核心用法
swelist 是一款面向技术求职者的 CLI 工具，提供两大核心能力：
1. 职位聚合检索
- 数据源：实时抓取 SimplifyJobs/Summer2025-Internships 与 New-Grad-Positions 两个高星开源仓库
- 检索维度：支持按角色（internship/newgrad）、时间窗（lastday/lastweek/lastmonth）、地理位置（支持多地点逗号分隔、州代码匹配）筛选
- 执行特性：无状态、只读、无需认证，适合 cron 定时任务或自动化 Agent 流水线
2. 本地申请追踪（tracker）
- 基于 SQLite 存储投递记录，支持状态筛选、公司过滤、CSV/JSON 导出
- 可与 Gmail 同步（推测通过邮件解析实现）
3. AI 求职助手（jobgpt）
ask：开放职业规划问答why-company：生成「为什么选择该公司」的个性化回答（需背景描述）behavioral：基于 STAR 法则生成行为面试答案（可选简历上下文注入）- 默认调用 GPT-4o，支持
--copy一键复制到剪贴板
显著优点
- 数据源权威：直接对接 SimplifyJobs 维护的社区精选仓库，覆盖北美主流科技公司
- 零配置开箱：纯 Python 包，pip/uv 一键安装，无需 API Key 即可使用核心检索功能
- Agent 友好：纯文本 STDOUT 输出、确定性行为、明确的空结果信号，便于自动化解析
- 隐私安全：tracker 数据本地存储，无云端同步；jobgpt 仅调用 OpenAI API，不持久化对话
潜在缺点与局限性
- 地域局限：数据源聚焦北美，对欧洲、亚太岗位覆盖有限
- 无原生 JSON 输出：职位检索结果为纯文本，需额外解析才能结构化
- 依赖外部数据源：GitHub 仓库更新频率与质量直接影响结果时效
- AI 功能成本高：jobgpt 需 OpenAI API Key，高频使用产生 token 费用
- 无内置通知：需自行搭建轮询+ alerting 机制
适合人群
- 北美 CS/EE 背景的实习生/应届生求职者
- 搭建自动化求职 Agent 的开发者
- 需要批量生成面试话术的职业教练
常规风险
- 数据时效风险：开源仓库依赖社区 PR 更新，可能存在滞后或遗漏
- API 成本风险：jobgpt 未设置用量限制，意外循环调用可能导致账单激增
- 隐私误配置风险：tracker 数据库默认存储于
~/.offerplus/，多用户环境需注意权限隔离 - 合规边界：职位数据为公开信息，但大规模自动化投递需遵守各平台 ToS