SHOBR es una herramienta de línea de comandos diseñada para automatizar la búsqueda de empleo, destacando por su enfoque de 'Hacker-in-the-Loop' y su uso de navegadores de escritorio en lugar de servidores headless. A diferencia de otras soluciones que dependen de credenciales no autenticadas o agentes de IA complejos, SHOBR utiliza beachpatrol para interactuar con el navegador diario del usuario, manteniendo una apariencia natural y evitando detecciones por parte de las plataformas de reclutamiento. El sistema opera mediante una cadena de cinco etapas: descubrimiento, enriquecimiento, cribado, personalización y seguimiento. En cada fase, la herramienta genera borradores y PDFs, pero requiere la intervención humana para la aprobación final de cada solicitud, evitando así la aplicación masiva y no personalizada. La arquitectura técnica se basa en un modelo de datos basado en eventos (event-sourced) que registra todas las acciones en logs JSONL inmutables, permitiendo reanudar el proceso sin pérdida de datos. Para la personalización de currículos, SHOBR emplea un enfoque ligero en inteligencia artificial, utilizando una abstracción de proveedores de LLM (any-llm) que permite integrar modelos de OpenAI, Anthropic o locales. El proyecto, escrito en Python 3.14+, destaca por su código legible (3500 líneas) y su integración con herramientas de línea de comandos estándar como Groff y Pandoc para la compilación de currículos en PDF. Esta solución ofrece a los profesionales una alternativa técnica y ética a los automatizadores comerciales, priorizando la transparencia y el control humano en el proceso de reclutamiento.
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