Большинство людей используют AI для поиска работы неправильно

Открываешь ChatGPT, вставляешь описание вакансии, говоришь «помоги улучшить резюме», копируешь, вставляешь, отправляешь. И тишина.

Проблема — одноразовая генерация. Ты заставляешь ИИ одновременно быть автором и редактором, и он выдаёт средний вариант — грамматически правильный, но без изюминки, который ATS мгновенно отбрасывает.

Поиск работы — это субъективный, многоэтапный процесс, где нервы легко сдаются. Большинство людей отправляют десятки резюме и получают пару интервью не из‑за недостатка навыков, а потому что процесс не инженерный.

Как уволенный геофизик превратил поиск работы в конвейер

По данным открытого проекта ai‑job‑search (2,9 k★ на GitHub), его автор — бывший геофизик Mads Lorentzen, после увольнения собрал на Claude Code фреймворк с двойным агентом. Он подал 69 заявок, получил 20 первых интервью (~30 % конверсии) и перешёл в AI‑инженеры. Для сравнения, средний показатель «массовой рассылки» — менее 5 %.

Суть не в цифрах, а в методе: он разбил «интуитивный» поиск на стандартный workflow, который может выполнять, проверять и улучшать ИИ.

Ключ ценности — двойная проверка агентов

Согласно источнику, ядро — архитектура Drafter + Reviewer:

• Drafter берёт твоё профайл и под конкретную вакансию генерирует адаптированное резюме и сопроводительное письмо.
• Reviewer запускается в чистом контексте, изучает компанию и критикует черновик со стороны третьего лица.

Это убирает проблему одноразовой генерации: первый агент пишет, второй — свежим взглядом указывает на нерелевантный опыт, слабые глаголы, отсутствие реакции на recent layoffs компании и т.д., после чего отправляет на доработку.

Весь процесс управляется четырьмя командами:

• /setup — создание профайла (импорт PDF, LinkedIn, интервью);
• /scrape — поиск и ранжирование вакансий (по датским Jobindex/Jobnet/Jobbank, расширяемо);
• /apply — одно‑клик генерация пакета (оценка匹配度, LaTeX‑формат, ATS‑проверка, проверка страниц PDF);
• /interview — подготовка к интервью (исследование компании, STAR‑примеры, mock‑вопросы).

Все данные хранятся локально, без SaaS.

Что это значит для тех, кто хочет зарабатывать

Вариант 1 — для себя. Если ты ищешь техническую работу, перестань рассылать одно резюме во все стороны. Форкни проект (github.com/MadsLorentzen/ai-job-search) или собери своё: база профайлов + парсер вакансий + двойная проверка + ATS‑валидация. Даже если внедришь только этап «Reviewer критикует», твоё резюме будет лучше 90 % конкурентов.

Вариант 2 — продавать услугу. Вот где реальная выгода.

Шаг 1: Упакуй workflow в услугу «резюме‑снайпер»

На платформах типо Mercari/Carousell/eBay и Lemon8/Pinterest полно предложений «правка резюме» за 30–200 к внд, но они либо ручные, либо одноразовый GPT. У тебя — двойная проверка + ATS‑анализ, качество на другом уровне.

Цены:

• Базовый 99 000 внд — оптимизация резюме + ATS‑отчёт;
• Продвинутый 299 000 внд — резюме + сопроводительное + исследование компании;
• Премиум 599 000 внд — всё выше + пакет подготовки к интервью + база вопросов.

Затраты — лишь несколько копеек за вызов API агента.

Шаг 2: Привлекай клиентов «до‑после»

В Lemon8 публикуй заметку: слева — ATS‑анализ исходного резюме (покрытие ключевых слов 31 %), справа — после твоей правки (87 %). Такой визуальный контраст — лучший конверсионный материал. В TikTok снимай короткое видео, как «AI‑рецензент» жестко критикует резюме — конфликт зацепит. Запускай контент за месяц до пиковых сезонов (золотая осень, весенний набор).

Шаг 3: Расширь до полного сопровождения поиска работы

После первого интервью предлагай доп. пакет подготовки к интервью. Потом — месячное сопровождение «job‑hunting coaching» для выпускников и карьерных переходов: 1,5–3 млн внд в месяц, еженедельная поставка: список вакансий, персонализированные материалы, разбор интервью. На 10 клиентов — ~20 млн внд/мес, при этом 80 % рутинной работы делают агенты.

Если владеешь английским — выноси услугу на Fiverr/Upwork: «ATS‑optimized resume with AI review» стоит 50–150 USD, конкуренция гораздо ниже, чем на вьетнамском рынке.

Больший урок

Ценность проекта — не в поиске работы, а в демонстрации: любая услуга, которая является высокосубъективной, многоэтапной и с измеримым результатом, может быть пересобран в агентский workflow и доставлена с десятикратной эффективностью.

Примеры: заявки на гранты, тендерные предложения, иммиграционные пакеты, форматирование научных статей — всё однородно. Найди узел, где клиент готов платить дорого, а процесс трудоёмок, примени структуру Drafter + Reviewer, автоматизируй — и получишь инструмент, которым конкуренты пользуются человеческим трудом, а ты — чистым API.

Сегодня вечером: выбери привычную платную услугу, запиши её полный процесс выполнения, отметь, какие шаги может сделать первый агент (черновик), а какой — второй агент (критика). Этот лист — чертёж твоего следующего бизнеса.