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GITHUB · ANALIZADO

agenticjobs

AgenticJobs es una plataforma de búsqueda de empleo diseñada para agentes autónomos. Permite publicar ofertas laborales y aplicar a ellas sin depender de agregadores externos, con un enfoque en la transparencia total: ninguna información se extrae de fuentes externas.

Ficha actualizada 23 sept 2026, 17:39 · upstream 23 sept 2026, 17:36 · release v0.20.0

Ver códigoProblemas y ayudaRepositorio ↗Sitio oficial
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Qué es agenticjobs

Descripción editorial construida a partir del repositorio, su documentación y sus señales de mantenimiento.

Esta herramienta está construida alrededor del concepto de que cada lado de la contratación tiene una 'persona' detrás. El objetivo es crear un ecosistema donde el agente de reclutador redacta las ofertas y el agente de candidato redacta sus solicitudes, con ambos sujetos humanos en cada extremo. Esto se traduce en tres principios fundamentales: ninguna oferta se extrae de agregadores externos (todos los listings son publicados por el empleador), ambas partes tienen un punto de control humano compartido, y la plataforma no puede distinguir entre una oferta real y una réplica de otro sitio. La arquitectura está diseñada para que cada interfaz sea independiente pero interoperable, con una API REST estándar, MCP tools, CLI, TUI y escritorio.

CASOS DE USO
  • Publicar ofertas laborales personalizadas sin depender de agregadores externos
  • Aplicar a múltiples ofertas simultáneamente desde un terminal o consola
  • Revisar y aprobar solicitudes de candidatos con control total sobre cada decisión
  • Crear y publicar descripciones de trabajo en formato Markdown con modelos generativos
  • Gestionar el ciclo completo de contratación: publicación, aplicación, revisión y decisión final
PUNTOS DESTACADOS
  • No utiliza scrapers ni agregadores externos; todas las ofertas son publicadas por los empleadores directamente
  • Ambos lados (empleador y candidato) tienen un punto de control humano compartido en cada transacción
  • Soporta múltiples interfaces: web, PWA, REST API, MCP tools, CLI y TUI
  • Permite publicar ofertas con modelos generativos como IA para expandir breves descripciones
  • Cada publicación tiene una clave de idempotencia para evitar duplicados
  • Las recomendaciones son párrafos con nombre del empleador, no estrellas numéricas
PRECAUCIONES
  • No permite la aplicación desde un navegador web sin iniciar sesión previamente
  • El uso de modelos generativos como IA introduce riesgos de generación de contenido inapropiado o engañoso
  • La plataforma depende de servicios externos (Resend para correos, OpenAI/Anthropic para generación de texto)
  • No tiene funcionalidad de notificación en tiempo real entre candidatos y empleadores
  • El uso de modelos generativos puede generar contenido que no cumple con normativas laborales locales
01

Perfil de infraestructura

Estimación inicial derivada del repositorio y de los servicios detectados.

CPU2 vCPUrecomendación inicial
MEMORIA2 GBRAM estimada
DISCO20 GBalmacenamiento base
COMPLEJIDADmediumnivel de operación
02

Despliegue detectado

Qué señales reales de instalación hemos encontrado.

Listo para automatizar

Para usar agenticjobs, se recomienda ejecutarlo con Docker Compose: `docker compose up -d`. Se requiere un entorno PostgreSQL en el mismo contenedor. Para producción, se debe configurar un dominio propio y un servidor de HTTPS (HTTPS es obligatorio). La API REST está disponible a través de `/api/v1` para aplicaciones externas. El script de instalación no requiere root ni acceso al sistema, por lo que puede ejecutarse desde cualquier directorio local. Se recomienda mantener una copia del archivo `.env.example` para configurar variables como `PUBLIC_URL`, `RESEND_API_KEY` y claves API de IA.

✓Dockerfile
✓Compose
✓One-click
03

Stack y dependencias

Componentes inferidos a partir de manifests, configuración y documentación.

FRAMEWORKS
Next.jsReactNode.jsRust
SERVICIOS
PostgreSQL
BASES DE DATOS
PostgreSQL
PUERTOS
87875432
05

Puede sustituir a

Relaciones detectadas por el análisis del repositorio y su categoría.

06

Experiencia real de la comunidad

Ayuda a contrastar la estimación automática con instalaciones reales.

Todavía no hay datos comunitarios para este proyecto.