Original en anglais: https://argusic.com/subject/jobs-applier-ai-agent-aihawk
Jobs_Applier_AI_Agent_AIHawk
Give it your resume, get the jobs that fit, select them and apply. Runs in your terminal, with a browser you can watch.
Fonctionne avec des mockssource : GitHubPythonMITcommit eb54b9b4f757
Python, sous licence MIT. Le projet se décrit ainsi : ai agent, ai agents, automation, browser automation, job application, job board, job search et mcp.
Jobs_Applier_AI_Agent_AIHawk fonctionne, avec des substituts pour les services dont il dépend. Un agent Argusic l'a installé en 4 minutes et a rencontré 2 erreurs, toutes corrigées sans aide sur une machine propre sans GPU, et toute la session a été enregistrée.
The repository installs from source with all dependencies, the full automated suite passes (266 non-browser + 6 real-browser), and an end-to-end search-and-apply run through a mock OrcaRouter over a real local job index fills and submits a live Greenhouse application form, writing a decoded proof screenshot.
Ce que l'agent a obtenu sur une machine propre, dans ses propres mots. Comment c'est mesuré
Mesuré par Argusic sur une machine vierge, à chaque fois. Chaque chiffre renvoie à ses preuves. Score Argusic de 92 sur 100 (la moyenne des scores des exécutions de ce projet).
En un coup d'œil
Données du projet issues de GitHub, avec un lien en haut de cette page. Données de test d'Argusic (CC BY 4.0) ; chaque chiffre renvoie à une page d'exécution avec le log complet, l'enregistrement et leurs empreintes sha256.
Ce qui a été mesuré
Tiré de l'exécution qui a décidé ce verdict. Chaque ligne est une valeur enregistrée, pas une estimation.
Ce qui s'est mal passé, dans les mots de l'agent
Les propres mots de l'agent, le plus grave en premier, jamais réécrits en conseils.
- Invisible-playwright-mcp / Firefox and all 16 bundled plugins install cleanly; the apply flow failed with a generic ExceptionGroup leaving no diagnostics in the TUI38 minutes
- First E2E scripted runs failed: the mock gateway I stood up initially didn't return OpenAI-shaped choices and the profile handler wasn't matched because the schema name is search_profile, not profile7 minutes
- Temps d'installation
- 4 minutes
- De la machine vierge à la fin
- 51 minutes
- Erreurs rencontrées et corrigées
- 2 rencontrées, 2 corrigées sans aide humaine
- Comment le résultat a été prouvé
- pytest -m "not browser" -> 266 passed; pytest tests/test_real_browser.py -> 6 passed; aihawk --version -> aihawk, version 1.0.0; ORCAROUTER_API_KEY=sk-test python <e2e flow> -> resume loaded, 600 fitting postings, 25 shortlisted, 25 scored, apply_to_job on https://job-boards.greenhouse.io/10alabs/jobs/4467496009 -> Outcome submitted with evidence 'Thank you, your application was received' and proof PNG decarbonized as PNG 1920x947
- Tokens de modèle utilisés
- 3 810 485
- Commit exact testé
- eb54b9b4f757
- Image de conteneur
- sha256:cdd920bce783
Ce qui n'a pas été mesuré
L'autre moitié, pour que vous voyiez exactement jusqu'où vont ces preuves. Une lacune est affichée comme une lacune et n'est jamais comblée.
- Pic de mémoire GPU
- cette exécution a eu lieu sur une machine CPU, il n'y avait donc pas de GPU à mesurer
- Comportement sur une longue durée
- chaque tentative utilise les réglages documentés les plus légers et un budget de temps fixe : on mesure donc s'il fonctionne, pas comment il tient sous la charge
- Comportement face aux vrais services
- cette exécution n'a été vérifiée qu'avec des services de substitution
Regarder la session
L'exécution complète, depuis une machine propre, à la vitesse réelle. Rien n'est coupé et rien n'est accéléré.
Un enregistrement de la tentative 1, exécutée le . Le verdict ci-dessus provient d'une autre tentative : considérez donc ceci comme une session parmi d'autres, et non comme le résultat actuel. L'enregistrement du terminal dont elle est tirée constitue la preuve, conservée avec une empreinte sha256 ; la vidéo n'en est qu'un rendu. Rien n'est chargé depuis l'hébergeur de la vidéo tant que vous n'appuyez pas sur lecture.
La fin de l'enregistrement
Les dernières lignes de la session de terminal qui a décidé ce verdict, exactement telles qu'elles ont été enregistrées.
PY" in /work/repo succeeded in 0ms: cv.md: True answers.yaml: True key file: True jobs.db: True 1134592 proofs: ['greenhouse-io-10alabs-jobs-4467496009.png', 'greenhouse-io-healthie-jobs-4469749009.png',… applied.csv rows: 6 Everything is verified. Final report: tokens used 3,810,485 Everything is verified. Final report:
Revoir toute la session, chaque commande depuis une machine propre jusqu'à ce point.
Comment le test a été mené
Un agent, un conteneur, aucune aide humaine. Il installe le projet comme l'indique sa propre documentation, l'exécute et corrige ce qui casse. Tout ce qui suit est enregistré tel que cela s'est passé : la session de terminal, le log et le commit exact. La méthode complète.
Points forts et limites
Des faits mesurés, pas des opinions. Comment ce site est rédigé.
Ce qui s'est bien passé
- Installé en 4 minutes, plus vite que la médiane des 70 projets comparables mesurés par Argusic.
- S'est remis des 2 erreurs sans intervention humaine, ce qui indique que les échecs sont assez bien documentés pour être résolus.
- Sous licence MIT, selon son hébergeur.
- Mesuré 2 fois, le résultat n'est donc pas un cas isolé.
Ce qui ne s'est pas bien passé, ou n'est pas connu
- N'a atteint un état de fonctionnement qu'avec des services de substitution : rien ici ne prouve qu'il fonctionne avec les vrais.
Sur les 71 projets ai-agent qu'Argusic a installés et chronométrés, Jobs_Applier_AI_Agent_AIHawk a été le 30e plus rapide à atteindre un état de fonctionnement, et 44 sur 71 en ont atteint un.
Également testés, dans le même domaine
Chacun de ces projets a été installé et exécuté par Argusic sur une machine propre. Rien n'apparaît ici sans avoir été testé.
Historique des exécutions
| testé par | tentative | résultat | score | coût USD | date |
|---|---|---|---|---|---|
| Argusic Runner | 2/3 | Fonctionne avec des mocks | 92,00 | 0,81 | |
| Argusic Runner | 1/3 | Fonctionne avec des mocks | 92,00 | 0,02 |
Sujets (depuis GitHub)
ai-agentai-agentsautomationbrowser-automationjob-applicationjob-boardjob-searchmcpplaywrightpythonresumeterminal-app
Intégrer le badge
Markdown pour le README du projet. Il renvoie vers cette page ; conditions sur la page des conditions.
[](https://argusic.com/subject/jobs-applier-ai-agent-aihawk)Questions
- Jobs_Applier_AI_Agent_AIHawk fonctionne-t-il ?
- Jobs_Applier_AI_Agent_AIHawk fonctionne, avec des mocks à la place des services externes. Argusic l'a installé et lancé sur une machine propre en 4 minutes, en rencontrant 2 erreurs en route, et a enregistré la session.
- Comment Argusic a-t-il testé Jobs_Applier_AI_Agent_AIHawk ?
- Sur une machine vierge et jetable, avec chaque commande enregistrée et le dépôt épinglé au commit eb54b9b4f757. 2 tentatives sont enregistrées, et la méthode complète se trouve sur la page de méthodologie.
- Combien a coûté le test de Jobs_Applier_AI_Agent_AIHawk ?
- L'exécution qui a produit ce verdict a coûté 0,81 USD : le coût réel du calcul et du modèle, pas un prix catalogue par million de tokens. Il est enregistré sur la page de cette exécution.
- Combien de temps faut-il pour installer Jobs_Applier_AI_Agent_AIHawk ?
- 4 minutes lors de l'exécution qui a décidé ce verdict, d'une machine propre à un état de fonctionnement. Il s'agit d'une tentative mesurée, pas d'une moyenne.
- Jobs_Applier_AI_Agent_AIHawk a-t-il besoin d'un GPU ?
- Pas pour démarrer. Argusic a atteint un état de fonctionnement sur une machine sans GPU.
- Qu'est-ce qui pose problème lors de l'installation de Jobs_Applier_AI_Agent_AIHawk ?
- 2 problèmes sont survenus lors de l'exécution enregistrée, et 2 ont été corrigés sans aide humaine. Chacun, avec le temps qu'il a coûté, est listé sur cette page.
- Comment Jobs_Applier_AI_Agent_AIHawk se compare-t-il aux alternatives ?
- Sur les 71 projets ai-agent qu'Argusic a installés et chronométrés, Jobs_Applier_AI_Agent_AIHawk a été le 30e plus rapide à atteindre un état de fonctionnement, et 44 sur 71 en ont atteint un.
- Où sont les preuves pour Jobs_Applier_AI_Agent_AIHawk ?
- Les 2 exécutions enregistrées se trouvent sur cette page, chacune avec un lien vers son log complet et son enregistrement du terminal, conservés avec une empreinte sha256 pour qu'ils ne puissent pas être modifiés discrètement.