ATS 경험을 바탕으로 구직용 Claude·ChatGPT 플러그인을 만들었다

Recruiter BFF

ATS(지원자 추적 시스템) 회사에서 일했던 케빈 미들턴(Kevin Middleton)이 Claude와 ChatGPT에서 사용할 수 있는 구직 지원 도구 Recruiter BFF를 만들었다. 채용 공고와 이력서를 대조해 적합도를 1~5점으로 평가하고 지원 여부를 제안하며, 면접이 잡히면 지원자의 경험을 바탕으로 준비 가이드를 만든다. 구직 지원자에게 무료이며, Claude Cowork용 플러그인과 Codex용 플러그인, 설치 없이 ChatGPT 등에서 쓰는 키트로 제공한다. 직접 지원하거나 다른 사람에게 연락하지 않고, 자료는 사용자 컴퓨터의 일반 파일로 저장한다.

도구는 사용자가 요청할 때 일반 노트북에서 실행된다. 직접 운영할 서버나 웹 스크레이퍼, 계속 켜 둘 기계는 필요하지 않다. Claude 플러그인은 유료 Claude 요금제와 Claude 데스크톱 앱이 필요하고, Codex는 유료 ChatGPT 요금제에서 가장 잘 작동한다고 안내한다. 설치하지 않는 키트는 Claude나 Codex가 없어도 ChatGPT 또는 다른 AI 채팅에서 쓸 수 있다. 이전 이름은 Job Search Agent다.

면접 준비와 경험 기록

면접 공고를 붙여 넣으면 가이드는 다음 내용을 차례로 제시한다.

• 전문 용어를 풀어 설명한 직무의 실제 요구 사항
• 각 요구 사항과 지원자가 실제로 해 온 일의 연결
• 부족한 점, 예상 질문, 솔직한 답변, 대신 강조할 경험, 먼저 언급할지 여부
• 면접관별 질문과 시간이 부족할 때 물을 두 가지 질문

가이드에는 한 줄 판정, 가장 큰 위험 요소, 다음 면접 단계에서 확인할 내용도 포함된다. 이어 면접관별 준비 계획, 출처를 표시한 회사 조사, 예상 질문과 지원자 표현에 맞춘 답변, 난처한 질문과 연봉 질문에 대한 대본, 사례 면접 방법을 제공한다.

면접이 끝나면 기억이 생생할 때 복기하고 가이드를 갱신하며 감사 메시지 초안을 만든다. “practice my interview”라고 요청하면 면접관 역할을 맡아 질문하고 답변마다 솔직한 피드백을 준다. 잘 정리한 경험담은 interview-stories.md에 저장하는 경험담 모음(story bank)에 넣어 이후 지원서와 면접 가이드에서 재사용한다.

지원서에서 “그런 일을 겪은 때를 말해 달라”거나 “왜 우리 회사인가”를 묻는 경우, 이전에 저장한 답변이나 가장 잘 맞는 경험담을 바탕으로 해당 회사에 맞게 조정하고 어떤 내용을 사용했는지 알려준다. 면접 가이드도 단계별로 필요한 경험담을 고르되 사실은 그대로 유지하며, 지원서에서 이미 회사에 전달한 경험은 면접에서 더 깊게 설명한다. 특정 면접 단계에서 실패 경험을 물을 가능성이 있는데 준비된 이야기가 없다면 실제 경험을 토대로 초안을 돕는다. 각 경험담에는 사용한 곳과 면접 복기 내용도 기록한다.

지원 여부 확인과 구직 탐색

채용 공고나 링크를 넣고 “should I apply?”라고 물으면 회사 자체 사이트에서 공고가 아직 공개 중인지 확인하고 오래된 것으로 보이는 공고를 표시한다. 공고의 각 요구 사항을 이력서의 근거 문장과 연결하며, 일부만 맞는 경우에는 부분 일치라고 구분한다. 직무 적합도와 별도로 지원자의 한 문장 목표, 필수 조건, 수용할 수 없는 조건에 비춰 역할을 살핀다. 1~5점으로 평가해 지원 또는 건너뛰기를 제안하고, 지원한다면 지원 메모와 첫 대화에서 무엇을 앞세울지 알려준다. 공고와 평가 내용은 저장해 나중에 면접 가이드에 활용한다.

“scan for jobs”라고 하면 로그인된 브라우저에서 저장해 둔 LinkedIn 검색 결과를 읽는다. 사용할 수 있는 브라우저는 Claude 또는 ChatGPT 데스크톱 앱의 내장 브라우저, Claude in Chrome 확장 프로그램이다. 브라우저를 연결하지 않으면 검색 결과를 직접 붙여 넣으면 된다. Greenhouse, Lever, Ashby 같은 회사 채용 사이트의 최근 공고를 찾는 Google 검색도 만들고, 관심 회사 목록의 공개 채용 피드를 확인한다. 희망 조건에 맞지 않는 공고, 인력 파견 회사, 구인 공고 모음 사이트, 회사 이름이 없는 공고는 숨긴다. 각 공고를 남긴 이유와 실패한 검색 출처도 표시한다. 최근 검색에서 이미 보여 준 공고는 새 공고처럼 다시 띄우지 않으며, “show them”이라고 하면 다시 볼 수 있다.

제작자가 제시한 예시에는 뉴욕의 선임 프로젝트 매니저인 가상 구직자 다나 브룩스(Dana Brooks)가 등장한다. 제작자는 예시의 공고와 점수, 건너뛰기 결과가 실제 실행에서 나온 것이라고 설명한다. ChatGPT 예시에서는 5점 만점에 2.7점을 주며 발견한 강점 하나와 함께 지원을 건너뛰라고 한다. Claude 예시에서는 공고가 19주 동안 공개돼 있었고 공고가 가장 중요하게 요구하는 경험이 빠졌다는 점을 들어 같은 결론을 낸다. 두 앱에서 같은 일반 파일을 읽고 쓰는 추적표 예시도 제시한다.

지원 현황과 구직 자료

지원 현황은 Excel, Numbers, Google Sheets에서 열 수 있는 CSV 파일로 관리한다. “what’s in my pipeline?”이라고 물으면 해야 할 일 순으로 정렬한 표를 보여준다. Recruiter BFF에 파일을 바꾸도록 요청하기 전에는 스프레드시트 앱에서 해당 파일을 닫아야 한다. 열려 있는 앱이 이전 사본을 업데이트 위에 저장할 수 있기 때문이다.

진행 중인 채용 절차가 한동안 멈추면 후속 연락을 표시하고 짧은 초안을 제안한다. 답이 없는 초기 지원은 알림을 보내지 않는다. 사용자가 요일과 시간을 정하면 예정된 후속 연락, 다가오는 면접, 새 공고 링크를 확인해 알려준다. Claude에서는 파일에 접근할 수 있도록 설정 두 가지를 한 번 켜야 하며, 설정 과정을 안내한다. 앱을 열어 둬야 알림이 실행되고, 종료하면 다시 켤 때까지 멈춘다. Codex 데스크톱 앱에서는 앱이 열려 있을 때 예약 작업으로 확인 알림을 실행한다. Codex CLI에서는 매일 처음 Codex를 열 때 알림을 받거나 달력 알림을 추가할 수 있다. 주간 검토는 진행 상황, 자주 막히는 지점, 성과가 있는 공고 출처를 정리한다.

이력서는 주요 항목을 결과, 방법, 범위 순으로 다듬는다. 직무마다 새 이력서를 만들지는 않는다. 검색에 잘 잡힐 LinkedIn 제목과 경험담 모음을 바탕으로 한 “왜 우리 회사인가”, “그런 일을 겪은 때를 말해 달라” 답변도 작성한다. 다른 회사에는 그대로 보낼 수 없는 구체적인 답변을 만들며, 수치를 지어내지 않는다. LinkedIn 연락처를 내려받으면 지원 대상 회사에서 아는 사람을 찾아 사람마다 다음에 할 일을 제안하고, 직접 보낼 짧은 메시지 초안을 작성한다.

설치와 이용 조건

Claude 데스크톱 앱

Mac 또는 Windows용 Claude 데스크톱 앱과 유료 Claude 요금제(Pro, Max, Team, Enterprise)가 필요하다.

• 최신 플러그인 파일을 내려받는다.
• Claude 앱에서 왼쪽 위 전환 메뉴로 Chat 또는 Cowork를 선택한다. 왼쪽 사이드바의 Customize에서 Plugins 탭을 열고 + Add를 누른 다음 Upload plugin을 선택한다. 파일을 고르고 Upload를 누른다. 설치 시 일반적인 플러그인 경고가 표시되며, 설치한 플러그인 페이지에 Try in Cowork 버튼이 나타난다.
• 메시지 입력란에 Chat/Cowork 전환 메뉴가 보이면 Cowork를 선택하고 컴퓨터의 구직 폴더를 연결한다. 설정 과정에서 그 안에 job-search/ 폴더를 만든다.

다음 대화부터 스킬을 사용할 수 있다. Chat 또는 Cowork에서 설치하면 Claude Code 세션을 포함해 계정 전체에 추가된다. Code 쪽에서 설치하면 한 프로젝트에만 추가된다. 업데이트는 새 파일을 내려받아 같은 방법으로 올리며 저장한 자료는 유지된다. “Skill files must have a .skill, .zip, or .md file extension” 오류가 표시되면 Skills 탭에 있는 것이다. Plugins 탭을 이용해야 한다.

Codex

ChatGPT 데스크톱 앱 또는 Codex CLI의 Codex가 필요하며, 추적표와 연락처 기능에는 컴퓨터에 Python 3을 설치해야 한다. Windows에서는 python.org 또는 Microsoft Store에서 받을 수 있다. 유료 ChatGPT 요금제에서 가장 잘 작동하며, 기본 모델인 GPT-6.1 Sol을 권장한다. 무료 요금제의 모델은 검색 결과와 적합도 평가를 잘못 처리할 수 있으므로, 무료 요금제 이용자는 숨긴 공고와 점수를 확인해야 한다.

ChatGPT 데스크톱 앱에서는 사이드바의 Plugins에서 Add, Add a marketplace를 선택한다. Source에 kevinmmiddleton/recruiter-bff를 입력하고 Add marketplace를 누른다. Plugins 페이지에서 “recruiter”를 검색해 Recruiter BFF 옆의 +를 눌러 설치한다. 새 채팅을 열고 위쪽 전환 메뉴에서 Work를 선택한다. 입력란 아래의 Choose project, New project를 차례로 누르고 구직에 사용할 폴더를 추가한 뒤 “set up my job search”라고 말한다.

Chat이 아니라 Work를 써야 한다. 플러그인의 Try now는 Chat 대화를 열며 그곳에서는 플러그인이 로드되지 않는다. 업데이트는 Settings, Plugins, Marketplace 탭에서 Recruiter BFF 옆의 Upgrade를 누른다.

Codex CLI에서는 Mac의 Terminal 또는 Windows의 PowerShell에서 다음 명령을 실행한다.

codex plugin marketplace add kevinmmiddleton/recruiter-bff codex plugin add recruiter-bff@recruiter-bff

그런 다음 구직에 사용할 폴더에서 Codex를 시작하고 “set up my job search”라고 말한다. 업데이트 명령은 codex plugin marketplace upgrade다. 터미널에서 codex를 찾을 수 없다고 나오면 위의 앱 설치 절차를 이용한다. 앱은 명령어를 추가하지 않는다. CLI를 설치하려면 OpenAI의 한 줄 설치 프로그램을 이용할 수 있다.

업데이트해도 저장한 자료는 유지된다. 제작자는 Codex CLI 0.164.0과 ChatGPT 데스크톱 앱을 GPT-6.1 Sol에서 Mac으로 확인했다고 적었다. ChatGPT 데스크톱 앱에서는 내장 브라우저로 저장된 LinkedIn 검색을 읽을 수 있으며, 브라우저에서 LinkedIn에 한 번 로그인해야 한다. 알림은 앱이 열려 있을 때 예약 작업으로 실행된다. Codex CLI에서는 검색 결과를 붙여 넣어야 한다. 알림은 매일 처음 Codex를 열 때 확인하거나, 두 번 클릭해 달력에 추가할 수 있는 파일로 받는다.

설치하지 않는 키트

recruiter-bff-no-install-kit.zip을 내려받아 압축 파일 안의 README를 따른다. 프로젝트를 만들고 키트의 지침을 붙여 넣은 뒤 방법 파일과 이력서를 추가하고 “set me up”이라고 요청한다. 적합도 평가, 면접 가이드, 원하는 조건에 따라 정렬한 붙여 넣기식 공고 목록, 경험담 모음 기반 답변, 지원 추적표를 사용할 수 있다.

채팅은 파일을 저장하거나 채용 사이트를 검색하거나 알림을 보낼 수 없다. “wrap up”이라고 하면 보관할 파일을 건네므로 직접 저장해야 한다. 검색 결과도 직접 붙여 넣고, 알림은 자신의 달력에 추가한다. ChatGPT Projects의 기본 모델로 테스트했으며, ChatGPT Projects, Gemini Gem, Claude Projects처럼 지침과 파일을 보관하는 AI 채팅에서도 같은 방식으로 작동할 것으로 제작자는 설명한다. 사용 결과는 이슈 페이지에 공유할 수 있다.

시작 방법과 파일 관리

“set up my job search”라고 말하고 주 이력서를 붙여 넣는다. 다른 종류의 직무도 목표로 한다면 보조 이력서를 추가한다. 도구는 이력서를 검토하고 경력 정보를 작성한 다음 희망 직무, 지역, 최저 희망 급여, 수용할 수 없는 조건 등 빠진 내용만 묻고 검색을 구성한다. 이어 첫 공고 검색을 제안한다. 시간이 30분 정도 있을 때는 도움을 줄 수 있는 사람들과 공유할 한 페이지짜리 “what I want next” 작성도 돕는다. 마지막에는 다른 사람이 지원자를 위해 새 공고를 살펴보기 쉽게 한 문장으로 정리한다.

자연어 요청 예시는 다음과 같다.

• “Set up my job search” — 이력서를 바탕으로 구직 설정을 시작한다.
• “Scan for jobs” — 검색과 관심 회사 목록에서 새 공고를 찾아 조건에 맞게 거른다.
• “Should I apply to this?” — 점수를 매긴 뒤 지원 또는 건너뛰기를 제안한다.
• “Prep me for my interview with [company]” — 면접 단계별 가이드를 만든다.
• “Here's how the interview went” — 면접 복기와 갱신된 가이드, 감사 메시지 초안을 만든다.
• “Practice my interview” — 피드백을 곁들인 모의 면접을 진행한다.
• “What's in my pipeline?” — 해야 할 일 순으로 정렬한 지원 추적표를 보여준다.
• “Who do I know at [company]?” — LinkedIn 연락처 중 해당 회사와 연결되는 사람과 다음 행동을 찾는다.
• “Fix this resume bullet” — 사실에 맞게 지원자의 표현으로 이력서 항목을 고친다.
• “Remind me on Mondays and Thursdays” — 지정한 요일에 확인 알림을 설정한다.

Claude에서는 유료 요금제와 Mac 또는 Windows용 데스크톱 앱이 필요하다. Cowork는 데스크톱 앱을 통해 연결한 폴더에 접근하므로 작업 중과 알림 실행 시간에 앱을 열어 둬야 한다. 앱을 종료하면 Scheduled에서 다시 켤 때까지 알림이 멈춘다. Codex에서는 ChatGPT 데스크톱 앱이나 Codex CLI를 구직 폴더에서 열어야 하며, 추적표와 연락처 기능에는 Python 3이 필요하다. 설치하지 않는 키트는 AI 채팅에서 사용할 수 있고, ChatGPT Projects, Gemini Gem, Claude Projects처럼 프로젝트 기능이 있으면 대화 사이에도 구직 정보를 기억한다. 선택 사항으로 브라우저를 연결하면 저장된 LinkedIn 검색을 읽을 수 있다. 연결하지 않으면 검색 결과를 붙여 넣는다. 자세한 내용은 저장소의 CONNECTORS.md를 참조한다.

자료는 연결한 폴더 안의 job-search/에 저장된다. Codex에서는 열어 둔 폴더 안에 둔다. 이 폴더에는 이력서와 도구가 읽는 일반 텍스트 사본, 비공개 검색 프로필, 공유할 수 있는 희망 조건 한 페이지, 지원 추적표 job-tracker.csv, 중복 검색을 막는 scan-history.csv, 경험담 모음 interview-stories.md, 연락처 contacts.csv, 재사용할 지원서 답변, 회사별 공고·적합도 평가·면접 가이드가 들어간다.

Recruiter BFF 서버는 없다. Claude나 Codex는 사용자가 요청했을 때 공유한 다른 자료를 읽듯 이 파일을 읽고, 요청한 작업을 수행할 때만 파일에 쓴다. 파일은 일반 Markdown과 CSV이므로 플러그인 사용을 중단해도 읽을 수 있다. 새 버전을 설치하면 플러그인 스킬은 교체되지만 저장한 내용은 보존된다.

버전 0.4에서 넘어오는 경우 1.0에서 처음 파일 저장을 요청하면 가능한 파일 이름을 새 이름으로 바꾸고 어떤 이름을 변경했는지 알려준다. 지원 현황을 묻기만 하면 파일 이름을 바꾸지 않는다. 직접 작성한 파일은 사용자가 동의할 때만 이름을 바꾼다. Cowork처럼 매 세션에서 파일을 바꿀 수 없는 경우에는 기존 이름을 유지하며, 그대로 쓸 수 있다고 안내하고 원할 때 직접 이름을 바꾸는 방법을 한 번 알려준다. 추적표를 처음 갱신할 때는 각 직무가 도달한 가장 먼 단계와 다음 일정 날짜 열 두 개를 추가한다. 메모에 명확한 다음 날짜가 적혀 있을 때만 해당 날짜를 채운다. 프로필을 처음 갱신할 때는 새 섹션 이름으로 옮긴다. 변경할 때마다 알리며 메모, 답변, 기록은 작성한 그대로 둔다. Job Search Agent를 사용했다면 두 도구가 동시에 답하지 않도록 먼저 제거해야 한다.

도구는 사용자를 대신해 행동하지 않는다. 입사 지원서를 제출하거나 메시지를 보내거나 다른 사람에게 연락하지 않는다. 결정하고 전송하는 일은 사용자가 한다.

여덟 가지 스킬과 출처

• job-search-setup: “set up my job search” — 이력서, 검색 조건, 희망 사항 페이지를 바탕으로 프로필을 만든다.
• find-jobs: “scan for jobs” — 요청에 따라 새 공고를 찾고 걸러낸다.
• evaluate-role: “should I apply to this?” — 공고 공개 여부를 확인하고 점수를 매겨 저장한다.
• interview-guide-engine: “prep me for my interview” — 면접 가이드, 복기, 연습, 경험담 모음을 다룬다.
• application-tracker: “what's in my pipeline?” — 추적표, 후속 연락, 주간 검토, 감사 메시지 초안을 제공한다.
• your-materials: “fix this bullet” — 경험담 모음을 바탕으로 이력서, LinkedIn, 지원서 답변을 지원자의 표현으로 다듬는다.
• contacts: “who do I know at [company]?” — LinkedIn 연락처를 구직 대상과 대조해 다음 행동과 메시지 초안을 만든다.
• job-search-automation: “remind me on Mondays” — Claude 또는 Codex에서 알림과 예약 검색을 설정하며 자체 호스팅 선택지도 다룬다.

점수화 평가(차원별 점수와 행동 단계, 각 요구 사항을 이력서 근거에 연결하는 방식)와 STAR+R 경험담 모음은 santifer가 만든 career-ops를 바탕으로 조정했다. 이 저장소는 계속 실행되는 방식의 워크플로를 원하는 사람에게 참고 자료로 소개됐다. 희망 사항 페이지, 한 문장 목표, 초기 대화 질문은 필 테리(Phyl Terry)의 책 *Never Search Alone: The Job Seeker's Playbook*에서 가져와 조정했으며, 문구는 플러그인에서 작성했다.

케빈 미들턴이 만들었으며 MIT 라이선스에 따라 무료로 공개됐다. 제작자 사이트와 Recruiter BFF 소개 페이지에서 더 볼 수 있다.