Open Source · Self-Hosted

Jeden Lebenslauf und jedes Anschreiben mit KI-Agenten gestalten, die du kontrollierst.

ResumeGPT vereint Profilverwaltung, Job-Tracking, geplante Job-Suche, wiederverwendbare Vorlagen und eine Multi-Agent-LLM-Pipeline in einem selbst gehosteten Arbeitsbereich — damit jede Bewerbung ein Dokument bekommt, das wirklich für sie geschrieben wurde.

$docker compose up -d

Lädt die von CI vorgebauten latest-Images — der gesamte Stack ist in Sekunden startklar. Kein Account, keine Cloud-Abhängigkeit nötig.

So funktioniert's

Vom gespeicherten Profil zum geprüften PDF

Vier Schritte, die meisten davon nur einmal.

1

Profil anlegen

Erfahrung, Fähigkeiten und Zielrolle einmal speichern — für jede Bewerbung wiederverwenden.

2

Job erfassen

Ein Angebot manuell anlegen oder öffentliche LinkedIn-/Indeed-URLs im Bulk importieren.

3

Vorlage wählen

Eine LaTeX-Vorlage nutzen oder leer lassen und einen Agenten das Layout gestalten lassen.

4

Erzeugen & prüfen

Writer-, Designer- und Visual-Reviewer-Agenten entwerfen, rendern und prüfen das PDF.

Funktionen

Alles für eine fokussierte Jobsuche

Eine Anwendung statt eines Stapels aus Dokumenten, Prompts und Tabellen.

Wiederverwendbare Profile

Erfahrung einmal speichern — importiert aus TXT, Markdown, TeX, DOC, DOCX, PDF oder Bildern — und beliebig viele maßgeschneiderte Dokumente daraus erzeugen.

Jobs erfassen & importieren

Angebote manuell hinzufügen oder bis zu 50 öffentliche URLs auf einmal importieren. Der Job-Import-Agent übernimmt Seiten außerhalb der schnellen Extraktoren.

Automatischer Job Hunter

Einen Agenten regelmäßig das Web durchsuchen lassen — neue, zu deinen Zielen passende Rollen werden automatisch dedupliziert gefunden.

LaTeX- oder KI-gestaltete Layouts

Eigene LaTeX-Vorlage mitbringen oder den Document-Designer-Agenten ein druckfertiges HTML/CSS-Layout von Grund auf erstellen lassen.

Multi-Agent-Generierung

Writer-, Template-Applying-/Document-Designer- und Visual-Reviewer-Agenten arbeiten zusammen — mit bis zu zwei automatischen Layout-Reparaturrunden.

Eigenes LLM mitbringen

OpenAI-, OpenAI-kompatible und lokale Ollama-Anbieter mischen, mit einem eigenen Standardmodell pro Agentenrolle.

Screenshots

Ein Blick in den Arbeitsbereich

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