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🎯 JobRadar

JobRadar Logo

🇩🇪 Dein persönlicher KI-Bewerbungsassistent  |  🇬🇧 Your personal AI job application assistant

Node.js SQLite Ollama PWA License Security

🇩🇪 Deutsche Version  |  🇬🇧 English Version

🇩🇪 Deutsche Dokumentation

Was ist JobRadar?

JobRadar ist ein vollständig lokaler Bewerbungsassistent mit KI-Unterstützung. Stellensuche, KI-Anschreiben via Ollama, Bewerbungs-Tracking, Dokumenten-Verwaltung und Erfahrungsprofil — alles läuft auf deinem Rechner, keine Cloud, keine Datenweitergabe.

✨ Features

🔍 Stellensuche

  • 7 Quellen gleichzeitig: Arbeitnow, Jobicy, Arbeitsagentur, The Muse, Remotive, Adzuna 🔑, Jooble 🔑
  • Automatischer Match-Score basierend auf Keywords und Blacklist aus deinem Profil
  • Umkreissuche nach Ort / PLZ (10–200 km)
  • Dublettencheck — bereits beworbene Stellen werden direkt markiert
  • Stellen ausblenden mit Grund-Auswahl (Ausbildung, kein Homeoffice, zu weit entfernt …)

🤖 KI-Anschreiben via Ollama

  • Vollständig lokal — keine Cloud, keine Kosten, keine Datenweitergabe
  • Kontext enthält: Stellentitel, Firma, Tags, Beschreibung, Profil und dein Erfahrungsprofil
  • Modell-Auswahl direkt in der UI (alle lokal installierten Modelle)
  • KI-Stile: eigene Vorlagen mit Ton, Länge, Sprache und freien Hinweisen
  • KI-Feedback: Analyse deines Anschreibens mit Verbesserungsvorschlägen
  • PDF-Export, E-Mail-Button, Kopieren

💼 Erfahrungsprofil

Dein persönliches Kompetenzprofil — die KI nutzt es automatisch.

Bereich Inhalt
🛠 Skills & Technologien Name + Niveau (Anfänger / Fortgeschritten / Experte)
🏢 Berufsstationen Firma, Rolle, Zeitraum, Tätigkeiten
🎓 Ausbildung & Zertifikate Titel, Jahr, Institution

📁 Dokumente & Vault

  • Dokumente pro Bewerbung hochladen (PDF, DOCX, PNG, JPEG — max. 10 MB)
  • Lebenslauf-Vault: zentrale Ablage für Lebensläufe, die beim Erstellen von Anschreiben referenziert werden können
  • Path-Traversal-Schutz bei allen Datei-Downloads

📋 Bewerbungs-Tracking

  • SQLite-Datenbank — Daten bleiben dauerhaft lokal erhalten
  • Status-Badges: Beworben / Interview / Angenommen / Abgelehnt
  • Kommentar-Zeitstrahl pro Bewerbung
  • Inline-Editor für Notizen, Follow-up-Datum und Sterne-Bewertung
  • Follow-up-Erinnerungen: 🔴 überfällig / 🟡 fällig bald
  • Filter nach Status, Firma, aktiv / archiviert
  • CSV-Export

📊 Dashboard & Statistiken

  • 5 Kennzahlen-Kacheln: Gesamt, Überfällig, Interview, Angenommen, Abgelehnt
  • Erweiterte Statistiken: Erfolgsquote, Ø Reaktionszeit, Wochentags-Heatmap, Streak
  • Automatisches Nachladen alle 5 Minuten

🔒 Sicherheit

  • HTTP Security Headers via helmet
  • Rate-Limiting: 200 req/15min (API), 20 req/5min (KI)
  • Input-Validierung via express-validator auf allen Endpunkten
  • Path-Traversal-Schutz bei Datei-Downloads
  • Stack-Traces werden in Production nie nach außen gegeben
  • Responsible Disclosure: siehe SECURITY.md

⚙️ Technik

  • PWA — als Desktop-App installierbar, offline-fähig
  • Dark / Light Mode mit automatischer System-Erkennung
  • Browser-Notifications für fällige Follow-ups
  • Docker Compose — ein Befehl zum Starten
  • Vollständig responsiv

🚀 Installation

Voraussetzungen

  • Node.js 18+
  • Ollama lokal installiert und laufend
  • Optional: Docker & Docker Compose

Option A — Direkt starten

git clone https://github.com/freddykrueger88/JobRadar.git
cd JobRadar
npm install
cp .env.example .env
npm start

Im Browser öffnen: http://localhost:3000

Option B — Docker Compose

git clone https://github.com/freddykrueger88/JobRadar.git
cd JobRadar
cp .env.example .env
docker compose up -d

⚙️ Konfiguration (.env)

PORT=3000
DB_PATH=./data/bewerbungen.sqlite
NODE_ENV=production

# Ollama KI (lokal)
OLLAMA_URL=http://localhost:11434
OLLAMA_MODEL=mistral

# Adzuna (kostenlos — https://developer.adzuna.com)
ADZUNA_APP_ID=
ADZUNA_APP_KEY=

# Jooble (kostenlos — https://jooble.org/api/about)
JOOBLE_API_KEY=

🤖 Ollama Modell installieren

# Empfohlen für Anschreiben auf Deutsch
ollama pull mistral

# Alternativ: kleiner und schneller
ollama pull llama3.2

# Prüfen ob Modell läuft
curl http://localhost:11434/api/tags

🏆 Modell-Vergleich

Kriterium Mistral 7B Llama 3.2 (3B) Phi-4 (14B)
Deutsch ✅ Sehr gut ⚠️ Mittelmäßig ✅ Sehr gut
Formeller Stil ✅ Natürlich ⚠️ Manchmal locker ✅ Exzellent
Größe ~4 GB ~2 GB ~9 GB
RAM-Bedarf Ab 8 GB Ab 4 GB Ab 16 GB
Geschwindigkeit ✅ Schnell ✅ Sehr schnell ⚠️ Langsamer

Empfehlung: Mistral 7B ist der beste Kompromiss. Wer 16+ GB RAM hat, kann phi4 für noch bessere Qualität nutzen.

📁 Projektstruktur

JobRadar/
├── public/                  # Frontend (HTML, CSS, JS, PWA)
│   ├── index.html
│   ├── css/style.css
│   ├── js/
│   │   ├── app.js
│   │   └── erfahrungen.js
│   ├── manifest.json
│   └── sw.js
├── src/
│   ├── index.js             # Express-Server + helmet + Rate-Limiting
│   ├── db/                  # SQLite-Datenbank
│   ├── middleware/
│   │   ├── errorHandler.js
│   │   └── validate.js
│   └── routes/
│       ├── bewerbungen.js   # Tracking + Stats + CSV-Export
│       ├── dokumente.js     # Datei-Upload pro Bewerbung
│       ├── erfahrungen.js   # Skills, Berufsstationen, Zertifikate
│       ├── ki.js            # Ollama-Integration
│       ├── profil.js        # Nutzerprofil
│       ├── suche.js         # 7 Jobquellen
│       ├── vault.js         # Lebenslauf-Vault
│       └── vorlagen.js      # KI-Stile
├── tests/
│   └── api.test.js
├── docker-compose.yml
├── Dockerfile
├── SECURITY.md
└── .env.example

🤝 Beitragen

Beiträge sind willkommen! Bitte lies zuerst CONTRIBUTING.md.

git checkout -b feature/mein-feature
# Änderungen machen
npm test
git commit -m "feat: mein Feature"
git push origin feature/mein-feature
# Pull Request öffnen

📜 Lizenz & Nutzung

MIT — also ja, mach damit was du willst. Wirklich.

Fork es. Verkauf es. Bau eine millionenschwere SaaS draus. Nenn es um, gib dir selbst einen Gründer-Hoodie und tu so als wäre es deine Idee gewesen — kein Problem, null Stress.

Du musst mich nicht nennen. Aber falls du es tust, irgendwo in einem kleinen Changelog-Eintrag oder einem versteckten About-Screen, freue ich mich natürlich trotzdem. Bin halt auch nur ein Mensch.

⚠️ Die eine Bedingung — und die ist ernst gemeint:

Sollte aus diesem Projekt jemals ein kommerzielles Produkt mit bezahltem Zugang entstehen — egal ob von dir, deinem Cousin, einem VC-finanzierten Startup das den Code gefunden hat, oder irgendjemand anderem — erhält freddykrueger88 lebenslang, unwiderruflich und kostenlos Zugang zum besten verfügbaren Abo-Tier.

Nicht das mittlere. Nicht das günstigste mit „JobRadar-Freund“-Badge. Das beste.

Ja, das ist die einzige Bedingung. Nein, ich werde es wahrscheinlich nie einfordern müssen. Aber falls doch: du weißt es, ich weiß es, GitHub weiß es. Das Internet vergisst nicht. 🤝

Idee & Original: freddykrueger88 — gebaut mit KI, Koffein und der Hoffnung dass es irgendwann jemand anderem nützt.

🇬🇧 English Documentation

What is JobRadar?

JobRadar is a fully local job application assistant with AI support. Job search, AI cover letters via Ollama, application tracking, document management and experience profile — everything runs on your machine, no cloud, no data sharing.

✨ Features

🔍 Job Search

  • 7 sources simultaneously: Arbeitnow, Jobicy, Arbeitsagentur, The Muse, Remotive, Adzuna 🔑, Jooble 🔑
  • Automatic match score based on keywords and blacklist from your profile
  • Radius search by city / ZIP code (10–200 km)
  • Duplicate check — jobs you've already applied to are highlighted
  • Hide jobs with reason selection (requires degree, no remote, too far away …)

🤖 AI Cover Letters via Ollama

  • Fully local — no cloud, no cost, no data sharing
  • Context includes: job title, company, tags, description, profile and your experience profile
  • Model selection directly in the UI (all locally installed models)
  • AI styles: custom templates with tone, length, language and free-text hints
  • AI feedback: analysis of your cover letter with improvement suggestions
  • PDF export, email button, copy to clipboard

💼 Experience Profile

Your personal competency profile — the AI uses it automatically.

Section Content
🛠 Skills & Technologies Name + level (Beginner / Intermediate / Expert)
🏢 Work History Company, role, period, activities
🎓 Education & Certificates Title, year, institution

📁 Documents & Vault

  • Upload documents per application (PDF, DOCX, PNG, JPEG — max. 10 MB)
  • CV Vault: central storage for résumés, referenceable when generating cover letters
  • Path traversal protection on all file downloads

📋 Application Tracking

  • SQLite database — data stays permanently local
  • Status badges: Applied / Interview / Accepted / Rejected
  • Comment timeline per application
  • Inline editor for notes, follow-up date and star rating
  • Follow-up reminders: 🔴 overdue / 🟡 due soon
  • Filter by status, company, active / archived
  • CSV export

📊 Dashboard & Statistics

  • 5 KPI tiles: Total, Overdue, Interview, Accepted, Rejected
  • Extended statistics: success rate, avg. response time, weekday heatmap, streak
  • Auto-refresh every 5 minutes

🔒 Security

  • HTTP security headers via helmet
  • Rate limiting: 200 req/15min (API), 20 req/5min (AI)
  • Input validation via express-validator on all endpoints
  • Path traversal protection on file downloads
  • Stack traces are never exposed in production
  • Responsible disclosure: see SECURITY.md

⚙️ Technical

  • PWA — installable as a desktop app, offline capable
  • Dark / Light mode with automatic system detection
  • Browser notifications for due follow-ups
  • Docker Compose — one command to start
  • Fully responsive

🚀 Installation

Prerequisites

  • Node.js 18+
  • Ollama installed and running locally
  • Optional: Docker & Docker Compose

Option A — Run directly

git clone https://github.com/freddykrueger88/JobRadar.git
cd JobRadar
npm install
cp .env.example .env
npm start

Open in browser: http://localhost:3000

Option B — Docker Compose

git clone https://github.com/freddykrueger88/JobRadar.git
cd JobRadar
cp .env.example .env
docker compose up -d

⚙️ Configuration (.env)

PORT=3000
DB_PATH=./data/bewerbungen.sqlite
NODE_ENV=production

# Ollama AI (local)
OLLAMA_URL=http://localhost:11434
OLLAMA_MODEL=mistral

# Adzuna (free — https://developer.adzuna.com)
ADZUNA_APP_ID=
ADZUNA_APP_KEY=

# Jooble (free — https://jooble.org/api/about)
JOOBLE_API_KEY=

🤖 Installing an Ollama Model

# Recommended for German cover letters
ollama pull mistral

# Alternative: smaller and faster
ollama pull llama3.2

# Verify model is running
curl http://localhost:11434/api/tags

🏆 Model Comparison

Criterion Mistral 7B Llama 3.2 (3B) Phi-4 (14B)
German quality ✅ Excellent ⚠️ Moderate ✅ Excellent
Formal style ✅ Natural ⚠️ Sometimes casual ✅ Outstanding
Size ~4 GB ~2 GB ~9 GB
RAM required 8 GB+ 4 GB+ 16 GB+
Speed ✅ Fast ✅ Very fast ⚠️ Slower

Recommendation: Mistral 7B is the best trade-off for most systems. If you have 16+ GB RAM, try phi4 for even better quality.

📁 Project Structure

JobRadar/
├── public/                  # Frontend (HTML, CSS, JS, PWA)
│   ├── index.html
│   ├── css/style.css
│   ├── js/
│   │   ├── app.js
│   │   └── erfahrungen.js
│   ├── manifest.json
│   └── sw.js
├── src/
│   ├── index.js             # Express server + helmet + rate limiting
│   ├── db/                  # SQLite database
│   ├── middleware/
│   │   ├── errorHandler.js
│   │   └── validate.js
│   └── routes/
│       ├── bewerbungen.js   # Tracking + stats + CSV export
│       ├── dokumente.js     # File upload per application
│       ├── erfahrungen.js   # Skills, work history, certificates
│       ├── ki.js            # Ollama integration
│       ├── profil.js        # User profile
│       ├── suche.js         # 7 job sources
│       ├── vault.js         # CV vault
│       └── vorlagen.js      # AI styles
├── tests/
│   └── api.test.js
├── docker-compose.yml
├── Dockerfile
├── SECURITY.md
└── .env.example

🤝 Contributing

Contributions are welcome! Please read CONTRIBUTING.md first.

git checkout -b feature/my-feature
# Make your changes
npm test
git commit -m "feat: my feature"
git push origin feature/my-feature
# Open a Pull Request

📜 License & Usage

MIT — so yes, do whatever you want with this. Seriously.

Fork it. Sell it. Build a million-dollar SaaS out of it. Rebrand it, give yourself a founder hoodie and pretend it was your idea all along — no problem, zero stress.

You don't have to credit me. But if you do, somewhere in a tiny changelog entry or a hidden about screen, I won't complain. I'm only human.

⚠️ The one condition — and this is dead serious:

If this project ever becomes a commercial product with paid access — whether by you, your cousin, a VC-funded startup that stumbled across the code, or literally anyone else — freddykrueger88 gets lifetime, irrevocable, completely free access to the best available subscription tier.

Not the middle one. Not the cheapest with a cute "Friend of JobRadar" badge. The best one.

Yes, that's the only condition. No, I'll probably never need to enforce it. But if I do: you know it, I know it, GitHub knows it. The internet doesn't forget. 🤝

Original idea & concept: freddykrueger88 — built with AI, caffeine, and the quiet hope that someone out there finds it useful.

About

🎯 Bewerbungs-Assistent mit KI-Anschreiben via Ollama, 7 Jobquellen, Zeitstrahl und PWA-Modus

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