JobMatch AI — финальный проект курса «Вайб-кодинг»

Это готовый статический MVP для портфолио: лендинг + рабочее демо AI‑ассистента + резюме/визитка специалиста.

Что реализовано

• Современный адаптивный интерфейс.
• Рабочее демо анализа IT‑вакансий.
• Оценка совпадения вакансии с профилем кандидата.
• Список сильных совпадений и пробелов.
• Рекомендации по адаптации резюме.
• Черновик сообщения рекрутеру.
• Кнопка скачивания отчёта.
• Блок «Резюме / визитка специалиста».
• Тёмная/светлая тема.

Для кого проект

Для IT‑специалистов, которые ищут работу в Германии или международных компаниях и хотят быстрее понимать, стоит ли откликаться на конкретную вакансию.

Как запустить локально

1. Скачайте папку проекта.
2. Откройте файл index.html в браузере.
3. Вставьте описание вакансии или выберите один из примеров.
4. Нажмите «Проанализировать».

Как опубликовать

Можно загрузить содержимое папки в репозиторий GitHub и включить публикацию через GitHub Pages либо загрузить файлы на любой статический хостинг.

Что отправить в домашнее задание

• Ссылку на опубликованный проект.
• Резюме/визитку — она уже есть на лендинге в блоке «Резюме / визитка специалиста».

Следующие улучшения

• Подключить API нейросети для более глубокого анализа вакансий.
• Добавить Telegram‑бота для новых вакансий.
• Добавить базу вакансий и трекер откликов.
• Реализовать импорт вакансий из CSV/RSS/API.

Portfolio evolution

This repository is part of an evolving AI-automation portfolio, not a one-off demo. The projects show a growth path from job-search automation and local MVPs toward safer IT/cloud/security operations with agentic workflows.

Current portfolio map:

• Hermes SecOps Copilot — Newest portfolio layer: Hermes/OpenClaw-style AI automation for cloud security operations, M365/Azure readiness, Copilot governance, and agentic workflows. Live page: https://gdc88.github.io/boris-hermes-secops-portfolio/
• AI Automation Ops Lab — Operational base layer: self-hosted AI automation patterns, Telegram delivery, scheduled agents, browser-assisted workflows, and infrastructure operations thinking.
• Ops Agent Playbook Runner — Engineering proof layer: safe, auditable, dry-run-first operations playbooks with evidence bundles and policy controls.
• AI Resume Adapter Bot — Career automation layer: ATS/job-description analysis and truthful resume tailoring workflow for the German market.
• JobMatch AI — Course/final-project layer: static MVP for job-match analysis, outreach draft generation, and portfolio demonstration.

Growth direction:

• Keep public repositories sanitized and public-safe.
• Prefer clear architecture, safety boundaries, screenshots/visuals, and evidence over private operational data.
• Update each project as the overall system matures: better runbooks, stronger guardrails, clearer German-market positioning, and more polished demos.
• Use GitHub as the proof layer for public technical growth.