Découvrir Sweepy
Sweepy automatise votre recherche d’emploi sur de nombreuses plateformes de recrutement. Une seule commande rassemble les postes ouverts et lit votre CV. Sweepy note ensuite chaque offre selon vos compétences et produit un rapport de correspondances quotidien.
Sweepy s’adapte à votre parcours grâce à un fichier de configuration. Choisissez des intitulés comme Paralegal, Analyst ou Coordinator.
Voici Alex
Tout au long de ce guide, vous suivez Alex. Alex vient d’obtenir un diplôme en sciences politiques et cherche des postes de Paralegal et de Legal Assistant à New York. Alex n’a jamais utilisé de terminal, n’a jamais écrit de code et n’a même jamais vu un fichier YAML.
Ce guide accompagne Alex de l’installation à un balayage d’emploi entièrement automatisé. Sweepy note les postes les plus pertinents par rapport à un vrai CV et construit un répertoire PDF que vous utilisez chaque jour.
Remarque
Vous n’avez besoin d’aucune expérience en programmation pour utiliser Sweepy. Ce guide explique chaque étape depuis le début.
Fonctionnalités
Sweepy fournit tout le nécessaire pour trouver votre prochain poste plus vite :
- Recherche multiplateforme interroge Greenhouse, Ashby, Lever et Workable, quatre systèmes de suivi des candidatures qui hébergent des sites d’emploi publics. Elle lit aussi le site Built In New York City et, dès que vous les activez, les flux LinkedIn, Indeed, Glassdoor et ZipRecruiter.
- Notation intelligente du CV lit votre CV au format PDF ou Word et extrait vos compétences. Sweepy affecte chaque offre à un parcours de CV, puis la note par rapport au CV de ce parcours. Le moteur fonctionne sans clé API ni service payant.
- Filtrage des liens morts vérifie chaque offre avant de vous la montrer. Sweepy écarte une offre quand le lien renvoie un statut gone, une page soft-404 ou une erreur de connexion. Les limites de débit, les blocages de bots et les erreurs serveur conservent l’offre dans votre rapport, marquée
unverified. - Rapports PDF quotidiens compilent vos résultats dans un répertoire PDF dense. Chaque page contient six fiches par défaut, avec des liens cliquables, les fourchettes de salaire divulguées et des badges colorés.
- Tableur de suivi du pipeline exporte un CSV avec tous les champs de fiche, plus un extrait d’offre de 1 000 caractères, et un fichier JSON pour d’autres outils. Le CSV se termine par des colonnes de suivi : date de candidature, statut, étape d’entretien, offre, date de relance, contact et notes. Sweepy reporte les valeurs que vous saisissez dans les balayages suivants du même profil. Ouvrez le CSV dans Microsoft Excel, Google Sheets ou Notion. Le PDF sert une seule lecture classée avec des liens de candidature cliquables. Le tableur enregistre tout le pipeline, y compris les postes au-delà de la limite de fiches du PDF.
Fonctionnement
Un balayage réussi suit cinq étapes :
- Charger votre profil. Sweepy lit votre fichier de configuration, qui contient vos intitulés de poste, votre lieu et le chemin de votre CV.
- Découvrir les offres. Sweepy interroge les plateformes de recrutement et les flux d’emploi pour trouver les offres correspondantes.
- Vérifier les liens. Sweepy contrôle chaque lien et écarte les offres qui renvoient un statut gone, une page soft-404 ou une erreur de connexion. Les offres dont le lien reste invérifiable restent dans le balayage, marquées
unverified. - Noter les correspondances. Sweepy analyse votre CV au format PDF ou Word et calcule un pourcentage de compatibilité pondéré pour chaque poste.
- Générer les rapports. Sweepy compile les résultats dans un PDF mis en forme et des exports CSV ou JSON.
- Mermaid (image)
- Mermaid (code)
- ASCII
flowchart TD
Load["Charger le profil<br/>intitulés de poste, lieu et chemin du CV"] --> Discover["Découvrir les offres<br/>plateformes de recrutement et flux d’emploi"]
Discover --> Validate["Vérifier les liens"]
Validate -->|"disparu, soft-404 ou erreur"| Drop["Écarter l’offre"]
Validate -->|"accessible"| Keep["Conserver l’offre"]
Validate -->|"débit limité, bots bloqués, 5xx"| Unverified["Conserver l’offre, marquée non vérifiée"]
Keep --> Score["Noter les correspondances<br/>mots-clés du CV face à l’offre"]
Unverified --> Score
Score --> Reports["Générer les rapports<br/>PDF, CSV, JSON"]
Diagramme ASCII
[Charger le profil]
intitulés de poste, lieu et chemin du CV
|
v
[Découvrir les offres]
plateformes de recrutement et flux d’emploi
|
v
[Vérifier les liens]
|
+--> disparu, soft-404 ou erreur ------ Écarter l’offre
|
+--> accessible ----------------------- Conserver l’offre
|
+--> débit limité, bots bloqués, 5xx -- Conserver l’offre, marquée non vérifiée
|
v
[Noter les correspondances]
mots-clés du CV face à l’offre
|
v
[Générer les rapports]
PDF, CSV, JSON
Limites
Sweepy couvre volontairement une petite part du marché de l’emploi. Associez-le à un modèle de langage via le serveur Model Context Protocol (MCP), et le modèle prend en charge les valeurs par défaut mécaniques. Quand les colonnes Assistant Solo et MCP décrivent le même comportement, la limite touche les deux versions de Sweepy.
| Limite | Assistant Solo | Avec le serveur MCP | Contournement |
|---|---|---|---|
| Scores de compatibilité | Compte les mots-clés communs entre votre CV et l’offre. La fiche affiche KEYWORD OVERLAP. | submit_judgments fixe son propre pourcentage, et la fiche affiche MATCH. | Augmentez resume.keywords_weight dans la tuile Sweep Settings, et ajoutez les groupes resume.synonyms à la main. L’assistant vous laisse gérer les synonymes. |
| Rémunération et avantages | Affiche la fourchette de salaire divulguée, lue dans les champs structurés du site ou dans le texte de l’offre. Les avantages affichent toujours Not disclosed. | submit_judgments fournit l’une ou l’autre valeur. | Renseignez les colonnes comp et benefits dans votre export CSV. |
| Badges et format de candidature | Déduit Amber ou Slate d’une liste de mots-clés fixe dans le moteur. | submit_judgments remplace les deux champs. | Vérifiez le badge par rapport à l’offre en ligne avant de vous y fier. |
| Résumés, exigences et conseils de candidature | Extrait le texte de l’offre et le note par rapport à votre CV. | submit_judgments les réécrit, et render_report accepte un playbook personnalisé. | Modifiez les champs dans votre export CSV ou JSON. |
| Texte du CV | Lit la couche texte des fichiers PDF et Word. Un scan ne renvoie rien à noter. | Le modèle lit le scan par vision et transmet les compétences. | Listez vos compétences dans resume.must_have_skills. L’étape des compétences indispensables de l’assistant couvre ce cas. |
| Couverture | Interroge 41 sites d’entreprise nommés et 5 catégories Built In NYC. | import_jobs ajoute des postes depuis n’importe quelle source. | Ajoutez des cibles dans sources.greenhouse.boards, sources.ashby.orgs, sources.lever.companies ou sources.workable.slugs. |
| Flux d’emploi | Désactivés jusqu’à leur activation. Chaque flux renvoie jusqu’à 25 offres par intitulé sur les 3 derniers jours. | Même interrupteur. | Activez un site dans sources.jobspy, par exemple glassdoor. |
| Vérifications des liens | Une erreur de connexion écarte l’offre. | Idem. | Conservez l’export JSON et revérifiez vos cibles principales sur le site de l’entreprise. |
| Longueur du PDF | Limite le PDF à 24 fiches. | Idem. | Définissez report.max_cards. La valeur 0 supprime la limite, et vos exports CSV et JSON listent tous les postes. |
| Fragilité du scraping | Se casse quand un site change son balisage ou resserre ses limites de débit. | Idem. | Lancez avec --debug, puis --logs, pour lister les erreurs de source. Une erreur de source n’arrête jamais un balayage. |
Parcours du guide
Ce guide se déroule en quatre étapes :
- Installez Sweepy sur votre ordinateur. Voir Installation.
- Configurez un profil de recherche personnalisé, comme celui d’Alex pour les postes de paralegal à New York. Voir Configurer Sweepy.
- Lancez votre premier balayage automatisé et regardez-le travailler. Voir Premier balayage.
- Lisez votre rapport PDF personnalisé et comprenez les scores de compatibilité, les badges et les stratégies de candidature. Voir Comprendre les résultats.