srbhr/Resume-Matcher

직무기술서에 맞춰 이력서를 AI로 자동 최적화하고 커버레터까지 생성해주는 웹앱

완성 앱맘대로 써도 됨 · Apache-2.0웹·Next.js·풀스택난이도
27,383+1이번 주4,87630TypeScript
데모·홈페이지 열기resumematcher.fyi
중간맛 분석

FastAPI(백엔드) + Next.js(프론트엔드)로 만든 풀스택 앱. Ollama 로컬 실행 또는 OpenAI·Claude·Gemini 등 여러 LLM 제공자 연결 가능. 즉시 쓸 수 있으며, Docker 배포·다국어·PDF 내보내기·4가지 이력서 템플릿·커버레터 생성·키워드 분석 기능 포함. 난이도는 낮음(웹UI 접근), 세팅은 중간(AI API 연동 필요).

이런 레포예요

이럴 때 쓰면 좋아요

  • 매번 다른 회사에 지원할 때마다 이력서 수정 시간 단축
  • 직무기술서와의 매칭도 분석해 자신의 강점을 어떻게 표현할지 결정
  • 프리랜서나 구직자가 한 번에 여러 직군에 맞춘 이력서 버전 관리

핵심 기능

AI 기반 직무별 이력서 자동 맞춤 생성매칭 점수 및 키워드 하이라이트 분석커버레터 자동 생성 및 다중 이력서 템플릿

대안 대비 차별점

Ollama 로컬 실행 지원으로 무료이면서도 OpenAI·Claude·Gemini 등 여러 LLM을 선택 가능하고 오픈소스로 자유롭게 커스터마이징 할 수 있습니다.

준비물
  • Python 3.13+
  • Node.js 22+
  • uv(패키지 매니저)
  • AI 제공자 API 키(Ollama·OpenAI·Claude·Gemini 중 택일)
바로 시작하기
  1. 저장소를 클론합니다
git clone https://github.com/srbhr/Resume-Matcher.git
cd Resume-Matcher
  1. 백엔드 디렉토리로 이동하고 환경변수를 설정합니다
cd apps/backend
cp .env.example .env
  1. Python 의존성을 설치합니다
uv sync
  1. 백엔드를 실행합니다 (터미널 1)
uv run app
  1. 새로운 터미널에서 프론트엔드로 이동하고 의존성을 설치합니다
cd apps/frontend
npm install
  1. 프론트엔드를 실행합니다 (터미널 2)
npm run dev
  1. 브라우저에서 http://localhost:3000 를 열고 Settings에서 AI 제공자를 설정합니다
별 추이 · 7일
27,383+1 / 7일
활용성 · 따라 만들기 좋은가
샘플 점수 34/100
  • 관대한 라이선스
  • 테스트 있음
  • 예제 디렉토리
  • 최근 활동
  • AGENTS.md
  • llms.txt
  • 템플릿

🟢 최근 활동 있음 · 2020년 생성

AI가 README 기반으로 요약했습니다 · 원문 보기