Миллионы людей каждый год делают одну крайне неэффективную вещь

Типичный день соискателя в сезон найма: два часа скролла вакансий на hh.ru, одно и то же приветственное сообщение, отправленное пятьдесят раз, потом то же самое на LinkedIn. Вечером он лежит в кровати и не может вспомнить, куда вообще откликался, какой рекрутер ответил и на какой день назначено собеседование.

Поиск работы — это по сути воронка продаж. Ты — продукт, работодатель — клиент, отклик — касание, собеседование — конверсия. Но 95% соискателей ведут эту воронку как переписку в мессенджере: без CRM, без критериев отбора, без ритма follow-up, без разбора итогов. Итог: триста откликов, реально движутся меньше десяти, остальные гниют в информационной чёрной дыре.

Масштаб боли? Только выпускников вузов каждый год — миллионы, плюс те, кто меняет работу. В любой момент времени десятки миллионов человек застряли в этом неэффективном процессе. Боль острая, аудитория огромная, готовность платить пиковая в сезон найма. Это все предпосылки для бизнеса.

Возможность: опенсорс-проект превратил поиск работы в копируемую систему

На GitHub недавно появился проект JobFlow for Codex (репозиторий: https://github.com/laok775/jobflow-for-codex, лицензия MIT, 214 звёзд). Он делает ровно одно: превращает хаотичный поиск работы в инженерный процесс. Это локальный воркфлоу для Codex, который упаковывает «поиск вакансий → фильтрация по правилам → первое сообщение → чтение ответов → отправка резюме → учёт прогресса → дневной отчёт» в переиспользуемые процессы, шаблоны и скрипты. Сейчас поддерживает две площадки — аналоги hh.ru и LinkedIn на китайском рынке.

Механика ясна: все отклики пишутся в локальный реестр applications.jsonl, у каждой вакансии стабильный статус — связались, резюме отправлено, собеседование пройдено, отказ, ждёт follow-up, оффер. Критерии отбора лежат в screening_rules.md, Codex фильтрует вакансии по ним. Пришло сообщение от рекрутера — Codex классифицирует: явно не подходит — в архив, просят резюме — отправляет по конфигу, не уверен — помечает «нужно твоё решение». Вечером одна команда генерирует дневной отчёт.

Обрати внимание на границы: проект не обходит капчи, не обходит антифрод, не отвечает за тебя без спроса. Логин и ключевые решения — только с ручным подтверждением. Именно поэтому он жизнеспособен вдолгую: это не чит, а ассистент с чувством меры.

Путь первый: использовать самому и поднять эффективность на порядок

Базовый сценарий, нулевые затраты, для тех, кто сам ищет работу.

Шаг один — клонируй репозиторий и инициализируй приватное рабочее пространство:

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

Инициализация создаст user_profile.yaml (целевая должность, город, платформы, путь к резюме) и screening_rules.md (предпочтения, сигналы «откликаться обязательно», исключения). Эти два файла — душа системы. Чем конкретнее напишешь, тем точнее фильтрует Codex. «Исключить аутсорс», «только от 250 000 ₽», «приоритет — AI-продукты» — записал, и это закон.

Шаг два — Codex гоняет ежедневный цикл по правилам: проверяет сообщения, фильтрует вакансии, фиксирует результаты. Всё, что требует суждения — переговоры о зарплате, выбор времени интервью — он помечает и ждёт твоего решения.

Шаг три — в конце дня отчёт и проверка целей:

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

Нужен Python 3.10+, проект протестирован на Windows + локальный Codex. Все реальные данные живут только в твоём workspace — резюме, реестр, переписка никуда не уходят. Граница приватности проведена чисто.

Путь второй: настоящие деньги — аутсорс поиска работы на ИИ

Сам пользоваться — это экономия. Упаковать в услугу — это заработок. Логика проста: между теми, кто умеет настроить Codex, прописать правила и вести реестр, и теми, кто в панике метается по вакансиям, — пропасть навыков. То, что ты собираешь за два часа, клиент готов купить за $70-150.

Что продавать? Три тарифа, бери и копируй:

Стартовый ($100-200): настройка рабочего пространства под ключ. Инициализируешь workspace клиента, пишешь user_profile.yaml и screening_rules.md под его целевую должность, прогоняешь полный цикл, отдаёшь инструкцию со скриншотами. Твоя себестоимость — один созвон и час настройки. Чистая маржа.

Продвинутый ($400-700): резюме + скрипты первых сообщений + workspace. Переписываешь резюме клиента через GPT или Claude, готовишь 3-5 шаблонов первых сообщений под разные направления, отдаёшь вместе с рабочим пространством. Здесь продаёшь «конверсию» — воспринимаемая ценность максимальная.

Сопровождение ($1500-3000/мес): полный аутсорс. Клиент ежедневно скидывает тебе скрины сообщений или даёт доступ, ты ведёшь реестр, классифицируешь ответы, генерируешь отчёты, раз в неделю делаешь разбор прогресса. Это подписная модель: сезон найма — три месяца, один клиент — почти $9000 выручки.

Каналы привлечения тоже понятны: посты в Pinterest и Lemon8 в духе «ИИ ведёт мои отклики, за неделю 4 собеседования» со скринами отчётов и реестра; объявление «настройка системы поиска работы» на eBay или местных маркетплейсах услуг; скринкасты «я превратил поиск работы в конвейер» на YouTube и TikTok. В сезон найма трафик такого контента кратно выше — концентрация тревоги максимальная.

Путь третий: идти выше по цепочке — шаблоны и курсы

После двадцати-тридцати клиентов у тебя в руках самый ценный актив: библиотека правил фильтрации под разные отрасли и роли. Как писать screening_rules.md для продакт-менеджера, какие компании исключать маркетологу, как разработчику распознать фейковые вакансии «для статистики». Упакуй это в «набор шаблонов карьерного воркфлоу» и продавай за $30-70 на маркетплейсах. Нулевая себестоимость, бесконечное тиражирование.

Следующий шаг — записать курс: весь процесс настройки в видео на 2-3 часа, цена $100-200, разместить на платформе онлайн-курсов. Курс не ест твоё время — один контент продаётся год.

Расчёт и границы риска

Консервативная смета: сезон найма, три месяца. В неделю 3 стартовых тарифа и 1 продвинутый, в месяц 2 клиента на сопровождение. Месячный доход: 12×$150 + 4×$500 + 2×$2000 ≈ $7800. И это без пассивного дохода с шаблонов. Все вложения — ноутбук, окружение Codex и опенсорс-проект под MIT, который можно использовать коммерчески без ограничений.

Теперь о рисках, без прикрас. Первое: проект принципиально не является ботом для массовых откликов — не обходит капчи и антифрод. В аутсорсе тоже не лезь в серые схемы массовой авторассылки: забанят аккаунт клиента — отвечать будешь ты. Второе: аутсорс касается аккаунтов и резюме клиентов — пусть логинятся сами, ты работаешь только на уровне воркфлоу, чувствительные данные не хранишь. Третье: структура страниц платформ меняется, правила воркфлоу придётся обновлять. Относись к этому как к сервису с поддержкой, а не как к разовой сделке.

Действуй сейчас

Окно сезона найма — несколько месяцев, и карьерная тревога — самый сезонный трафик из всех. Сегодня сделай три вещи: склонируй репозиторий и прогони полный цикл на себе; собери демо-стенд (на своём опыте или вымышленном типичном пользователе) и сохрани скриншоты как маркетинговый материал; опубликуй первый пост с заголовком «Я отдал поиск работы ИИ — он каждый день сам генерирует мне отчёт».

Инструмент открытый и бесплатный. Но знание, как на нём заработать, пока принадлежит меньшинству. Пока окно не закрылось, кто зашёл первым — тот и съел.