JD 배치 처리 스킬

여러 채용공고를 일괄 처리합니다.

주요 기능

1. •URL 배치 처리: URL 목록에서 중복 체크 및 추출 필요 여부 판별
2. •폴더 재분류: 스크리닝 결과 기반 파일 자동 분류
3. •상태 확인: 현재 JD 분류 현황 조회

사용법

1. URL 배치 처리

# URL 목록 파일 생성
cat > urls.txt << 'EOF'
https://www.wanted.co.kr/wd/123456
https://www.wanted.co.kr/wd/234567
https://rememberapp.co.kr/job/345678
EOF

# 배치 처리 실행
python3 templates/jd_pipeline.py --file urls.txt

출력 예시:

결과           ID         메시지
======================================================================
⏭️ duplicate  123456     이미 존재: 123456-company-position.md
📝 needs_manual 234567   추출 필요 (플랫폼: wanted)
📝 needs_manual 345678   추출 필요 (플랫폼: remember)
======================================================================
총 3건: 중복 1, 수동필요 2

2. 폴더 재분류

# 특정 폴더의 JD 파일들을 스크리닝 결과에 따라 재분류
python3 templates/jd_pipeline.py --rescreen job_postings/pass/

# 미리보기 (dry-run)
python3 templates/jd_pipeline.py --rescreen job_postings/pass/ --dry-run

3. 현재 상태 확인

python3 templates/jd_pipeline.py --status

출력 예시:

📊 JD 현황
========================================
  🔴 pass                  43건
  🟢 conditional/high       5건
  🟡 conditional/hold      10건
  ✅ applied                3건
========================================
  총계: 61건

통합 파이프라인 (자동화)

URL 입력 시 채용공고 추출 → 기업 정보 추출 → 스크리닝 → 자동 분류를 한 번에 처리합니다.

파이프라인 단계

Phase 1: 중복 체크

python3 templates/jd_pipeline.py --url "{URL}"

• •duplicate → 기존 파일 경로 출력, 종료
• •needs_manual → Phase 2 진행

Phase 2: JD 추출

Chrome MCP 사용:

1. •tabs_context_mcp 호출 (탭 컨텍스트 확인)
2. •tabs_create_mcp 또는 기존 탭에서 navigate (url)
3. •페이지 로드 대기 후 get_page_text 호출
4. •채용공고 정보 파싱 (플랫폼별 구조 적용)
5. •job_postings/unprocessed/{id}-{company}-{position}.md 저장

플랫폼별 참조:

• •Wanted: /extract-job-posting 스킬의 Wanted 섹션 참조
• •Remember: /extract-job-posting 스킬의 Remember 섹션 참조

Phase 3: 회사 정보

1. •company_info/{company}.md 존재 확인 (Glob 사용)
2. •없으면:
   • •WebSearch로 회사 정보 검색
   • •WebFetch로 상세 정보 수집
   • •/extract-company-info 스킬 형식으로 저장
3. •있으면 스킵 (기존 파일 사용)

Phase 4: 스크리닝

1. •job_postings/jd-screening-rules.md 로드
2. •company_info/{company}.md 로드 (있으면)
3. •6가지 기준 분석:
   • •기업 안정성
   • •연봉 구조
   • •업무 적합성
   • •개발 환경
   • •기타 우대조건
   • •채용 프로세스
4. •jd_analysis/screening/{id}-{company}-{position}.md 저장
5. •jd_analysis/screening/SUMMARY.md 업데이트

Phase 5: 자동 분류

python3 templates/jd_pipeline.py --classify job_postings/unprocessed/

판정에 따라 자동 이동:

• •🟢 지원 추천 → conditional/high/
• •🟡 지원 보류 → conditional/hold/
• •🔴 지원 비추천 → pass/

에러 핸들링

배치 처리

여러 URL 처리 시:

1. •각 URL에 대해 Phase 1~5 순차 실행
2. •중간 실패 시 해당 URL만 스킵, 나머지 계속
3. •최종 요약 테이블 출력:

처리 결과 요약
======================================================================
URL                                    상태      분류
----------------------------------------------------------------------
wanted.co.kr/wd/123456                ✅ 완료   conditional/high/
wanted.co.kr/wd/234567                ✅ 완료   pass/
rememberapp.co.kr/job/345678          ⏭️ 중복   (기존 파일)
wanted.co.kr/wd/456789                ❌ 실패   JD 추출 오류
======================================================================
총 4건: 성공 2, 중복 1, 실패 1

수동 워크플로우 (개별 실행)

새 URL 일괄 처리

1. •URL 목록 파일 준비
2. •--file 옵션으로 중복 체크
3. •needs_manual 항목에 대해 /extract-job-posting 실행
4. •/extract-company-info 로 회사 정보 추출 (스크리닝 품질 향상)
5. •/jd-screening 실행 (회사 정보 참조하여 분석)
6. •--classify 또는 --rescreen으로 자동 분류

회사 정보가 있으면:

• •매출/인원 데이터로 회사 안정성 정확히 판단
• •연봉 데이터로 연봉 구조 리스크 확인
• •투자 정보로 스타트업 조건 충족 여부 검증

기존 파일 재분류

1. •스크리닝 결과 파일이 jd_analysis/screening/에 있어야 함
2. •--rescreen 또는 --classify로 판정 기반 분류

분류 매핑

관련 스킬

• •/extract-job-posting - 단일 URL 추출
• •/jd-screening - 스크리닝 분석
• •/extract-company-info - 회사 정보 수집