나머지는 전부 정보 블랙홀 속에서 썩는다.

이 고통의 규모가 얼마나 큰가? 매년 대졸자만 수십만 명, 이직 준비하는 재직자까지 합치면 상시 수백만 명이 이 비효율에 갇혀 있다. 고통은 충분히 아프고, 시장은 충분히 크고, 지불 의사는 채용 시즌에 폭발한다. 이게 하나의 비즈니스가 성립하는 전제 조건 전부다.

기회: 구직 프로세스를 복제 가능한 시스템으로 만든 오픈소스

GitHub에 최근 등장한 오픈소스 프로젝트 JobFlow for Codex(저장소: https://github.com/laok775/jobflow-for-codex , MIT 라이선스, 214 stars)가 하는 일이 정확히 이 엉망진창인 프로세스의 엔지니어링이다. Codex용 로컬 구직 워크플로우로, “공고 탐색 → 규칙 기반 필터링 → 지원 → 메시지 확인 → 이력서 발송 → 진행 상황 기록 → 일일 리포트 생성”을 재사용 가능한 프로세스, 템플릿, 스크립트로 정리했다.

핵심 메커니즘은 명확하다. 모든 지원 기록은 로컬 applications.jsonl 장부에 쌓이고, 각 공고는 안정적인 상태값을 가진다 — 연락 완료, 이력서 발송, 면접 완료, 불합격, 팔로업 대기, 오퍼. 한눈에 보인다. 필터링 기준은 screening_rules.md에 적어두면 Codex가 그 규칙대로 공고를 골라낸다. 채용 담당자에게 메시지가 오면 Codex가 먼저 분류한다 — 명백히 안 맞는 건 아카이브, 이력서 요청은 설정대로 발송, 애매한 건 “직접 처리 필요”로 태그해서 당신에게 넘긴다. 매일 밤 명령어 하나로 당일 구직 리포트가 나온다.

경계 설계에 주목하라. 캡차를 우회하지 않고, 리스크 컨트롤을 피해 가지 않고, 멋대로 메시지를 보내지도 않는다. 로그인과 핵심 의사결정은 전부 사람이 확인한다. 이게 이 도구가 오래 살아남을 수 있는 이유다. 치트 툴이 아니라, 분수를 아는 어시스턴트다.

경로 1: 직접 써서 구직 효율을 한 단계 끌어올리기

가장 기본적인 플레이부터. 비용 제로, 지금 구직 중인 사람에게 해당한다.

첫째, 저장소를 클론하고 프라이빗 워크스페이스를 초기화한다:

1
2
3

git clone https://github.com/laok775/jobflow-for-codex.git
cd jobflow-for-codex
python skills/jobflow/scripts/init_jobflow.py --workspace /path/to/your/workspace

초기화하면 user_profile.yaml(목표 직무, 지역, 플랫폼, 이력서 경로)과 screening_rules.md(직무 선호, 필수 지원 신호, 제외 항목)가 생성된다. 이 두 파일이 시스템 전체의 영혼이다. 구체적으로 쓸수록 Codex가 정확하게 걸러낸다. “SI/외주 제외” “연봉 4,000만 원 이상만” “AI 서비스 직군 우선” 같은 규칙은 적는 순간 철칙이 된다.

둘째, Codex가 규칙대로 일상 루틴을 돌리게 한다. 메시지 확인, 공고 필터링, 결과 기록. 연봉 협상이나 면접 일정처럼 판단이 필요한 일은 태그를 달아 당신의 결재를 기다린다.

셋째, 하루 마감에 리포트와 목표 점검을 돌린다:

1
2

python skills/jobflow/scripts/summarize_day.py --workspace /path/to/your/workspace --date 2026-01-01
python skills/jobflow/scripts/check_targets.py --workspace /path/to/your/workspace --date 2026-01-01 --boss 5 --liepin 5

Python 3.10 이상이 필요하고, 현재 Windows + 로컬 Codex 환경에서 테스트를 통과했다. 모든 실제 데이터는 당신의 워크스페이스에만 저장된다. 어디에도 업로드되지 않는다. 이력서, 장부, 메시지 기록 전부 로컬 — 프라이버시 경계가 깔끔하다.

경로 2: 진짜 돈은 여기 있다 — 구직 AI 대행 서비스

직접 쓰는 건 돈을 아끼는 거고, 서비스로 포장하는 게 돈을 버는 거다. 논리는 단순하다. Codex를 다룰 줄 알고, 규칙을 설계할 줄 알고, 장부를 유지할 줄 아는 사람과, 채용 시즌에 멘탈이 나간 구직자 사이에는 거대한 기술 격차가 있다. 당신이 두 시간 만에 세팅하는 걸, 상대방은 몇십만 원 주고 완성품으로 사고 싶어 한다.

뭘 파는가? 3단계 상품 설계, 그대로 베껴라.

입문 패키지(15~30만 원): 구직 워크스페이스 대신 세팅. 고객의 워크스페이스를 초기화하고, 목표 직무에 맞춰 user_profile.yaml과 screening_rules.md를 작성하고, 전체 플로우를 한 번 돌려보고, 사용 설명서를 전달한다. 당신의 한계비용은 화상 미팅 한 번과 설정 한 시간. 순이익이다.

실전 패키지(60~100만 원): 이력서 첨삭 + 지원 문구 커스텀 + 워크스페이스 세팅. GPT나 Claude로 고객의 이력서를 다시 쓰고, 직무별로 지원 문구 템플릿 3~5세트를 만들어 워크스페이스와 함께 납품한다. 이 등급은 “합격률”을 파는 거라 고객 체감 가치가 가장 높다.

동행 패키지(월 200~400만 원): 전 과정 대행 운영. 고객이 매일 플랫폼 메시지를 캡처해서 보내주면, 당신이 워크플로우로 장부 관리, 메시지 분류, 일일 리포트를 처리하고 주 1회 진행 복기를 제공한다. 구독형 매출이다. 채용 시즌 석 달, 고객 한 명이면 천만 원 가까운 매출이다.

고객 확보 채널도 명확하다. Lemon8과 Instagram에 “AI가 내 하반기 지원을 관리해줬더니 일주일에 면접 4개 잡혔다”는 비포/애프터 글을 올리고, 리포트와 장부 화면을 캡처해서 보여준다. 중고나라·숨고에 “취업 관리 시스템 세팅” 서비스를 등록한다. YouTube와 TikTok에는 “구직을 AI 파이프라인으로 바꿨다” 실습 녹화 영상을 올린다. 채용 시즌에 이런 콘텐츠의 트래픽은 평소의 몇 배다. 불안의 농도가 가장 진하니까.

경로 3: 상류로 올라가서 템플릿과 강의 팔기

고객을 2030명 서비스하고 나면, 가장 값진 자산이 손에 남는다. 업종별·직무별 필터링 규칙 템플릿 라이브러리다. PM 직무의 screening_rules.md는 어떻게 쓰는지, 마케팅 직무는 어떤 회사를 걸러야 하는지, 개발 직무는 허수 채용공고를 어떻게 식별하는지 — 이 템플릿들을 “구직 워크플로우 템플릿 팩”으로 묶어 37만 원에 판다. 한계비용 제로, 무한 복제.

그 다음 단계는 강의다. 세팅 전 과정을 23시간짜리 영상으로 녹화해서 1530만 원에 팔고, 클래스101이나 탈잉 같은 플랫폼에 올린다. 강의의 장점은 당신의 시간을 안 잡아먹는다는 것. 콘텐츠 하나로 1년 내내 판다.

손익 시뮬레이션과 리스크 경계

보수적으로 계산해 보자. 채용 시즌 석 달, 매주 입문 패키지 3건, 실전 패키지 1건, 매달 동행 고객 2명 계약. 월 매출은 12×20만 + 4×80만 + 2×300만 ≈ 880만 원. 템플릿 팩의 패시브 인컴은 아직 안 넣은 숫자다. 당신의 총 투자는 노트북 한 대, Codex 환경 하나, 그리고 MIT 라이선스로 상업적 이용이 자유로운 오픈소스 프로젝트 하나다.

리스크는 분명히 짚고 가야 한다. 첫째, 이 프로젝트는 명확하게 대량 지원 치트 툴이 아니다. 캡차와 리스크 컨트롤을 우회하지 않는다. 대행을 하면서도 대량 자동 지원 같은 그레이존 플레이는 절대 손대지 마라. 고객 계정이 정지되면 책임은 당신 몫이다. 둘째, 대행은 고객의 계정과 이력서 정보를 다룬다. 반드시 고객이 직접 로그인하게 하고, 당신은 워크플로우 레이어만 만져라. 민감 데이터는 보관하지 않는다. 셋째, 플랫폼 페이지 구조는 바뀐다. 워크플로우의 플랫폼 규칙도 따라서 업데이트해야 한다. 일회성 거래가 아니라 지속 유지보수가 필요한 서비스로 생각하라.

지금 바로 움직여라

채용 시즌이라는 창은 몇 달짜리다. 구직 불안은 계절성이 가장 강한 트래픽 보너스다. 오늘 세 가지를 해라. 저장소를 클론해서 전체 플로우를 한 번 끝까지 돌려본다. 당신의 구직 경험(또는 가상의 전형적 유저)으로 샘플 워크스페이스를 하나 만들어서 캡처해 둔다 — 이게 마케팅 소재다. Lemon8에 첫 글을 올린다. 제목은 “구직을 AI한테 맡겼더니, 매일 아침 리포트가 자동으로 나온다”.

도구는 오픈소스고, 공짜다. 하지만 “이걸로 돈 버는 법”이라는 인지는 아직 소수의 것이다. 창이 닫히기 전에, 먼저 들어가는 사람이 고기를 먹는다.