첫 리서치부터 최종 오퍼까지 — 취업 준비의 전 과정을 커버하는 6가지 명령어.
hirekit analyze
어떤 기업이든 심층 분석. DART 재무 데이터, 6개 소스 뉴스, GitHub 기술 성숙도, 조직 문화 신호를 종합해 12개 섹션 구조화 리포트를 생성합니다.
hirekit match
채용 공고를 붙여넣으면 적합도 점수를 바로 확인. 스킬 갭 파악, 강점 부각, 지원서에서 어필할 프로젝트까지 제안합니다.
hirekit interview
실제 데이터 기반 맞춤 면접 질문 생성 — 기술 스택, 최신 뉴스, 비즈니스 과제 반영. 면접장에 들어가기 전에 미리 준비하세요.
hirekit resume
지원 직무 대비 이력서 점수 산출. 키워드 정합성, 성과 문장, ATS 최적화까지 실질적인 피드백을 제공합니다.
hirekit coverletter
실제 기업 맥락을 반영한 맞춤 자기소개서 초안 작성. 비즈니스 과제, 제품, 가치관을 구체적으로 녹여냅니다 — 범용 템플릿과는 다릅니다.
hirekit sources
데이터 소스 플러그인을 목록 확인 및 관리. Python 20줄로 커스텀 소스를 추가하세요 — @SourceRegistry.register만 달면 바로 동작합니다.
공시 데이터부터 AI 시맨틱 검색까지 — 모든 각도를 커버합니다.
금융감독원 전자공시 — 재무 데이터, 임직원 현황, 연봉 정보를 공식 경로에서 수집.
최신 국내 뉴스, 블로그, 카페 게시물 — 조직 문화와 면접 후기 파악에 활용.
기술 성숙도 점수 — 레포 활동량, 스택 다양성, 오픈소스 문화 신호 분석.
RSS 기반 글로벌 뉴스 피드. API 키 불필요 — 설치 즉시 무료 사용.
Reuters, Bloomberg, FT, WSJ 및 국내 주요 경제지를 취합해 신뢰도 순으로 정렬.
독립 웹 + 뉴스 시맨틱 검색. 구글에 의존하지 않는 프라이버시 중심 대안.
AI 기반 시맨틱 심층 검색. 표면에 드러나지 않는 기업 맥락과 인사이트를 발굴합니다.
@SourceRegistry.register와 Python 20줄로 커스텀 플러그인을 만들어보세요.
명령어 하나. 종합 스코어카드. 감에 의존하지 않아도 됩니다.
❯ hirekit analyze 카카오 --no-llm -o terminal ╭──────────────────── HireKit Analysis ─────────────────────╮ │ Analyzing: 카카오 │ │ Region: kr Tier: 1 LLM: off │ ╰─────────────────────────────────────────────────────────────╯ Collecting from 8 sources in parallel... ✓ DART financials 123ms ✓ Naver News (32 articles) 210ms ✓ GitHub tech scoring 380ms ✓ Google News RSS 195ms ✓ Credible News 290ms ✓ Brave Search 445ms ✓ Exa semantic search 512ms ✓ Glassdoor reviews 340ms 15 results collected across 8 sources in 512ms 카카오 Scorecard ┌─────────────────────┬────────┬────────┬──────────────────────┐ │ Dimension │ Weight │ Score │ Evidence │ ├─────────────────────┼────────┼────────┼──────────────────────┤ │ Job Fit │ 30% │ 3.5/5 │ Tech stack data │ │ Career Leverage │ 20% │ 4.6/5 │ 15 data points │ │ Growth Potential │ 20% │ 4.5/5 │ Financials + news │ │ Compensation │ 15% │ 3.5/5 │ DART salary data │ │ Culture Fit │ 15% │ 4.5/5 │ Reviews + Exa │ ├─────────────────────┼────────┼────────┼──────────────────────┤ │ Total │ │ 82/100 │ Grade S │ └─────────────────────┴────────┴────────┴──────────────────────┘ Report saved → ./reports/카카오_analysis.md
8개 데이터 소스 · 15개 결과 · 병렬 수집 · LLM 불필요
세 단계만 거치면 기업 분석 리포트 완성.
Python 3.11 이상 필요. pip으로 바로 설치됩니다.
# 기본 설치 $ pip install hirekit # LLM 지원 포함 설치 (원하는 것 선택) $ pip install "hirekit[openai]" # OpenAI $ pip install "hirekit[anthropic]" # Claude $ pip install "hirekit[ollama]" # 로컬 모델
대화형 설정 마법사를 실행하세요. DART + GitHub만으로도 시작할 수 있고, 나머지는 선택 사항입니다.
$ hirekit configure # ~/.hirekit/config.toml에 저장됩니다 # 직접 편집도 가능: [sources] enabled = ["dart", "github", "naver_news"] [llm] provider = "none" # 또는 "openai", "anthropic", "ollama"
국내외 어떤 기업이든 분석 가능. 터미널에서 확인하거나 Markdown으로 저장할 수 있습니다.
# 기업 분석 $ hirekit analyze 카카오 # 채용 공고 매칭 $ hirekit match --jd job.txt --company kakao # 면접 준비 $ hirekit interview 카카오 # 데이터 소스 목록 확인 $ hirekit sources
지금까지 걸어온 길과 앞으로 나아갈 방향.
hirekit match)hirekit interview)hirekit resume)HireKit은 오픈소스입니다. 새로운 데이터 소스 추가, 리포트 템플릿 개선, 다국어 지원 확장 등 어떤 기여든 환영합니다 — 당신의 코드가 모든 취업 준비자에게 도움이 됩니다.