هدف الوثيقة
تشرح هذه الوثيقة بكل وضوح وبساطة البنية الكاملة لنظام الأتمتة الذي سنقوم ببنائه من أجل Glorea Career، وهي تُعد دليلًا كاملاً للفريلانسر الذي سيقوم بتنفيذ المشروع.
تتضمن الوثيقة:
الحاجة الحقيقية للمشروع
الأدوات المستعملة
الهندسة الكاملة خطوة بخطوة
سير العمل من البداية للنهاية
مسؤوليات كل أداة
دور الفريلانسر والمهام المطلوبة منه
1. حاجة المشروع
Glorea Career تستقبل حوالي 120 عميلًا شهريًا. لكل عميل، يجب على النظام أن يقوم بـ:
تحليل ملفه الشخصي
إعداد Master CV احترافي
البحث عن جميع عروض العمل المناسبة
تكييف الـ CV لكل عرض
إنشاء رسالة تحفيزية (LM)
تعبئة استمارات التقديم تلقائيًا
الهدف النهائي: أتمتة 80% إلى 95% من عملية الترشح دون أن يتم كشف أي نشاط آلي، وتقليل الجهد اليدوي.
2. ? الأدوات المستعملة ودورها
1) Google Form
نقطة الدخول: يجمع بيانات العميل ويستقبل الـ CV.
2) Make (Integromat)
العقل المدبر للنظام:
استقبال البيانات
إنشاء Master CV
البحث عن العروض
إرسال البيانات إلى OpenAI
إنشاء CV + LM لكل عرض
إرسال البيانات إلى BrowserFlow
3) Airtable
قاعدة البيانات والـ CRM الداخلي. يشمل:
العملاء
Master CV
العروض
الطلبات (Candidatures)
الحالات (Success / CAPTCHA / Error)
4) OpenAI
مستخدم لـ:
إنشاء Master CV
تكييف الـ CV مع كل عرض
إنشاء رسالة التحفيز
استخراج المهارات من العروض
5) Google Drive / Docs
مكان تخزين كل الملفات المولّدة.
6) APIs (SerpApi, Adzuna, Jooble)
للبحث التلقائي عن عروض العمل عالميًا.
7) BrowserFlow
أداة تعبئة الاستمارات تلقائيًا (Workday, Taleo, LinkedIn...). تتصرف كإنسان ولا يتم كشفها.
3. ️ الهندسة العامة للنظام
العميل يملأ Google Form
Make يستقبل البيانات → يُنشئ عميلًا في Airtable
Make يرسل البيانات لـ OpenAI → يتم إنشاء Master CV
حفظ Master CV في Drive + Airtable
Make يبحث عن العروض عبر APIs
تخزين العروض في Airtable
لكل عرض → استخراج مهارات + حساب نسبة التطابق
العروض التي تتجاوز 75% → يتم إنشاء CV مناسب + LM
BrowserFlow يملأ الاستمارة تلقائيًا بعد أن يقوم الموظف بفتح صفحة التقديم
الموظف فقط يضغط على "Submit"
BrowserFlow يعيد الحالة إلى Airtable
4. سير العمل المفصل
المرحلة 1: إدخال بيانات العميل
Google Form
Make يستقبل البيانات
إضافة العميل في Airtable
المرحلة 2: إنشاء Master CV
Make → OpenAI → Master CV
إنشاء ملف Google Doc
حفظه في Drive/Airtable
المرحلة 3: البحث عن عروض العمل
استعلام APIs الثلاثة
تنظيف النتائج
تخزينها في Airtable
المرحلة 4: التحليل والمطابقة
OpenAI يستخرج المهارات
Make يحسب نسبة التطابق
الاحتفاظ بالعروض ≥ 75%
المرحلة 5: إنشاء CV مناسب + LM
OpenAI ينشئ CV مخصص + رسالة تحفيزية
Make يحفظ الملفات في Drive/Airtable
المرحلة 6: التقديم
الموظف يفتح صفحة العرض ويضغط "Postuler"
BrowserFlow يملأ كل الخانات تلقائيًا
يتوقف قبل الضغط على "Submit"
الموظف يضغط "Submit" يدويًا
المرحلة 7: حفظ الحالة
Success / CAPTCHA / Error
تخزين الحالة في Airtable
5. ️ قاعدة BrowserFlow للحماية
لتجنّب الكشف:
الموظف يضغط على "Postuler" بنفسه
BrowserFlow يملأ الخانات فقط
BrowserFlow لا يضغط أبدًا على Submit
يعيد الحالة: "Ready for manual submit"
الموظف يتحقق ويضغط "Submit"
6. ? المهام المطلوبة من الفريلانسر
إعداد Airtable
إنشاء الجداول الأربعة
إضافة الحقول
إعداد Make
Flow استقبال العملاء
Flow البحث عن العروض
Flow التحليل والمطابقة
Flow إنشاء Master CV
Flow إنشاء CV/LM
Flow الربط مع BrowserFlow
إعداد BrowserFlow
إنشاء Flows لـ:
LinkedIn Easy Apply
Workday
Greenhouse
Taleo
Flow عام
مع:
تأخير بشري
لقطات شاشة
Callback نحو Make
اختبار شامل للنظام
اختبار عميل واحد end-to-end
اختبار 10 عروض متنوعة
7. الأمن والامتثال
Google Form يحتوي على خانة الموافقة على استخدام البيانات
النفاذ للـ Airtable محدود
2FA إجباري
حذف بيانات العملاء حسب الطلب
8. التواصل والتعاون
الفريلانسر مطالب بـ:
إرسال تقرير يومي
اختبار كل وحدة
ضمان الموافقة قبل الانتقال للمرحلة التالية
السلام عليكم أ. ياسين، قرأت وثيقة Glorea Career كاملة، والفكرة واضحة جدا: بناء نظام أتمتة ذكي يحول بيانات العميل (CV نموذج) إلى ماكينة ترشيح كاملة: من Master CV...
السلام عليكم مبرمج بايثون وذكاء اصطناعي بخبرة خمس سنوات وقمت بعمل العديد من Automation systems باستخدام ال AI علي n8n and crew and make any using python package...