Comprendre vos résultats
Vous avez lancé votre premier balayage et généré vos fichiers de rapport quotidiens. Cette page détaille les données que Sweepy a trouvées pour vous.
Ouvrez le rapport d’exemple issu du balayage d’Alex pour des postes de paralegal. Il montre six correspondances pour un seul parcours de CV. Utilisez-le comme référence pour suivre la lecture.
Lire les rapports PDF
Ouvrez le fichier PDF dans votre dossier results. Sweepy génère un répertoire dense de six fiches par page. Le moteur trie les offres du pourcentage de compatibilité le plus élevé au plus faible.
Chaque fiche représente un poste ouvert actif. Cet exemple montre une fiche issue du balayage d’Alex :
┌────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Rank: #1 │
│ Match: 92% KEYWORD OVERLAP │
│ [SUBMIT: Alex_Rivera_Resume] │
│ [STANDARD / QUICK APPLY] │
│ │
│ Role: Litigation Paralegal │
│ Company: Hoagland Longo Moran Dunst Doukas │
│ Location: New Brunswick, NJ, US │
│ │
│ Overview: About the Role: Hoagland, Longo, Moran, DunstDoukas, LLP is │
│ seeking an experienced and detail-oriented Litigation Paralegal to │
│ support attorneys. │
│ Key Requirements: Associate's degree, bachelor's degree, or Paralegal │
│ Certificate from an ABA-approved program preferred. │
│ Application Tip: Highlight your e-discovery, Legal Research, │
│ document management experience in your application. │
│ │
│ Comp & Benefits: $45K - $65K | Not disclosed │
│ Application Format: Standard Application │
│ Apply: [Apply on Indeed Job Board] │
└────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
Score de compatibilité
Le moteur analyse la description du poste et la compare au texte extrait de votre CV PDF ou Word. Le chevauchement des exigences fournit 60 % du score, et le chevauchement de mots-clés fournit les 40 % restants :
- Chevauchement des exigences mesure la formulation de l’offre que votre CV reprend déjà.
- Chevauchement de mots-clés mesure le vocabulaire de votre CV que l’offre répète.
Un score de 75 % signifie que l’offre et votre CV couvrent la plupart des mêmes termes pondérés pour les deux mesures. Un terme d’offre marqué comme requis pèse deux fois plus qu’un terme non étiqueté, et un terme préféré pèse moitié moins.
La fiche affiche 75% KEYWORD OVERLAP à côté du score. L’étiquette indique le score combiné, pas la part de 40 %. Un modèle connecté via le Model Context Protocol (MCP) peut fixer son propre pourcentage, et ces fiches affichent alors 75% MATCH. Le guide de notation détaille la formule complète.
Lisez le score comme un signal de classement. Un nombre élevé indique un vocabulaire partagé. Vérifiez la ligne Application Tip de la fiche, puis jugez vous-même le niveau, le périmètre et la trajectoire de carrière. Comparez les scores dans un même rapport, car keywords_weight décale l’échelle d’un profil à l’autre.
Le badge de soumission
Le badge [SUBMIT: <resume track>] nomme le parcours de CV auquel Sweepy a affecté l’offre. Quand votre profil définit resume.tracks, le moteur envoie chaque offre au parcours qui partage le plus de termes avec elle. Le badge s’affiche dans la couleur de ce parcours. Un profil à CV unique utilise le nom du fichier de CV comme nom de parcours.
Rémunération et avantages
La rémunération affiche une fourchette mise en forme quand Sweepy trouve des données de salaire. Les métadonnées Greenhouse, les fourchettes Lever et les niveaux de rémunération Ashby fournissent des champs structurés. Le site new-yorkais Built In NYC indique le salaire sur chaque offre, et Sweepy le lit. Workable n’envoie pas de données de salaire, donc Sweepy extrait le premier chiffre crédible du texte de l’offre.
Les fiches conservent l’unité utilisée par l’offre. Les postes horaires affichent $45 - $55 / hour, les postes mensuels affichent $8K - $10K / month, et les postes annuels affichent $85K - $110K. Sweepy ignore les nombres liés aux primes, aux actions, aux tours de financement et aux indemnités. Définissez search.salary_from_description: false dans votre profil pour lire uniquement les champs structurés.
Le filtre search.min_salary compare la rémunération annuelle. Sweepy convertit un taux horaire sur 2 080 heures et un taux mensuel sur 12 mois. Il écarte ensuite tout poste dont le montant annuel le plus élevé reste sous search.min_salary.
Les avantages affichent toujours Not disclosed sans modèle. Un modèle connecté via MCP écrit les deux lignes avec submit_judgments, et il peut fournir des données de salaire que le site n’a jamais publiées.
Conseils de candidature et playbook
Le conseil d’une fiche et le tableau de stratégie final servent des objectifs différents. Chaque fiche affiche son propre conseil, et le rapport se termine par un seul tableau de stratégie.
Application Tip s’affiche sur chaque fiche. Le moteur de notation retient les trois principaux termes partagés par l’offre et votre CV, puis les nomme dans une phrase. Quand aucun terme ne se recoupe, le conseil revient à une instruction générique.
Highlight your Litigation Support, document management, court filings experience in your application.
Tailor your cover letter to the core responsibilities listed in the role.
Un modèle peut remplacer cette ligne via submit_judgments avec le champ alignment.
Playbook apparaît une fois par rapport, après la dernière fiche de la page finale. Le titre affiche APPLICATION STRATEGY // DUAL RESUME ROUTING & WORKFLOW PLAYBOOK. Le tableau regroupe les postes amber et les postes slate, puis indique combien de postes chaque parcours de CV couvre.
Via MCP, un assistant peut remplacer ce tableau par sa propre note de stratégie. Passez le texte à render_report en prose simple, et il s’imprime presque tel que vous l’avez saisi. Les esperluettes et les chevrons restent identiques, les sauts de ligne deviennent des retours à la ligne et **bold** ajoute de l’emphase. Sweepy enregistre la note avec la session. Un rendu ultérieur la conserve.
Liens cliquables
Chaque fiche renvoie à l’offre elle-même. Un lecteur natif fournit la page carrières de l’employeur, tandis qu’un agrégateur fournit le site source. Sélectionner [Apply on <platform> Job Board] ouvre cette page dans votre navigateur. Sweepy lit les postes nativement depuis Greenhouse, Lever, Ashby, Workable et Built In NYC. Les moteurs optionnels openroles et jobdrop ajoutent Workday.
Badges de candidature et parcours de CV
Sweepy analyse chaque offre pour repérer les signaux de réponse développée et ajoute un badge à chaque fiche. Le badge indique l’effort exigé par la candidature avant que vous ouvriez le lien.
- Fiches slate signalent une candidature standard ou rapide. La candidature demande un envoi de CV et des coordonnées de base. La plupart prennent quelques minutes.
- Fiches amber signalent des réponses écrites développées. La candidature exige une vraie rédaction. Attendez-vous à des échantillons de portfolio, une lettre de motivation ou des questions de dissertation sur l’entreprise.
Utilisez les badges pour réguler votre rythme. Envoyez cinq à dix candidatures slate pendant une pause rapide de 15 minutes. Gardez les candidatures amber pour un moment où vous disposez d’une heure de concentration pour rédiger des réponses personnalisées.
Utiliser l’export CSV
En plus du PDF, le moteur écrit un fichier CSV associé. CSV signifie Comma Separated Values, et le fichier contient des données tabulaires brutes.
Le PDF convient à la lecture et à l’ouverture de liens. Le CSV sert au suivi du pipeline. Chaque ligne contient les champs de la fiche plus un extrait de l’offre. Sweepy limite cet extrait à 1 000 caractères et le coupe sur une fin de phrase. L’extrait tient dans la limite de 2 000 caractères d’une cellule Notion et reste lisible dans Excel. Les colonnes badge, match_score, min_amount, max_amount, currency, key_matches, missing_skills et playbook reprennent les valeurs que le PDF affiche sous forme de badges, de pourcentages, de fourchettes de salaire et de conseils de candidature. Le CSV inclut aussi les postes au-delà de la limite du PDF, qui s’arrête à 24 fiches par défaut.
Suivre dans Microsoft Excel ou Google Sheets
Le CSV se termine par huit colonnes de suivi : date_applied, status, interview_stage, offer_amount, offer_date, follow_up_date, contact et notes. Remplissez-les au fil de votre pipeline. Double-cliquez sur le fichier .csv pour l’ouvrir dans Excel, ou importez-le dans Google Sheets.
Sweepy lit les exports précédents du même profil et copie vos saisies dans le fichier le plus récent. Un poste marqué Applied lundi reste Applied vendredi. La correspondance s’appuie sur le lien de l’offre, donc un lien remplacé correspond encore via l’intitulé du poste, l’entreprise et le lieu. Désactivez les colonnes avec export.tracking: false dans le profil, ou depuis Sweep Settings.
Importer dans Notion
Notion ajoute les lignes CSV à une base de données pleine page. Il ne met jamais à jour les lignes existantes, donc importez un seul fichier et suivez les changements ultérieurs dans Notion.
Pour importer le CSV dans une base de données Notion :
- Ouvrez votre espace de travail Notion.
- Créez une page et sélectionnez Table ou Board sous Get started with.
- Ouvrez le menu
...de la base de données pleine page, sélectionnez Merge with CSV, puis choisissez votre fichier généré. - Associez chaque colonne CSV à une propriété Notion. Notion crée une propriété pour chaque en-tête, et les en-têtes qui correspondent à des propriétés existantes les remplissent.
Notion ne peut pas construire de relations, de cumuls ni de formules depuis un CSV.
Votre balayage quotidien
Vous avez installé Sweepy et configuré votre profil de recherche. Vous avez aussi lu vos premiers rapports de correspondances.
Vous disposez maintenant de tout le nécessaire pour automatiser votre recherche d’emploi. Lancez le balayage chaque matin, puis candidatez aux postes les plus pertinents.
Bonne chance.