hirekit 0.3.0

AI-powered company analysis and interview preparation CLI for job seekers

🎯 HireKit

취업 준비, 데이터로 시작하세요

14개 소스 자동 수집 → 5차원 스코어카드 → 면접까지 원스톱

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🔗 라이브 데모 — 79개 한국 테크 기업 분석 결과 보기

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기업 하나를 제대로 파악하려면 DART 공시, 뉴스, 기술 블로그, 커뮤니티 리뷰... 탭을 10개 넘게 열어야 해요. HireKit은 그 작업을 2분으로 줄여줘요.

pip install hirekit
hirekit analyze 카카오

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아키텍처

graph LR
    A[hirekit analyze 카카오] --> B[14개 데이터 소스]
    B --> C1[DART 재무]
    B --> C2[GitHub 기술]
    B --> C3[뉴스/블로그]
    B --> C4[커뮤니티 리뷰]
    C1 --> D[5차원 스코어카드]
    C2 --> D
    C3 --> D
    C4 --> D
    D --> E[분석 리포트]

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분석 파이프라인

flowchart TD
    A[기업명 입력] --> B[데이터 수집]
    B --> B1[Tier 1: DART·GitHub — 2초]
    B --> B2[Tier 2: 뉴스·검색 — 10초]
    B --> B3[Tier 3: 커뮤니티 — 30초]
    B1 --> C[스코어링]
    B2 --> C
    B3 --> C
    C --> D{LLM 사용?}
    D -->|Yes| E[AI 심층 분석]
    D -->|No| F[데이터 기반 리포트]
    E --> G[최종 리포트]
    F --> G

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Quick Start

1. 설치

pip install hirekit

Python 3.11 이상이면 충분해요. 기본 기능에 별도 설정은 없어요.

2. (선택) API 키 설정

hirekit configure
# ~/.hirekit/.env 파일에 키를 붙여넣으세요

3. 첫 분석

hirekit analyze 카카오

                   카카오 Scorecard
┌─────────────────────┬────────┬────────┬──────────────────┐
│ 평가 항목           │ 가중치 │  점수  │ 근거             │
├─────────────────────┼────────┼────────┼──────────────────┤
│ 직무 적합도         │    30% │  3.5/5 │ 기술 스택 확인됨 │
│ 경력 레버리지       │    20% │  4.6/5 │ 15개 데이터 수집 │
│ 성장 가능성         │    20% │  4.5/5 │ 재무+뉴스 확인   │
│ 보상/복지           │    15% │  3.5/5 │ DART 연봉 데이터 │
│ 문화 적합도         │    15% │  4.5/5 │ 리뷰+Exa 분석    │
│ 종합                │        │ 82/100 │ 등급 S           │
└─────────────────────┴────────┴────────┴──────────────────┘

리포트는 ./reports/카카오_analysis.md에 저장돼요.

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5차원 스코어카드

차원	가중치	데이터 소스	측정 방법
🎯 Job Fit	30%	GitHub, 기술블로그	기술 성숙도, 오픈소스 활동
📈 Growth	20%	DART 재무	매출/영업이익 성장률
💰 Compensation	15%	DART 인사	평균 연봉, 근속연수
🤝 Culture Fit	15%	네이버, Exa	리뷰 다양성, 블로그 분석
🚀 Career Leverage	20%	종합	기업 규모, 브랜드, 뉴스

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명령어 가이드

명령어	설명	주요 기능
hirekit analyze 카카오	기업 종합 분석	14개 소스, 5차원 스코어, 12섹션 리포트
hirekit match --jd "URL"	JD 매칭	60+ 기술 taxonomy, 3단계 매칭, 학습 로드맵
hirekit interview 카카오	면접 준비	200+ 질문, STAR 가이드, 기업별 문화핏
hirekit resume --file resume.txt	이력서 분석	정량 피드백, ATS 최적화, Before→After
hirekit coverletter --file cl.txt	자소서 분석	클리셰 감지 100+, 차별화 점수
hirekit pipeline 카카오	통합 파이프라인	5단계 순차 분석 + Go/Hold/Pass 판정

hirekit analyze — 기업 분석

# 기본 분석 (Markdown 리포트 저장)
hirekit analyze 카카오

# 터미널에서 바로 확인
hirekit analyze 네이버 -o terminal

# JSON 출력 (스크립트 연동)
hirekit analyze 토스 -o json

# 간단 분석 (핵심 섹션만)
hirekit analyze 쿠팡 --tier 3

결과물: 12섹션 구조화 리포트 + 5차원 100점 스코어카드

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hirekit match — JD 매칭

# 채용공고 URL
hirekit match "https://www.wanted.co.kr/wd/12345"

# 텍스트 파일
hirekit match jd.txt

# 내 프로필과 함께 (맞춤 매칭)
hirekit match jd.txt --profile ~/.hirekit/profile.yaml

결과물: 매칭 점수(0–100), 스킬 갭, 강점, 지원 전략

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hirekit interview — 면접 준비

# 기업 맞춤 면접 질문 생성
hirekit interview 카카오

# 직무 지정 (더 구체적인 질문)
hirekit interview 카카오 --position "백엔드 개발자"

# 터미널 출력
hirekit interview 네이버 --position PM -o terminal

결과물: 공통 질문 5개 + 직무 질문 + STAR 답변 프레임 + 역질문 5개

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hirekit resume — 이력서 분석

# 이력서 파일 분석 (md, txt, pdf)
hirekit resume 이력서.md

# JD 대비 분석 (키워드 갭 포함)
hirekit resume 이력서.md --jd "https://wanted.co.kr/wd/12345"

결과물: ATS 호환성, 구조 분석, 키워드 갭, 콘텐츠 점수, 개선 제안

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hirekit coverletter — 자소서 분석

# 자소서 4항목 초안 + 피드백
hirekit coverletter 카카오 --position PM

# 내 프로필로 맞춤 자소서
hirekit coverletter 토스 --position PM --profile profile.yaml

결과물: 4항목 초안 (성장과정·지원동기·직무역량·장단점) + 클리셰 감지 + 항목별 점수

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hirekit sources — 소스 상태 확인

hirekit sources

                   Data Sources
┌──────────────────┬────────┬─────────────────┬──────────────┐
│ 소스             │ 지역   │ API 키          │ 상태         │
├──────────────────┼────────┼─────────────────┼──────────────┤
│ dart             │ KR     │ DART_API_KEY    │ Ready        │
│ github           │ GLOBAL │ -               │ Ready        │
│ google_news      │ GLOBAL │ -               │ Ready        │
│ naver_news       │ KR     │ NAVER_CLIENT_ID │ 미설정       │
│ tech_blog        │ KR     │ -               │ Ready        │
│ community_review │ KR     │ -               │ Ready        │
└──────────────────┴────────┴─────────────────┴──────────────┘

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Claude Code에서 바로 사용하기

HireKit은 Claude Code 세션 안에서 자연스럽게 동작해요.

슬래시 명령어

/analyze 카카오        — 기업 분석 + AI 해석
/interview 카카오      — 면접 질문 생성 + STAR 가이드
/match <JD-URL>       — JD 매칭 + 갭 분석

자연어 자동 트리거

"카카오 어떤 회사야?", "면접 준비해줘" 같은 자연어로도 HireKit이 자동 호출돼요.

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데이터 소스 (14개)

소스	지역	데이터	API 키 필요
DART	🇰🇷	재무제표, 직원수, 평균연봉 (금감원 공시)	✅
네이버 뉴스	🇰🇷	최신 뉴스 기사	✅
네이버 검색	🇰🇷	블로그 면접후기, 카페 리뷰	✅
기술 블로그	🇰🇷	사내 기술 블로그, 개발 문화	❌
커뮤니티 리뷰	🇰🇷	블라인드·잡플래닛 요약	❌
GitHub	🌐	기술 성숙도 (리포·스타·언어)	❌ (gh CLI)
Google News	🌐	RSS 기반 최신 뉴스	❌
해외 주요 언론	🌐	Reuters, Bloomberg, FT, WSJ, 한경	❌
회사 공식 웹사이트	🌐	비전, 미션, 주요 공지	❌
채용 페이지	🌐	JD, 복지, 채용 문화	❌
Medium / Velog	🌐	개발자 기고, 기술 트렌드	❌
LinkedIn 검색	🌐	팀 규모, 직군 분포	❌
Brave Search	🌐	웹+뉴스 시맨틱 검색	✅
Exa Search	🌐	AI 기반 딥서치	✅

API 키가 하나도 없어도 Google News, 해외 주요 언론, 기술 블로그, 커뮤니티 리뷰, GitHub(gh CLI 설치 시) 등 8개 소스가 바로 동작해요.

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프라이버시

• 모든 데이터 처리는 로컬에서 실행돼요
• 수집한 데이터를 외부 서버로 전송하지 않아요
• API 키는 ~/.hirekit/.env에 직접 관리해요
• LLM(AI)을 연결해도 프롬프트만 해당 API에 전달돼요

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Contributing

기여를 환영해요! 시작하기 좋은 작업들:

• 새로운 데이터 소스 추가 (Glassdoor, SEC Edgar 등)
• 자소서 템플릿·클리셰 DB 확장
• 스코어링 알고리즘 개선

자세한 내용은 CONTRIBUTING.md를 참고해주세요.

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라이선스

MIT License — LICENSE

_{더 나은 도구를 가질 자격이 있는 모든 취업 준비자를 위해.}