search-jobs

구직 폴더({user_dir}) 확인: 먼저 현재 작업 디렉터리에서 CareerLoop/ 폴더(또는 한 단계 위·아래)를 찾아 그 폴더가 들어 있는 디렉터리를 {user_dir}로 쓴다. 홈 디렉터리 전체를 검색하지 않는다. 작업 디렉터리에서 찾지 못하면 사용자에게 경로를 묻고, 그래도 없으면 /careerloop:launch를 안내한다.

커넥터 우선 전략으로 사용자의 프로필에 맞는 채용 공고를 검색하고 순위를 매깁니다.

소스 모델과 정규화

다음 순서로 하이브리드 소스 모델을 사용합니다.

1. 커넥터 네이티브 MCP(권장) — 사용 가능한 모든 소스에 적용합니다(현재 구현에서는 Indeed 우선).
2. 브라우저 지원 수집(Claude in Chrome / computer use) — MCP가 없거나 브라우저 전용 흐름일 때만 사용합니다.
3. 수동 지원 입력(assisted-manual ingestion) — 항상 보장되는 대체 수단입니다.

순위를 매기기 전에 모든 공고를 다음 스키마로 정규화합니다.

• title (필수)
• company (필수)
• location (필수)
• apply_url (필수)
• source (필수; 예: indeed, illinoisjoblink, wellfound, company_direct, ats_greenhouse)
• retrieval_mode (필수; mcp | browser | manual)
• salary (선택, 구조화된 범위가 없으면 원문 텍스트)
• posted_date (선택)
• close_date (선택; 공공 부문 공고에서 흔함)
• employment_type (선택)
• job_id_or_requisition (선택이지만 중복 제거를 위해 권장)
• raw_description (선택이지만 더 정확한 점수 산정을 위해 권장)

필수 필드가 누락되어 있으면 순위를 매기기 전에 누락된 필드만 질문합니다.

사전 점검 (커넥터 우선)

라이브 경로: **search_jobs**와 **get_job_details**를 사용할 수 있으면 이를 주 경로로 사용하고 아래 §1–§5를 따릅니다.

이 세션에 Indeed MCP가 없는 경우: 도구 결과를 지어내지 않습니다. 다음 두 가지를 모두 수행합니다.

1. Claude Desktop에서 라이브 검색을 활성화하는 방법을 안내합니다: Customize → Connectors → Indeed → Connect → 브라우저에서 Grant access to Indeed를 완료(secure.indeed.com의 Indeed OAuth — 로그인 후 Continue)한 다음 새 채팅을 시작합니다. 전체 안내는 /careerloop:launch의 3단계를 가리킵니다.
2. 수동 지원(Assisted manual): search_jobs / **get_job_details**를 건너뜁니다. §1에서 파라미터를 로드한 뒤, 요청된 각 채널에 대해 2~3개의 맞춤 쿼리/링크 묶음을 제공합니다.
   • 주/연방 게시판(예: IllinoisJobLink, USAJobs),
   • 전문 게시판(예: Wellfound, Welcome to the Jungle),
   • 회사 직접/ATS 페이지(회사 채용 페이지, Greenhouse/Lever/Workday). 사용자에게 소스 모델과 정규화의 정규화 스키마로 공고를 붙여넣도록 요청합니다. 사용자가 제공한 내용을 순위 산정을 위해 **job-scout**에 전달하고, 링크가 있는 경우 §5 레이아웃으로 제시합니다. 푸터: 커넥터가 연결되기 전까지 공고는 라이브 MCP가 아니라 사용자 제공 데이터임을 명시합니다.

워크플로

1. 검색 파라미터 로드

지원 데이터는 references/tracker-schema.md에 정의된 분리(split) 레이아웃을 사용합니다. 읽기·쓰기 전에 반드시 해당 문서를 먼저 읽습니다.

{user_dir}/CareerLoop/profile.md를 읽고 다음을 추출합니다.

• 직무/쿼리 — ## Target Roles의 첫 1~2개 항목을 검색 쿼리로 사용
• 위치 선호 — ## Location을 다음으로 분해
  • 주요 근무 방식 선호(예: remote-first)
  • 허용 가능한 근무 방식(remote, hybrid, on-site)
  • 지역 제약(사용자가 열려 있는 도시/주, 그리고 명시된 경우 피하거나 후순위로 둘 지역)
  • 이주/출장 의향

프로필이 "remote-first"만 암시하고 보조적인 유연성을 명확히 정의하지 않았다면, 검색 전에 짧게 한 번 확인 질문을 합니다.

"원격을 최우선으로 두되 일부 하이브리드/이주 옵션도 포함할 수 있습니다. 보조 대상으로 포함할 지역(예: 뉴욕, 샌프란시스코)은 어디이고, 제외할 지역이 있나요?"

사용자가 요청에 명시적인 검색어를 제공한 경우(예: "find AI PM jobs in New York"), 프로필 값 대신 또는 프로필 값과 함께 그 검색어를 사용합니다. 항상 사용자의 명시적 의도를 우선합니다.

profile.md가 없거나 목표 직무가 없으면 다음과 같이 묻습니다.

"어떤 직무와 지역을 검색할까요?"

제공된 경우 선택적 소스 선호를 수집합니다.

• 선호 채널(state/federal, niche, company_direct, aggregator)
• 목표 회사 목록(회사 직접 및 ATS 탐색용)
• 사용자가 원하지 않는 소스

1.25 수동 지원 플레이북 (MCP가 없거나 사용자가 추가 채널을 요청할 때)

요청된 채널을 세션에서 MCP로 라이브 검색할 수 없는 경우, 간결한 플레이북을 생성합니다.

1. 주/연방 게시판
   • 직무 + 위치 + 등급/연차 힌트를 사용한 소스별 쿼리 문자열을 제공합니다.
   • close_date가 있으면 요청합니다.
   • 예시 게시판: IllinoisJobLink, USAJobs.
2. 전문 게시판
   • 직무 유사어와 remote/on-site 변형을 포함한 게시판별 쿼리를 제공합니다.
   • 가능하면 연봉 텍스트와 지분(equity) 상세를 요청합니다.
   • 예시 게시판: Wellfound, Welcome to the Jungle.
3. 회사 직접 및 ATS
   • 각 목표 회사마다 직접 채용 쿼리 하나와 ATS 쿼리 변형 하나를 제공합니다(site:boards.greenhouse.io, site:jobs.lever.co, site:myworkdayjobs.com).
   • 확인 가능한 경우 정식 apply_url과 requisition ID를 요청합니다.

1.5 경력 궤적 컨텍스트 로드 (점수 산정용)

검색하기 전에 {user_dir}/CareerLoop/career-trajectory-data.json이 있는지 확인합니다.

• 있으면 career_trajectory_v1로 읽습니다(특히 as_of, near_term_roles, medium_term_roles).
• 없으면 궤적 컨텍스트 없이 계속 진행합니다.
• 있지만 JSON을 파싱할 수 없으면, 계속 진행하되 파싱 오류로 궤적을 사용할 수 없음으로 표시합니다(이 신호를 조용히 버리지 않습니다).

결과를 제시할 때 점수 헤더 뒤에 궤적 관련 한 줄 메모를 포함합니다.

• Trajectory context: used (as_of {YYYY-MM-DD})
• 또는 Trajectory context: unavailable (missing or unparseable)

2. Indeed 검색

위치 선호로부터 소규모 검색 계획을 세운 뒤 search_jobs를 호출합니다.

다음 순서로 최대 3개의 레인(lane)을 만듭니다.

1. 주 레인 — 최우선 선호(대개 remote)
2. 보조 레인 — 가장 적합한 하이브리드/이주 지역(예: 뉴욕)
3. 3차 레인 — 사용자가 열려 있는 경우에만 추가 지역(예: 샌프란시스코)

추출한 파라미터로 각 레인마다 search_jobs를 호출합니다.

• search — 직무 또는 키워드 문자열(예: "Director of AI Product")
• location — 도시/주(예: "New York, NY") 또는 "remote"
• country_code — 사용자의 위치가 다른 나라를 나타내지 않으면 "US"
• job_type — 사용자가 지정하지 않으면 생략(fulltime, parttime, contract 등)

레인을 병렬로 실행한 뒤 작업 ID/링크 기준으로 병합하고 중복을 제거합니다.

사용자가 추가 채널을 요청했는데 동등한 MCP 도구가 없으면 §1.25의 수동 지원 플레이북을 덧붙이고, 공고가 붙여넣어지면 계속 진행합니다.

3. 공고 상세 조회

검색 결과에서 가장 관련성이 높은 상위 5개 공고를 선정합니다. 각 공고마다 search_jobs가 반환한 job ID로 get_job_details를 호출해 전체 설명, 확정 연봉, 지원 링크를 가져옵니다.

5개의 get_job_details 호출을 모두 병렬로 실행합니다.

Indeed가 아닌 공고나 수동 입력 공고는 붙여넣은 메타데이터를 상세 페이로드로 간주하고, 누락된 필드를 명시적으로 표시합니다.

4. job-scout로 점수 산정 및 순위 결정

결과 가중 점수 산정을 위해 가져온 모든 공고를 job-scout 에이전트에 전달합니다. job-scout는 다음을 수행합니다.

• tracker.json에서 search_performance와 strategy_signals(둘 다 최상위 키이며 분리 레이아웃의 영향을 받지 않음)를, CareerLoop/ExperienceLibrary.json에서 performance_weights를 읽음
• {user_dir}/CareerLoop/career-trajectory-data.json이 있으면 읽어서 career_trajectory_v1의 궤적 정합성 가산점을 적용
• 신뢰도 등급별 적응형 가중치를 사용해 결과 신호, ExperienceLibrary 적합도, 프로필 적합도, 전략 신호 전반에 걸쳐 각 공고의 점수를 산정
• 제한된 보정(최신성, 결과 품질, 이전 가능성)을 적용
• 종합 점수, 요인별 근거, 추천 등급(critical | high | watch | none)과 함께 순위대로 정렬된 공고를 반환

job-scout를 호출할 때 다음을 명시적으로 전달합니다.

• 전체 공고 페이로드(전체 JD/메타데이터 포함),
• profile.md, tracker.json(요약 행 — 점수 산정에는 company, role, status, outcome, latest_stage가 필요하고 단계 이력은 필요하지 않으므로 detail_file 내용은 전달하지 않음), ExperienceLibrary.json,
• 그리고 존재하는 경우 {user_dir}/CareerLoop/career-trajectory-data.json.

career-trajectory-data.json이 있지만 파싱할 수 없으면, job-scout를 건너뛰지 말고 점수 산정을 계속하며 궤적 정합성을 사용 불가로 표시합니다.

최종 제시에는 job-scout가 정한 순위를 사용합니다. job-scout가 동점(5점 이내)을 반환하면, 동점 그룹 내에서는 원래의 Indeed 관련도 순서를 유지합니다.

최종 순위 결정 전에 출처(provenance) + 신뢰도 + 중복 제거 정책을 적용합니다.

• 출처: 모든 공고에는 source와 retrieval_mode가 있어야 합니다.
• 신뢰도 등급:
  • high — 공고에 title/company/location/apply URL + 설명 + 게시일이 있는 경우.
  • moderate — 필수 필드는 있지만 설명/날짜가 일부만 있는 경우.
  • directional — 필수 필드는 있지만 여러 선택 필드가 누락된 경우.
• 중복 제거 우선순위: 다음 순서로 공고를 우선합니다.
  1. 정식 회사 직접 URL,
  2. requisition ID가 있는 ATS URL,
  3. 커넥터에서 가져온 애그리게이터 URL,
  4. 수동 복사본. 정규화한 title/company/location과 URL/requisition 겹침을 함께 사용해 중복을 탐지합니다.

상위 결과를 확정하기 전에 가벼운 위치 균형 점검을 적용합니다.

• 전체 최고 순위 공고는 유지하되, 보조 레인에서 강력한 매칭이 나왔는데도 원격 공고만 반환하는 것은 피합니다.
• 상위 5개의 목표 구성(가능한 경우): 점수가 5번째 순위 공고와 8점 이내라면 비주 레인에서 최소 1개 결과를 포함합니다.
• 사용자가 제외한 지역은 절대 포함하지 않습니다.

5. 결과 제시

형식을 갖춘 요약을 출력합니다. 지원 링크를 항상 공고 제목에 포함해 사용자가 바로 클릭해서 지원할 수 있게 합니다 — 이는 Indeed 커넥터의 요구 사항입니다.

job-scout가 판정한 신뢰도 등급을 보여주는 한 줄 헤더로 시작합니다.

점수 산정: {Preliminary | Directional | Moderate | High confidence} — {사유, 예: "해결된 결과 3건 기반" 또는 "아직 결과 데이터 없음, 프로필 매칭만 반영"}

이어서 다음을 포함합니다.

Trajectory context: {used (as_of YYYY-MM-DD) | unavailable (missing/unparseable)}

이어서 다음을 포함합니다.

소스 구성: {소스별 건수} · 수집 방식: {mcp/browser/manual 건수}

각 공고마다 다음 형식을 사용합니다.

{#}. {공고 제목} 회사: {회사명} 위치: {도시, 주 | 원격 | 하이브리드} 연봉: {명시된 경우 범위, 그렇지 않으면 "미기재"} 점수: {composite}/100 · ExperienceLibrary 적합도 {ExperienceLibrary fit %}% · 추천: {critical|high|watch|none}{회피 신호 경고가 있으면 표시}

{공고 설명에서 가져온 직무 요약 2~3문장 — 업무 범위, 핵심 책임, 눈에 띄는 점에 초점}

모든 공고 뒤에 다음을 추가합니다.

공고는 {today's date}에 Indeed에서 가져왔습니다. 지원한 공고는 /careerloop:track-application을 실행해 기록하세요.

소스가 섞여 있으면 위 문구를 다음으로 바꿉니다.

공고는 {today's date}에 다음 소스에서 가져왔습니다: {소스 목록}. 수집 방식: {mcp/browser/manual 건수}. 지원한 공고는 /careerloop:track-application을 실행해 기록하세요.

이어서 다음을 추가합니다.

검색 구성: 원격 {remote_count}건, 하이브리드 {hybrid_count}건, 현장 근무 {onsite_count}건. 우선 반영: {primary preference}; 포함된 보조 지역: {목록 또는 "없음"}.

critical 또는 high 공고가 하나라도 있으면 다음을 덧붙입니다.

우선 추천: critical {critical_count}건, high {high_count}건. 최상위 추천부터 시작하세요.

search_jobs가 결과를 반환하지 않는 경우:

"'{location}'에서 '{query}'에 대한 Indeed 검색 결과가 없습니다. 더 넓은 직함이나 다른 지역으로 다시 시도해 보세요."

반환된 공고가 5개 미만인 경우 찾은 만큼만 제시합니다 — 채우거나 지어내지 않습니다.

directional 공고가 있으면 한 줄을 추가합니다.

데이터 품질 참고: 일부 공고는 메타데이터가 부분적이므로, 누락된 필드가 채워지기 전까지 순위 신뢰도가 낮습니다.