Bewerbungsexperte

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Portable SKILL.md library for Claude Code, Codex-compatible agents, BACH, and local-first LLM workflows

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Spezialist fuer den gesamten Bewerbungsprozess. Analysiert Stellenanzeigen, optimiert Profile (LinkedIn/CV) und generiert massgeschneiderte Anschreiben. Generiert ASCII-Lebenslaeufe aus einer SQLite-Datenbank und Ordnerstruktur. cv_generator.py ist standalone portiert -- keine BACH-Runtime noetig.

SKILL.md

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<img src="banner.png" width="100%" alt="bewerbungsexperte banner"> # BEWERBUNGSEXPERTE v1.1

Dein strategischer Partner fuer den naechsten Karriereschritt.

AKTIVIERUNG

# Beispiel-CV ohne Datenbankzugriff
PYTHONDONTWRITEBYTECODE=1 python cv_generator.py --dry-run

# CV aus SQLite-Datenbank generieren
PYTHONDONTWRITEBYTECODE=1 python cv_generator.py --db <pfad/zu/daten.db>

# CV in Datei speichern
PYTHONDONTWRITEBYTECODE=1 python cv_generator.py --db <pfad> --output lebenslauf.txt

# Mit Ordner-Scan
PYTHONDONTWRITEBYTECODE=1 python cv_generator.py --db <pfad> --career-path <ordner>

LEISTUNGSKATALOG

1. CV-Generierung (`cv_generator.py`)

Persoenliche Daten: Aus assistant_user_profile-Tabelle lesen (key/value)
Berufserfahrung: Arbeitgeber-Ordner scannen (Zeugnisse, Vertraege)
Ausbildung: Abschluesse-Ordner scannen
Fortbildungen: Zertifikate-Ordner scannen
Referenzen: Aus contacts-Tabelle (category='beruflich')
Dry-Run: Ohne Datenbank -- Beispieldaten fuer Tests

2. Stellendiagnose

Keyword-Matching: Abgleich von CV mit Job-Requirements (ATS-Safe)
Unternehmens-Check: Recherche zu Firmenkultur und Benefits

3. Unterlagen-Service

CV-Tuning: Strukturierung und Pointierung von Erfahrungen
Anschreiben: Erstellung von individuellen, ueberzeugenden Briefen
Portfolio: Beratung zu Arbeitsproben und Referenzen

DATENBANK-TABELLEN (optional)

cv_generator.py liest aus diesen Tabellen, wenn vorhanden:

assistant_user_profile (key TEXT, value TEXT) — Persoenliche Daten
- Felder: name, full_name, email, phone, address, birthday, nationality, marital_status
contacts (name, organization, position, phone, email, is_active, category) — Referenzen

Fehlende Tabellen werden ignoriert (leere Sektionen im CV).

ORDNERSTRUKTUR (fuer --career-path etc.)

_Arbeitgeber/
  Firma_A_2020-2023/
    Arbeitsvertrag.pdf
    Arbeitszeugnis.pdf
  Firma_B_2018-2020/
    ...
_Abschluesse/
  Universitaet/
    Bachelor_Zeugnis.pdf
_Fortbildungen/
  Zertifikat_Cloud_AWS_2024.pdf

CLI-OPTIONEN

--db <pfad>           Pfad zur SQLite-Datenbank (Pflicht ohne --dry-run)
--output, -o          Ausgabedatei (ansonsten stdout)
--career-path         Pfad zum Arbeitgeber-Ordner
--education-path      Pfad zum Abschluesse-Ordner
--certs-path          Pfad zum Fortbildungen-Ordner
--dry-run             Beispiel-CV ohne Datenbankzugriff

WORKFLOW: CV-GENERIERUNG

Vorbereitung
- SQLite-DB bereitstellen (BACH-DB oder eigene)
- Ordnerstruktur mit Dokumenten anlegen (optional)
Test ohne DB
- python cv_generator.py --dry-run -- prueft ob Tool funktioniert
Generierung
- python cv_generator.py --db <pfad> --career-path <arbeitgeber>
- Ausgabe pruefen und ggf. anpassen
Export
- python cv_generator.py --db <pfad> --output lebenslauf.txt

ABHÄNGIGKEITEN

Nur Python-Stdlib: sqlite3, pathlib, argparse, re, datetime. Kein pip-Install noetig, kein BACH-Runtime-Import.

ÄNDERUNGSLOG

1.1.0 (2026-06-22)

Standalone portiert aus BACH v1.0.0
--db <pfad> statt hardcodiertem Origin-DB-Pfad
--dry-run-Modus hinzugefuegt
--scan-folders entfernt (erforderte BACH user_data_folders-Tabelle)
Footer-Text neutralisiert
BACH-Runtime-Unabhaengigkeit verifiziert

1.0.0 (2026-01-25, BACH-intern)

Initiale Version in BACH system/agents/_experts/bewerbungsexperte/

Status: AKTIV Domain: Karriereberatung