jobseeker-analytics có chạy được không?

jobseeker-analytics chạy được, với mock thay cho các dịch vụ bên ngoài. Argusic đã cài đặt và khởi chạy nó trên một máy sạch trong 10 phút, gặp 2 lỗi trên đường đi, và ghi lại phiên làm việc.

Argusic đã test jobseeker-analytics như thế nào?

Trên một máy mới, dùng một lần, mọi lệnh đều được ghi lại và repo được ghim ở commit 4f494e396f1a. Có một lần thử được ghi lại, và toàn bộ phương pháp nằm ở trang phương pháp.

Test jobseeker-analytics tốn bao nhiêu?

Lần chạy đưa ra kết luận này tốn 0,23 USD: chi phí máy và model thật, không phải giá niêm yết theo triệu token. Con số được ghi trên trang của lần chạy đó.

Cài đặt jobseeker-analytics mất bao lâu?

10 phút trong lần chạy quyết định kết luận này, từ máy sạch đến trạng thái chạy được. Đó là một lần thử đo được, không phải số trung bình.

jobseeker-analytics có cần GPU không?

Không cần để khởi động. Argusic đã đạt trạng thái chạy được trên một máy không có GPU.

Cài đặt jobseeker-analytics thì gặp lỗi gì?

2 lỗi xảy ra trong lần chạy được ghi lại, và 2 lỗi đã được sửa mà không cần người giúp. Từng lỗi, cùng thời gian nó tốn, được liệt kê trên trang này.

Bằng chứng cho jobseeker-analytics ở đâu?

Lần chạy được ghi lại nằm trên trang này, mỗi lần link tới log đầy đủ và terminal recording, được lưu kèm dấu vân tay sha256 để không thể bị sửa lén.

Bản gốc tiếng Anh: https://argusic.com/subject/jobseeker-analytics

jobseeker-analytics

Bạn vẫn còn theo dõi công việc trong bảng tính sao? Kết nối hộp thư Gmail của bạn và tự động xem quá trình tìm việc trong một dashboard, không cần sao chép-dán.

Chạy được với mocknguồn: GitHub trang chủ dự ánTypeScriptMITcommit 4f494e396f1a

TypeScript, giấy phép MIT. Dự án tự gắn nhãn: careercoach, data analysis, data science, email, fastapi, gemini, gmail api và google api.

jobseeker-analytics chạy được, với dịch vụ giả lập thay cho các dịch vụ nó phụ thuộc. Trên một máy sạch không có GPU, một agent của Argusic đã cài đặt nó trong 10 phút, gặp 2 lỗi và tự sửa hết mà không cần trợ giúp, và toàn bộ phiên làm việc được ghi lại.

Backend FastAPI app starts and responds on port 8000, all 86 backend tests pass with SQLite in-memory mocks, frontend builds successfully with Next.js 16 (requires Node >=20.9.0), spaCy en_core_web_sm model loads and processes text correctly.
Kết quả agent đạt được trên máy sạch, bằng chính lời của nó. Cách đo

Argusic đo trên một máy mới mỗi lần. Mỗi con số đều link tới bằng chứng của nó. Điểm Argusic 92 trên 100 (trung bình điểm các lần chạy của dự án này).

Tóm tắt

kết luận: Chạy được với mock
Điểm Argusic: 92 / 100
chi phí của lần chạy kiểm chứng: 0,23 USD (đo thực tế)
số lần chạy đã ghi: 1
test gần nhất: 2026-10-31
lượt star: 206
fork: 82
issue đang mở: 1
người theo dõi: 3
dung lượng: 10 MB
ngày tạo: 2024-05-23
push gần nhất: 2026-10-28

Dữ liệu dự án lấy từ GitHub, có link ở đầu trang, cập nhật 2026-11-04. Dữ liệu test của Argusic (CC BY 4.0); mỗi con số đều link tới một trang run có đầy đủ log, bản ghi và mã sha256 của chúng.

Những gì đã đo

Lấy từ lần chạy quyết định kết luận này. Mỗi dòng là một giá trị được ghi lại, không phải ước tính.

Thời gian mất cho từng lỗi khi test jobseeker-analytics, vẽ từ lần chạy được ghi lại — Mỗi cột là một lỗi agent đã ghi lại, kèm thời gian nó tốn. Vẽ từ lần chạy này, không lấy từ nguồn nào khác.

Những gì trục trặc, bằng chính lời của agent

Lời của chính agent, lỗi nặng nhất trước, không bao giờ viết lại thành lời khuyên.

spacy-cleaner==3.2.1 requires spacy<3.5.0 but en-core-web-sm model requires spacy>=3.7.24 phút
psycopg2==2.9.10 requires pg_config to build from source (no PostgreSQL dev headers available)1 phút

Thời gian cài đặt: 10 phút
Từ máy sạch đến khi xong: 7 phút
Lỗi gặp và đã sửa: gặp 2, tự sửa 2 mà không cần người giúp
Cách chứng minh kết quả: Backend: `pytest tests/`, 86 passed, 4 skipped (prod geo-blocking), 1 warning in 0.49s. Backend server: `uvicorn main:app`, GET / returned 200 {"message":"success"}, GET /heartbeat returned 200 {"status":"alive"}. Frontend: `next build` completed successfully with all routes and middleware listed.
Số token model đã dùng: 118.432
Commit chính xác đã test: 4f494e396f1a
Container image: sha256:cdd920bce783

Những gì chưa đo

Nửa còn lại, để bạn thấy rõ bằng chứng này đi xa tới đâu. Chỗ trống được ghi là chỗ trống và không bao giờ được lấp vào.

Bộ nhớ GPU cao nhất: lần này chạy trên máy CPU, nên không có GPU để đo
Hoạt động khi chạy lâu: mỗi lần thử dùng cấu hình nhỏ nhất có trong tài liệu và một khoảng thời gian cố định, nên đây là đo xem nó có chạy hay không, không đo nó chịu tải ra sao
Hoạt động với dịch vụ thật: lần chạy này chỉ được kiểm chứng với dịch vụ giả lập

Đoạn cuối của bản ghi

Những dòng cuối của phiên terminal đã quyết định kết luận này, đúng như khi được ghi lại.

 succeeded in 0ms:
HEAD detached at FETCH_HEAD
Changes not staged for commit:
  (use "git add <file>..." to update what will be committed)
  (use "git restore <file>..." to discard changes in working directory)
  modified:   backend/requirements.txt
  modified:   backend/utils/email_utils.py
no changes added to commit (use "git add" and/or "git commit -a")
Here's the final report:
tokens used
118,432
Here's the final report:

Xem lại toàn bộ phiên, mọi lệnh từ máy sạch tới thời điểm này.

Cách test

Một agent, một container, không có người giúp. Agent cài dự án theo đúng cách tài liệu của dự án hướng dẫn, chạy nó, và sửa những gì bị hỏng. Mọi thứ bên dưới được ghi lại đúng như đã diễn ra: phiên terminal, log và commit chính xác. Toàn bộ phương pháp.

Điểm mạnh và giới hạn

Dữ kiện đo được, không phải ý kiến. Cách viết nội dung.

Những gì suôn sẻ

Cài đặt trong 10 phút.
Tự khắc phục cả 2 lỗi mà không cần người can thiệp, cho thấy các lỗi được ghi trong tài liệu đủ rõ để giải quyết.
Giấy phép MIT, theo thông tin từ nơi lưu trữ dự án.

Những gì không suôn sẻ, hoặc chưa biết

Chỉ đạt trạng thái chạy được với dịch vụ giả lập, nên ở đây không có gì chứng minh nó chạy với dịch vụ thật.
Mới đo một lần. Một lần thử cho thấy nó có thể chạy, chưa cho thấy nó chạy ổn định.

Cũng đã test, cùng lĩnh vực

Mỗi dự án ở đây đều được Argusic cài đặt và chạy trên máy sạch. Không có dự án nào chưa test xuất hiện ở đây.

Lịch sử chạy

test bởi	lần thử	kết quả	điểm	chi phí USD	thời điểm
Argusic Runner	1/3	Chạy được với mock	92,00	0,23	2026-10-31 05:19 UTC

Chủ đề (từ GitHub)

careercoach data-analysis data-science email fastapi gemini gmail-api google-api html job-search jobsearch jobseeker llm nextjs oauth2 openid python react spreadsheet typescript

Nhúng badge

Markdown cho README của dự án. Badge link về trang này; điều khoản ở trang điều khoản.

[![Tested by Argusic](https://argusic.com/badge/jobseeker-analytics.svg)](https://argusic.com/subject/jobseeker-analytics)

Câu hỏi

jobseeker-analytics có chạy được không?: jobseeker-analytics chạy được, với mock thay cho các dịch vụ bên ngoài. Argusic đã cài đặt và khởi chạy nó trên một máy sạch trong 10 phút, gặp 2 lỗi trên đường đi, và ghi lại phiên làm việc.
Argusic đã test jobseeker-analytics như thế nào?: Trên một máy mới, dùng một lần, mọi lệnh đều được ghi lại và repo được ghim ở commit 4f494e396f1a. Có một lần thử được ghi lại, và toàn bộ phương pháp nằm ở trang phương pháp.
Test jobseeker-analytics tốn bao nhiêu?: Lần chạy đưa ra kết luận này tốn 0,23 USD: chi phí máy và model thật, không phải giá niêm yết theo triệu token. Con số được ghi trên trang của lần chạy đó.
Cài đặt jobseeker-analytics mất bao lâu?: 10 phút trong lần chạy quyết định kết luận này, từ máy sạch đến trạng thái chạy được. Đó là một lần thử đo được, không phải số trung bình.
jobseeker-analytics có cần GPU không?: Không cần để khởi động. Argusic đã đạt trạng thái chạy được trên một máy không có GPU.
Cài đặt jobseeker-analytics thì gặp lỗi gì?: 2 lỗi xảy ra trong lần chạy được ghi lại, và 2 lỗi đã được sửa mà không cần người giúp. Từng lỗi, cùng thời gian nó tốn, được liệt kê trên trang này.
Bằng chứng cho jobseeker-analytics ở đâu?: Lần chạy được ghi lại nằm trên trang này, mỗi lần link tới log đầy đủ và terminal recording, được lưu kèm dấu vân tay sha256 để không thể bị sửa lén.