Когда создавал свое первое резюме - я не знал что написать, поэтому просто скопировал импорты из своих пет проектов, это выглядело примерно так:

Привет, меня зовут Давид Шико, вот с чем я взаимодействовал:

import flask  
Import pytest  
import regedit  
import os  
import pydantic  
import selenium  

И т.д.

К сожалению, не сработало. HR не знают как читать такой формат. Мне-же это кажется серебряной пулей, если развить немного мысль, давайте на минутку пофантазируем :

Работодатель запускает ИИ, который смотрит код проекта, выделяет основные импорты с методами и прикладывает их к вакансии. Соискатель запускает тот-же самый ИИ, который смотри его код и прикладывает их к резюме. Можно даже создавать метрику, т.е. задавать коэффициенты полезности и другие показатели / требования именно под вас.

Фактически это автоматизированный найм специально под вас без вмешательства человека. Программист сидит и пишет код своей мечты. ТехЛид работает и скармливает продакшн код. Позже в нужный момент они оба встречаются на платформе Y. Минимум действий. Сегодня принято добавлять стек к описанию вакансии, но любой стек это конкретные импорты, а любые импорты это конкретные методы.

Конечно когда я писал сво первое резюме ИИ не существовало, но что это меняет? Фактически это продвинутое сопоставление ключевых слов, regex, который умный рынок высоких технологий мог сделать ещё вчера. Наибольшую эффективность это достигнет в виде сервиса со статистикой и анализом по всем соискателям и работодателям. Соответственно в этой гонке выиграет тот, кто быстрее наполнит свою базу данных. ИИ только поможет задать базовые коэффициенты на основе общего использования. В идеале каждая компания должна будет корректировать эти коэффициенты под себя (хотя верю, что 80% забьют на это). Без ИИ: Некий инструмент вроде гита или swagger документации, но для найма, где автор фреймворка оценивает и задаёт сложность написанных им методов. Эти оценки и будут использоваться как коэффициенты при мэтче. Ввести такую практику задним числом и вручную оценить тонны написанного кода уже нереалистично, а натренировать для этого ИИ - вполне.

Крайние кейсы: Безопасность: Скрипт (ИИ) можно разворачивать и запускать локально. Доскональное раскрытие инструментов действительно может быть пойнтом, но лишь для малой доли компаний, для большинства это безопасно и обратное как раз контур-продуктивно.

Посудите сами, какую чувствительную информацию может раскрыть такой текст:

Python: {  
  Импорты: {  
    Импорт 1: {  
      Метод 1: {  
        Используется N коде на строках: ...  
        Общая сложность метода: N  
        Общая специфичность метода: 80%  
    },  
    Pydantic: {  
      ValidateDigit: {...}  
      CheckLenght: {...}  
Java {...}  
...  

Интеллектуальные права: Уникальность импортов и методов не определяет уникальность продукта. Импорты и методы это как кирпичики, в этом тексте слово / слог "X" упоминается "Y" раз, раскрывает ли это что-то о тексте? - Нисколько. Полезно ли это "филологу"? - Вполне!

Шаблонность: Что если 70% будут похожи друг на друга как 2 капли воды? - Прекрасно, это говорит об универсальности технологий и разработчиков, следовательно, остался только матч по софтам.

К слову сегодня именно так, убрать название из вакансий - вообще будет не понятно кто это, минимум технической аутентичности. Любая программа, фреймворк, это абстракция над абстракцией, 80% будут как под копирку, именно за эту универсальность мы их и ценим, но оставшиеся 20% покажут конкретно ваше решение, "ради них вся песня писалась".

Красота в мелочах - бонус: Если вы, компания или программист, используете продвинутые / приватные / редкие методы в коде - это будет отличный способ показать себя, это как раз те нюансы, которые 100% скрыты в описании вакансии.

Заключение: Будет в комментарии, весь текст не уместился лимит 4096 (что прикольно, 2^12).