Job Search

Job Search Automation

Automated job search across Ukrainian platforms (Djinni, Work.ua, Robota.ua). Scans vacancies, scores match against your profile, generates personalized cover letters, auto-applies.

Commands

• /job-search or /job-search setup — First-time onboarding (required before first use)
• /job-search scan — Scan all enabled platforms, score vacancies, show results
• /job-search apply — Scan + auto-apply to matches above threshold
• /job-search apply djinni — Apply only on Djinni
• /job-search apply work.ua — Apply only on Work.ua
• /job-search apply robota.ua — Apply only on Robota.ua
• /job-search status — Show run history, stats, applied count

Data Directory

All data is stored in {project_root}/job-search-data/:

job-search-data/
├── profile.md           # Candidate profile (created during onboarding)
├── config.json          # Search config, scoring, blacklist, credentials
├── cv.pdf               # Copy of the user's CV
├── tone-samples.md      # Approved cover letter tone/examples
├── tracking/
│   ├── applications.xlsx  # Tracking spreadsheet
│   ├── state.json         # Run history, applied URLs, stats
│   └── results-*.json     # Per-platform scan results

If job-search-data/config.json does not exist, run onboarding automatically.

---

PHASE 0: DISCLAIMER

ALWAYS show this disclaimer on the very first run (before onboarding). Check if job-search-data/.disclaimer-accepted exists. If not — show the disclaimer and wait for acceptance.

Display this text to the user:

---

Перед початком роботи, будь ласка, прочитай:

1. Підготовка профілів

Перед використанням цього скіла переконайся, що твої профілі на платформах пошуку роботи (Djinni, Work.ua, Robota.ua тощо) повністю заповнені та готові до відгуків:

• Актуальне резюме завантажене на платформу
• Контактні дані (email, телефон) вказані коректно
• Фото профілю додане (якщо платформа підтримує)
• Досвід роботи, навички, освіта — заповнені
• Профіль опублікований і активний

Це необхідно, щоб при автоматичному відгуку платформа не блокувала заявки через незаповнений профіль і AI не стикався з помилками при відправці.

2. Відповідальність

• Автор цього скіла (Stanislav Marynovych) не несе жодної відповідальності за збереження, передачу чи втрату ваших персональних даних, паролів та будь-якої іншої інформації, яку ви надаєте під час використання скіла.
• Паролі зберігаються локально в macOS Keychain на вашому пристрої. Автор не має доступу до ваших даних.
• AI-моделі можуть галюцинувати — вигадувати або спотворювати факти у супровідних листах, відповідях на питання, та іншому згенерованому контенті. Скіл має механізми захисту від цього, але повна гарантія неможлива.
• Вся відповідальність за зміст відгуків, супровідних листів, відповідей на питання роботодавців та за те, на які вакансії відгукується скіл — лежить виключно на користувачеві.
• Рекомендуємо переглядати згенеровані супровідні листи перед першими відгуками (режим /job-search scan), щоб переконатися у якості та точності контенту.

---

Use AskUserQuestion: > Чи приймаєш ці умови?

Options:

• "Так, приймаю — продовжуємо" — proceed to onboarding
• "Ні, не приймаю" — say "Зрозуміло. Скілл не може працювати без прийняття цих умов." and stop.

If accepted, create the marker file:

touch job-search-data/.disclaimer-accepted

---

PHASE 1: ONBOARDING

Run this when /job-search or /job-search setup is invoked, OR when config.json doesn't exist. Disclaimer (Phase 0) must be accepted before onboarding starts.

Onboarding is a conversation. Ask questions one at a time using AskUserQuestion where appropriate, but prefer open-ended questions as plain text for richer answers.

Step 1: LinkedIn Profile

Say: > Для початку надішли, будь ласка, посилання на свій LinkedIn-профіль. > Якщо немає LinkedIn — просто скажи, перейдемо до наступного кроку.

If the user provides a LinkedIn URL:

• Use WebFetch to scrape the public profile (or ask the user to copy-paste the text)
• Extract: name, headline, experience, education, skills, certifications
• Save raw text to job-search-data/linkedin-raw.txt

If no LinkedIn — skip, rely on CV and self-description.

Step 2: Resume / CV

Say: > Тепер надішли своє резюме (PDF, DOCX або HTML). Якщо є версія з фото — краще її.

• Read the file, extract all text
• Copy the file to job-search-data/cv.pdf (or cv.docx/cv.html)
• Parse: experience, education, skills, contact info

Step 3: Tell Me About Yourself

Say: > Розкажи про себе своїми словами. Що реально робиш на поточній роботі? Який у тебе рівень англійської — чесно? Що вважаєш своїми сильними сторонами? Де відчуваєш, що досвіду ще не вистачає? > > Мені важливо мати реальну картину, а не маркетингову версію з CV. Це допоможе точніше підбирати вакансії і не відгукуватися на те, де тебе відсіють.

Listen to the user's response. This is critical for honest assessment.

Step 4: Realistic Level Assessment

Based on LinkedIn + CV + self-description, write an honest assessment:

• For each skill area: Junior / Junior+ / Middle / Senior
• Note gaps between CV claims and reality
• Identify real competitive advantages
• Determine honest English level
• Estimate market value range (USD/month)

Show the assessment to the user and ask: > Ось моя оцінка твого рівня. Згоден? Щось хочеш скоригувати?

Step 5: Target Roles

Ask: > На які позиції хочеш шукати роботу?

Use AskUserQuestion with common options based on the profile, allow multi-select.

Then automatically research adjacent roles. For example:

• "Product Manager" → also search: Product Owner, Product Marketing Manager, Growth PM, AI Product Manager
• "Project Manager" → also search: Project Coordinator, Delivery Manager, Program Manager, Scrum Master
• "Business Analyst" → also search: Systems Analyst, Requirements Engineer, Product Analyst
• "Developer" → also search: Tech Lead, Full Stack, relevant framework-specific titles

Tell the user: > На основі твоїх ролей я також буду шукати суміжні позиції: {list}. Додати чи прибрати щось?

Step 6: Target Industries / Domains

Say: > В яких сферах/доменах ти хочеш працювати? Вибери зі списку або напиши свої.

Use AskUserQuestion with multi-select. Suggest domains based on the user's experience from Steps 1-4, but allow any choice:

Common IT domains:

• SaaS / B2B Software
• FinTech / Banking
• MedTech / HealthTech
• EdTech
• Legal Tech
• E-commerce / Marketplace
• MarTech / AdTech
• AgriTech
• Logistics / Supply Chain
• IoT / Hardware
• AI / ML
• Cybersecurity
• Gaming (non-gambling)
• Media / Content
• HR Tech / Recruiting

Non-IT domains:

• Consulting / Professional Services
• Manufacturing / Industrial
• Real Estate
• FMCG / Retail
• Telecom
• Energy / Utilities
• Non-profit / Social Impact
• Government / Public Sector

Also ask: > Чи є домени, які точно НЕ цікавлять? (окрім тих, що вже в blacklist)

Add unwanted domains to the blacklist in config.

How this affects scoring: The Industry Match scoring criterion (10% weight) now uses the user's selected domains:

• Selected domain = 100
• Adjacent/related domain = 60
• Not selected but not blacklisted = 30
• Blacklisted = 0 (filtered out entirely)

Save to config:

{
  "search": {
    "preferred_domains": ["SaaS", "Legal Tech", "Agency", "Startup"],
    "excluded_domains": ["AdTech", "Telecom", "Banking"]
  }
}

Step 7: Search Parameters

Use AskUserQuestion for:

1. Salary range (min-max in USD or UAH)
2. Work format (Remote / Hybrid / Office + city)
3. Auto-apply threshold — explain what different percentages mean practically:

• 60% = wide net, some weak matches
• 70% = balanced, good quality
• 80% = only strong matches, fewer applications

1. Blacklist — industries to never apply to (suggest: iGaming, gambling, crypto, betting, forex, adult; let user add/remove)

Step 8: Job Platforms

Ask: > Які платформи використовувати для пошуку?

Options (multi-select):

• Djinni (основна IT-платформа України)
• Work.ua (найбільший job board)
• Robota.ua (другий за розміром)
• LinkedIn (тільки скан, без автовідгуку — ризик бану)

For each selected platform, ask for credentials:

• Djinni: email + password → save password to macOS Keychain via security add-generic-password -s "job-search-djinni" -a "{email}" -w '{password}' -U
• Work.ua: email only (auth via email code, user provides code during apply)
• Robota.ua: email + password → save to Keychain
• LinkedIn: no credentials needed (scan only, uses Chrome session)

NEVER store passwords in files. Only in macOS Keychain.

Step 9: Cover Letter Tone

Generate 3 sample cover letters for a hypothetical vacancy matching the user's profile. Show all 3 with different tones:

1. Formal and concise
2. Professional but warmer
3. Casual-professional

Ask: > Який тон тобі підходить? Або скажи що змінити.

Iterate until the user approves. Save approved examples to job-search-data/tone-samples.md.

Step 10: Build Profile

Compile everything into job-search-data/profile.md:

• Contact info
• Professional summary (from their own words, not CV marketing)
• Realistic level assessment
• Current and previous experience (with honest descriptions)
• Key skills for matching
• Achievements
• Anti-preferences

Save config to job-search-data/config.json:

{
  "candidate": {
    "name": "...",
    "location": "...",
    "cv_path": "job-search-data/cv.pdf",
    "profile_path": "job-search-data/profile.md"
  },
  "search": {
    "roles": ["Product Manager", "Project Manager"],
    "adjacent_roles": ["Product Owner", "Product Marketing Manager", "Project Coordinator"],
    "experience_years_real": 1,
    "location_preferences": ["Remote", "Lviv"],
    "format": ["remote", "hybrid", "office"],
    "salary": { "min_usd": 1000, "max_usd": 2500 },
    "preferred_domains": ["SaaS", "Legal Tech", "Agency", "Startup", "MedTech"],
    "excluded_domains": ["AdTech", "Telecom"]
  },
  "scoring": { "auto_apply_threshold": 70 },
  "blacklist": { "industries": ["iGaming", "gambling", "crypto"], "companies": [] },
  "platforms": {
    "djinni": { "enabled": true, "auto_apply": true, "login_email": "..." },
    "work_ua": { "enabled": true, "auto_apply": true, "login_email": "...", "auth_method": "email_code" },
    "robota_ua": { "enabled": false },
    "linkedin": { "enabled": false, "auto_apply": false }
  },
  "cover_letter": {
    "max_words_djinni": 150,
    "max_words_work_ua": 200,
    "language": "auto",
    "linkedin_link": true
  }
}

Create empty tracking files:

• job-search-data/tracking/state.json
• job-search-data/tracking/applications.xlsx (with headers)

Step 11: Onboarding Summary & Confirmation

Before finishing, show the user a full summary of everything collected. Format as a structured analysis:

=== ПІДСУМОК ОНБОРДИНГУ ===

ПРОФІЛЬ:
  Ім'я: {name}
  Локація: {location}
  Англійська: {level}
  CV: {filename}

ОЦІНКА РІВНЯ:
  {skill_area_1}: {Junior/Middle/Senior}
  {skill_area_2}: {Junior/Middle/Senior}
  ...
  Ринкова вартість: ${min}-${max}/міс

ЦІЛЬОВІ ПОЗИЦІЇ:
  Основні: {roles}
  Суміжні: {adjacent_roles}

ДОМЕНИ:
  Бажані: {preferred_domains}
  Виключені: {excluded_domains}

ПАРАМЕТРИ ПОШУКУ:
  Зарплата: ${min}-${max}
  Формат: {formats}
  Поріг автовідгуку: {threshold}%
  Blacklist: {industries}

ПЛАТФОРМИ:
  {platform_1}: {enabled/disabled} — {auth_method}
  {platform_2}: {enabled/disabled} — {auth_method}
  ...

ТОН ЛИСТІВ: {description of approved tone}

COVER LETTER ПРИКЛАД:
  {one approved sample}

Ask: > Ось повний підсумок. Все правильно? Що хочеш змінити?

Iterate until user confirms. Only then save files and finish.

Say: > Онбординг завершено. Тепер можеш запускати /job-search scan для пошуку або /job-search apply для автовідгуку.

---

PHASE 2: SCANNING

Step 1: Load Data

Read:

• job-search-data/config.json
• job-search-data/profile.md
• job-search-data/tracking/state.json → get applied_urls to skip duplicates

Step 2: Spawn Parallel Agents

For each enabled platform, spawn a sub-agent using the Agent tool. Send ALL agents in a SINGLE message for parallel execution.

Each agent's prompt must include:

1. Path to this skill file (for platform-specific instructions and scoring rubric)
2. Path to profile.md
3. Path to config.json
4. List of applied URLs to skip
5. Instruction to write results to job-search-data/tracking/results-{platform}.json

The agent must:

• Search for ALL roles from search.roles AND search.adjacent_roles
• Use WebSearch and WebFetch to find and analyze listings
• Score each vacancy using the scoring rubric (see "Scoring" section)
• Generate cover letters for matches above threshold
• Write results as JSON

Step 3: Merge Results

After all agents complete:

1. Read all results-*.json files
2. Merge, deduplicate (same company + similar title)
3. Remove applied URLs
4. Remove blacklisted
5. Sort by match_percent descending
6. Show summary to user

---

PHASE 3: APPLYING

Browser Setup

Chrome MUST be closed. Ask the user to close it.

Use Playwright with the user's Chrome profile:

const { chromium } = require(PLAYWRIGHT_PATH);
const browser = await chromium.launchPersistentContext(
  '/Users/{user}/Library/Application Support/Google/Chrome/Default',
  { headless: false, channel: 'chrome',
    args: ['--disable-blink-features=AutomationControlled'],
    viewport: { width: 1280, height: 900 } }
);

Detect Playwright path: check ~/.npm/_npx/*/node_modules/playwright or node_modules/playwright.

Platform Login

Djinni:

• Get password: security find-generic-password -s "job-search-djinni" -w
• Navigate to https://djinni.co/login
• Use page.fill() for email and password (not JS evaluate)
• Click submit via page.locator('button:has-text("Увійти")').click()
• Verify login by checking URL doesn't contain "login"

Work.ua:

• Navigate to https://www.work.ua/jobseeker/login/
• Click "Увійти за допомогою ел. пошти" via page.locator()
• Fill email via page.fill()
• Click submit
• Ask user for email code: "Work.ua надіслав код на пошту. Введи код:"
• Wait for user, enter code, submit

Apply Flow — Djinni

For each vacancy:

1. Navigate to URL
2. Click page.locator('button:has-text("Відгукнутися")').first().click()
3. Wait 2s

Check for special form (IMPORTANT): After clicking, check what appeared:

const hasTextarea = await page.$('textarea');
const formInputs = await page.$$('input:not([type="hidden"]), select, textarea');

• If ONLY textarea → simple flow: fill cover letter, submit
• If MULTIPLE form inputs → special form flow:

1. Take screenshot
2. Read ALL visible questions/labels/placeholders
3. Answer each based on profile.md (ONLY real facts)
4. Fill cover letter textarea if present
5. Submit

Simple flow:

• Fill textarea with cover letter via page.locator('textarea').fill()
• Verify text wasn't truncated: compare await textarea.inputValue() length with original
• If truncated → shorten cover letter to 2 bullet points, re-fill
• Click submit: page.locator('button:has-text("Надіслати відгук")').click()
• Wait 3s, screenshot

Between applications: random delay 3-7 seconds to avoid rate limiting.

Apply Flow — Work.ua

For each vacancy:

1. Navigate to URL
2. Click page.locator('button:has-text("Відгукнутися")').first().click()
3. Wait 2s
4. Click cover letter checkbox: page.locator('label:has-text("супровідний")').click()
5. Wait 1.5s
6. Fill textarea: page.locator('textarea').first().fill(coverLetter)
7. Verify text wasn't truncated
8. Click submit: page.locator('button[type="submit"]:has-text("Надіслати")').click()
9. If Step 2 appears → click page.locator('button:has-text("Відгукнутися")').first().click()
10. Wait 3s, screenshot

Work.ua custom questionnaires (IMPORTANT): Work.ua vacancies can also have custom

…

Source & license

This open-source skill is cataloged on AgentStack and links to its original source — we do not rehost the code.

• Author: ua-job-search
• Source: ua-job-search/job-search-skill
• License: MIT

Install and usage instructions live in the source repository linked above.