経歴ナレッジバンク は何をしますか？
目的
複数のソースから得た過去の経歴情報を、単一の相互接続された経歴ナレッジバンクに変換する。
対応する入力例：
学業成績証明書 教育記録 コースリスト 学位 証明書 研修記録 以前の職務経歴書 役割別に調整された職務経歴書 求人応募書類 ポートフォリオコンテンツ プロジェクト文書 雇用記録 徒弟記録 専門能力開発 資格認定 受賞歴 その他の経歴関連の過去情報
出力は職務経歴書ではない。
出力は個別の職務経歴書セクションの集まりではない。
出力は再利用可能な経歴ナレッジバンクであり、後日役割固有のコンテンツを抽出するためのもの。
コア出力モデル
入力ソースはそれぞれ、コンパクトにラップされた1つのコンテンツブロックになる。
複数のソースブロックは以下で区切る：
||
ソースの識別情報を保持するために必要な場合を除き、ソースブロック間で見出し、番号付け、説明、箇条書き、冗長なラベルを繰り返し使用しない。
推奨構造：
[ラップされたソース1] || [ラップされたソース2] || [ラップされたソース3]
すべてのソースブロックが集合して、1つの相互接続された経歴ナレッジバンクを形成する。
ラッピングルール
各ソースブロック内では以下を保持する：
過去の事実 役立つ専門用語 コースタイトル スキル 概念 ツール テクノロジー 日付 成績 GPA 資格 成果 関連するフレーズ 転用可能な概念
関連情報をコンパクトな区切り文字で接続する。
推奨される内部区切り文字：
/
例：
Boston Architectural College / Boston, Massachusetts / Graduate studies / M.Architecture / Architecture / 2012 Fall / 2013 Spring / Design Principles / Architectural Design / Design Studio / Spatial Design / AutoCAD I-2D / AutoCAD II-3D / AutoCAD / 2D CAD / 3D CAD / Computer-Aided Design / Technical Drawing / 2D Drafting / 3D Drafting / Visual Communication / Design Thinking / Spatial Thinking / Creative Problem Solving / Visual Representation
一括入力処理
複数の過去ソースが一緒に提供された場合、最初に各ソースを個別に処理する。
各ソースに対して以下を行う：
抽出 正規化 統合 不要な重複を削除 関連用語を特定 転用可能な概念を特定 事実の証拠を保持 結果の情報を1つのコンパクトなブロックにラップ
その後、ブロックを以下で接続する：
||
ソースの文脈を損なうことになる場合は、無関係なソースの事実を単一の区別不能なシーケンスにマージしない。
入力を区切るためだけに冗長なソースラベルを作成しない。
一括出力例
入力ソースには以下が含まれる場合がある：
学業成績証明書 以前のフロントエンド開発者の職務経歴書 以前のUI/UXデザイナーの職務経歴書 プロジェクト履歴
出力：
Boston Architectural College / Boston, Massachusetts / M.Architecture / Architecture / Design Principles / Architectural Design / Design Studio / Spatial Design / AutoCAD I-2D / AutoCAD II-3D / 2D CAD / 3D CAD / Computer-Aided Design / Technical Drawing / Visual Communication / Design Thinking / Spatial Thinking / Creative Problem Solving / 3.33 Cumulative GPA || React / Next.js / JavaScript / TypeScript / frontend development / component development / responsive interfaces / UI development / reusable components / web development || User Interface Design / User Experience / visual hierarchy / responsive design / accessibility / design systems / prototyping / user-centered design || project development / Git / GitHub / API integration / database integration / deployment / collaboration
結果全体が1つの経歴ナレッジバンクである。
||区切り文字は、冗長な見出しを必要とせずに、元の一括入力間の境界を示す。
過去情報の保持
情報がユーザーの現在の対象役割に関連しないように見えるからといって、決して破棄しない。
過去の情報は、後に別の役割に関連する可能性がある。
唯一の真実の源を維持する。
職種ごとに別々の恒久的なナレッジバンクを作成しない。
重複排除
完全な重複を削除する。
繰り返し出現しても意味が追加されない明らかな反復を削除する。
検索価値がある場合は、異なるバリエーションを保持する。
例：
AutoCAD AutoCAD I-2D AutoCAD II-3D 2D CAD 3D CAD Computer-Aided Design
は、それぞれ異なる有用な検索用語を提供するため、まとめて保持する。
すべてを次のように単純化しない：
AutoCAD
同様に以下を保持する：
React React.js component development reusable components frontend development UI development
各用語が有用な検索価値を提供する場合。
セマンティック接続
関連する知識を表す用語を接続する。
例：
Architectural Design / Design Studio / Spatial Design / Visual Design / Design Principles / Design Thinking / Spatial Thinking / Visual Communication / Visual Representation / Creative Problem Solving
技術設計：
AutoCAD / 2D CAD / 3D CAD / Computer-Aided Design / Technical Drawing / 2D Drafting / 3D Drafting / Technical Design
学術的証拠：
A AutoCAD I-2D / A 3D Design / A- 2D Design Draw / A- AutoCAD II-3D / C+ Freehand Drawing / 3.33 Cumulative GPA / 3.08 Fall 2012 GPA / 3.85 Spring 2013 GPA
職務経歴書ソース
既存の職務経歴書を処理する場合：
職種を保持 雇用主を保持 日付を保持 責任を保持 成果を保持 テクノロジーを保持 ツールを保持 プロジェクトを保持 スキルを保持 専門用語を保持 役割固有のキーワードを保持 転用可能な概念を保持
ある役割向けに調整された職務経歴書も、依然として過去のソース資料である。
その専門用語を特定の役割に制限しない。
複数の調整済み職務経歴書が異なる専門用語を使用している場合、不要な重複を削除しながら、それぞれから有用な用語を保持する。
学術ソース
学業成績証明書および教育記録の場合：
教育機関を保持 場所を保持 学位を保持 プログラムを保持 専攻を保持 集中分野を保持 コースを保持 学期を保持 単位を保持 成績を保持 GPAを保持 学業成績を保持 コース固有の証拠を保持
コースワークから合理的に裏付けられる範囲で転用可能な概念を抽出する。
コースワークを職業経験に変換しない。
コースのみから専門的な熟達を示唆しない。
専門ソース
雇用、徒弟、ボランティア、プロジェクト、または専門能力開発ソースの場合：
組織を保持 役割を保持 日付を保持 責任を保持 テクノロジーを保持 ツールを保持 プロジェクトを保持 成果を保持 方法を保持 ドメインを保持 コラボレーションを保持 技術能力を保持 ビジネス能力を保持 専門用語を保持
以下を区別して維持する：
雇用 教育 トレーニング プロジェクト ボランティア活動 資格認定 個人作業
用語拡張
ソースによって裏付けられた有用な専門用語を抽出する。
以下を含める：
元の表現 一般的な同等の用語 略語 拡張された用語 関連技術用語 関連概念用語 転用可能な用語 ドメイン用語
裏付けのない専門知識をでっち上げない。
例：
AutoCAD II-3D / AutoCAD / 3D CAD / Computer-Aided Design / 3D Drafting / Technical Design / 3D Visualization
証拠の完全性
すべての事実の主張は入力によって裏付けられなければならない。
以下を変換しない：
コースワークを雇用に トレーニングを専門的経験に 興味を専門知識に エクスポージャーを熟達に プロジェクトを雇用に キーワードを実証された熟練度に
以下を区別して保持する：
専門的経験 学術的経験 トレーニング プロジェクト経験 転用可能な能力 概念的な知識
出所
意味のある情報はすべて、内部的にそのソースまで追跡可能でなければならない。
例：
React / reusable components / component architecture / UI consistency
は内部的に次のように関連付けることができる：
Resume 2025 / Bullet 3
一方：
M.Architecture / Design Studio / AutoCAD II-3D
は次のように関連付ける：
BAC Transcript
出所はコンパクトなナレッジバンク出力に表示する必要はない。
コンパイラは内部的に保持する必要がある。
これは後で次のように尋ねるときに価値を持つ：
このスキルはどこから来たのか？
この用語は実際に自分の経歴によって裏付けられているか？
証拠と能力
これらの段階を区別する：
ソース -> 証拠 -> 能力 -> 解釈 -> ターゲット表現
ソース 生の入力材料。
証拠 ソースが何が起こったかを示しているもの。
能力 証拠から合理的に導き出される転用可能な能力。
解釈 その能力の専門的な読み取り。
ターゲット表現 特定の役割に対してそれを伝える方法。
例：
Design Studio（ソース） -> コースプロジェクトの証拠（証拠） -> spatial design（能力） -> design thinking（解釈） -> product design（ターゲット表現）
この進行は、偶発的な誇張から保護するために追跡可能でなければならない。
中間段階を経ずに、ソースからターゲット表現に直接スキップしない。
矛盾するソース
2つの過去ソースが矛盾する場合：
静かに解決策をでっち上げない 明確に信頼できる、または明示的に更新されたソースを優先する 必要な場合は意味のある過去の違いを保持する 欠落情報を捏造しない
日付
日付が歴史的文脈を確立する場合は保持する。
日付を以下に結び付けて保持する：
学位 コース 雇用 プロジェクト トレーニング 資格認定 キャリアの進行 学業成績
出力スタイル
コンパクトなキーワード指向のコンテンツを使用する。
コンテンツを洗練された散文に変えない。
文法的なフィラーを追加しない。
抽出プロセスを説明しない。
ソースブロック間にコメントを追加しない。
不要な見出しを作成しない。
ユーザーが特に要求しない限り、箇条書きを使用しない。
以下を使用する：
/
ソースブロック内の関連情報を接続するため。
以下を使用する：
||
一括入力ソースブロックを区切るため。
トークン効率
コンパクトさのために出力を最適化する。
以下を優先する：
React / TypeScript / JavaScript / frontend development / component development
ではなく：
React, TypeScript, and JavaScript, with experience in frontend and component development.
以下を優先する：
Boston Architectural College / M.Architecture / Architecture / 2012 Fall / 2013 Spring
ではなく：
Boston Architectural College, where the user studied Architecture in the M.Architecture program during Fall 2012 and Spring 2013.
以下を繰り返さない：
ソース名 カテゴリ名 説明 文脈フレーズ 文法接続詞
正確さのために必要な場合を除く。
将来の検索
ナレッジバンクは以下のような将来の要求をサポートしなければならない：
フロントエンド開発者向けにコンテンツを抽出 ソフトウェア開発者向けにコンテンツを抽出 UI/UXデザイナー向けにコンテンツを抽出 建築デザイナー向けにコンテンツを抽出 クラウド開発者向けにコンテンツを抽出 AIソフトウェアエンジニア向けにコンテンツを抽出 この仕事に合わせて職務経歴書を調整 関連する過去のスキルをすべて見つける 転用可能な経験を特定 関連する教育を抽出 関連する技術用語を抽出
後で対象役割が提供された場合：
相互接続されたナレッジバンク全体を検索 直接関連する情報を特定 隣接情報を特定 転用可能な概念を特定 関連用語を特定 裏付け証拠を特定 役割の関連性を優先 証拠の完全性を保持
特定の役割が異なる用語を必要とするからといって、過去の真実の源を変更しない。
最終検証
出力前に：
すべての意味のある過去の事実を保持する
有用な専門用語を保持する
ソースの区別を保持する
日付を保持する
学術的証拠を保持する
専門的証拠を保持する
不要な重複を削除する
意味のあるバリエーションを保持する
関連情報を接続する
裏付けのない主張を避ける
人為的な職務経歴書の言語を避ける
コンパクトな内部接続には/を使用する
一括入力ソース間には||を使用する
結果全体を1つの再利用可能な経歴ナレッジバンクとして保持する
デフォルトの動作
ユーザーが経歴情報を提供するたびに：
有用なものをすべて抽出する
関連情報を接続する
不要な重複を削除する
各一括ソースを独立してラップする
ソースブロックを||で区切る
記録全体を保持する
コンパクトで相互接続されたナレッジバンクを返す
結果は、完成した職務経歴書ではなく、長期にわたる経歴の真実の源として扱われるべきである。
用語の進化と経験年数への適応
目的
過去情報を真実の源として維持しながら、その用語、解釈、コミュニケーションレベル、および表現がユーザーのキャリアとともに進化することを可能にする。
過去情報は安定していなければならない。
専門用語は進化する可能性がある。
コミュニケーションの複雑さは進化する可能性がある。
対象となる聴衆のフレーミングは進化する可能性がある。
経験年数のポジショニングは進化する可能性がある。
ユーザーをよりベテランに見せるためだけに過去の事実を決して変更しない。
キャリアモデルのレイヤー
これらの概念レイヤーを維持する：
過去の真実の源 キャリア解釈 用語/経験年数レイヤー ターゲットコミュニケーション
さらに、過去資料および生成されたコミュニケーションに関連付けられる2つの属性がある：
ストーリーバンク 声
ストーリーと声は事実を修正するレイヤーではない。 これらは過去資料および生成されたコミュニケーションに関連付けられる属性である。
過去の真実の源
実際に起こったことを含む。
以下を保持する：
役割 責任 プロジェクト テクノロジー ツール コース 教育 トレーニング 資格認定 成果 日付 指標 専門用語 ソースの表現 過去の証拠
対象の仕事の要件に基づいてこのレイヤーを書き換えない。
キャリア解釈
過去の証拠を専門的な概念に変換する。
以下を特定する：
技術能力 専門能力 転用可能な能力 ドメイン知識 アーキテクチャ概念 設計概念 エンジニアリング概念 ビジネス概念 問題解決概念 リーダーシップ概念 システム概念
解釈はユーザーのキャリア発展とともに進化する可能性がある。
ターゲットコミュニケーション
解釈された情報を以下に適応させる：
対象役職 対象経験年数 業界 企業 職務記述書 聴衆 コミュニケーションメディア 技術的深さ 専門的文脈
ターゲット
…
[翻訳のため省略]
ストーリーバンク
目的
経歴ナレッジバンクの情報に関連する実際の経験、具体的な状況、特定のプロジェクト、相互作用、問題解決の瞬間、意思決定の機会、課題、および結果を保存する。
ストーリーは事実を修正しない。
ストーリーは裏付けられた事実の周りに文脈と深みを追加する。
ストーリーとは何か
ストーリーとは以下である：
実際に起こった出来事の説明 具体的なシナリオの説明 ツールが実際にどのように使用されたか 問題がどのように解決されたか 決定がどのようになされたか 課題がどのように克服されたか 結果の物語
ストーリーは以下ではない：
一般化 実証されていない主張 再構成された履歴 想像されたシナリオ 架空の会話
ストーリーのキャプチャ
過去情報を処理するとき：
ストーリーの手がかりを探す
ストーリーの手がかりには以下が含まれる：
特定のプロジェクト名 特定の課題 特定の成功 特定の失敗 特定の相互作用 特定の期間 特定の状況 特定の結果 特定の学習の瞬間
ストーリーの手がかりが利用可能な場合：
手がかりを保存する 適切な場合はコンテキストを保存する ソースを追跡する 事実との一貫性を確保する
ストーリーが利用できない場合：
ストーリーをでっち上げない 存在しない詳細を推測しない 経験のないシナリオを作成しない
ストーリーとナレッジバンク
ストーリーはナレッジバンクに直接埋め込まれない。
ナレッジバンクのフォーマットはコンパクトである。
ストーリーは、後で役割に合わせたコミュニケーションで使用するために、内部的に分離して追跡される。
内部的に追跡されるストーリーの例：
実店舗の小売顧客が注文を管理できるようにリアルタイムフィルタリングシステムを実装。このシステムにより、ピーク時に注文エラーが30%削減された。
このストーリーは次のように関連付けることができる：
プロジェクト：在庫管理システム テクノロジー：React, Node.js, WebSocket 役割：フルスタック開発者 期間：2023年3月～6月
ストーリーの抽出
役割に合わせたコミュニケーションを生成するとき：
関連するストーリーを検索する ストーリーが役割と一致していることを確認する ストーリーがナレッジバンクの事実と矛盾していないことを確認する ストーリーを適切に適応させる（ただし事実は修正しない）
声
目的
ユーザーのコミュニケーションスタイルの属性を保存する。
声はナレッジバンクの事実を変更しない。
声はターゲットコミュニケーションのトーン、スタイル、および表現に影響を与える。
声の属性
声には以下を含めることができる：
フォーマル vs カジュアル 簡潔 vs 詳細 技術的 vs ビジネス的 直接 vs 協調 行動指向 vs 分析指向 結果指向 vs プロセス指向
ユーザーが特定の声を提供しない場合、デフォルトの声は以下である：
明確 直接的 専門的 簡潔
声のキャプチャ
声は以下から特定できる：
ユーザーが書いた職務経歴書スタイル ユーザーが書いたカバーレター ユーザーが書いたプロジェクト説明 ユーザーが提供するコミュニケーションの好み
ユーザーの声を推測しない。
ユーザーが明示的に提供しない限り、特定の声を仮定しない。
声の適用
ターゲットコミュニケーションを生成するとき：
保存されている場合はユーザーの声を適用する ターゲット聴衆に合わせて調整する
以下を越えない：
ナレッジバンクの事実 ユーザーの声の好み ターゲットコミュニケーションの制約
声の例
フォーマルな声：
“要件を特定して実装する責任があります…”
カジュアルな声：
“要件を把握してコードに落とし込む…”
簡潔な声：
“要件を実装。React。Node.js。”
詳細な声：
“顧客の要件を綿密に分析して特定し、モジュラー設計原則を使用してReactとNode.jsで実装しました…”
声のガードレール
声は矛盾を生み出してはならない。
声はナレッジバンクの事実に取って代わってはならない。
声は有用な情報を省略してはならない。
声ほど情報量を減らしてはならない。
声は能力を過小評価してはならない。
声は能力を誇張してはならない。
声の進化
声は時間とともに変化する可能性がある。
ユーザーは新しい声の好みを提供できる。
古い声の好みは新しい好みが明示的に提供された場合に置き換えられる。
矛盾がある場合、最新の声の好みが優先される。
アーキテクチャコンパイラ
目的
経歴ナレッジバンクから、特定の役割、経験年数、業界、および声のパラメータに合わせて調整された、複数のコミュニケーション成果物を生成する。
コンパイラは事実を変更しない。
コンパイラは証拠をでっち上げない。
コンパイラは、ナレッジバンクとターゲットコミュニケーション出力の間のレイヤーを通じて変換する。
コンパイラプロセス
コンパイラは次のように機能する：
ターゲットパラメータを解析する ナレッジバンクを検索する 関連情報をフィルタリングする キャリア解釈を適用する 経験年数レベルの用語を適用する ターゲットコミュニケーションフォーマットを適用する 関連ストーリーを適用する ユーザーの声を適用する 出力を検証する
ターゲットパラメータ
コンパイラは以下を受け入れる：
ターゲット役職 ターゲット経験年数（例：ジュニア、ミッドレベル、シニア、リード） ターゲット業界 ターゲット企業（オプション） ターゲット職務記述書（オプション） ターゲットフォーマット ターゲット聴衆 声の好み（オプション） 出力の長さ
検索とフィルタリング
コンパイラは以下を行う：
キーワードと意味論的意味の両方でナレッジバンクを検索する 直接関連する情報を特定する 隣接情報を特定する 転用可能な概念を特定する 役割の関連性によってランク付けする 証拠の完全性を保持する
解釈層
コンパイラはフィルタリングされた情報にキャリア解釈を適用する：
技術能力を抽象化する 転用可能な能力を特定する 専門用語を役割の文脈に適応させる 概念を役割の言語に変換する
経験年数適応
コンパイラは経験年数レベルに基づいて言語を調整する：
ジュニア：学習、応用、基礎 ミッドレベル：独立したコントリビューション、所有権 シニア：リーダーシップ、戦略、影響 リード：ビジョン、組織設計、メンタリング
調整は以下を含むことができる：
役割の記述子 影響の言語 複雑さの言語 所有権の言語
コミュニケーションフォーマット
コンパイラは複数のフォーマットを生成できる：
役割に合わせた職務経歴書 役割に合わせたカバーレター 役割に合わせたLinkedInサマリー 役割に合わせたスキルリスト 役割に合わせたプロジェクトサマリー 役割に合わせた面接の準備 役割に合わせた業績リスト
各フォーマットはその標準構造に従う。
ストーリー統合
適切な場合、コンパイラは関連ストーリーを組み込む：
ストーリーがターゲット役割に関連している場合 ストーリーがナレッジバンクの事実と矛盾しない場合 ストーリーが役割の物語に深みを加える場合
出力検証
出力前にコンパイラは検証する：
すべての主張がナレッジバンクの事実によって裏付けられている スキルはでっち上げられていない 経験年数言語は一貫している 声の好みが適用されている フォーマット要件が満たされている 出所は内部的に保持されている
コンパイラコマンド
使用法
ユーザーはコンパイラを明示的に呼び出すこともできる：
「frontend developer向けに2ページの職務経歴書をコンパイル」 「senior software engineer向けにカバーレターを生成」 「junior data analystロール用に抽出」 「friedmanの職務記述書に合わせて調整」 「lead architectロール用に業績を抽出」
ユーザーが「compile」コマンドを呼び出す場合、コンパイラは：
ターゲットパラメータを抽出する ナレッジバンクを検索する 適切なレイヤーを適用する 要求されたフォーマットを生成する 必要な場合は出所を提供する
ユーザー契約
このスキルを呼び出すとき、ユーザーは以下を提供する：
経歴情報
出力の指示（オプション、ただし推奨）
期待される応答：
経歴ナレッジバンク
または
コンパイラ出力
使用例
例1：ナレッジバンクの構築
ユーザーが以下を提供する：
学業成績証明書 フロントエンド開発者の職務経歴書 UI/UXデザイナーの職務経歴書 プロジェクト履歴
期待される出力：
Boston Architectural College / Boston, Massachusetts / M.Architecture / Architecture / Design Principles / Architectural Design / Design Studio / Spatial Design / AutoCAD I-2D / AutoCAD II-3D / 2D CAD / 3D CAD / Computer-Aided Design / Technical Drawing / Visual Communication / Design Thinking / Spatial Thinking / Creative Problem Solving / 3.33 Cumulative GPA || React / Next.js / JavaScript / TypeScript / frontend development / component development / responsive interfaces / UI development / reusable components / web development || User Interface Design / User Experience / visual hierarchy / responsive design / accessibility / design systems / prototyping / user-centered design || project development / Git / GitHub / API integration / database integration / deployment / collaboration
例2：役割に合わせたコンパイル
ユーザーが以下を提供する：
既存のナレッジバンク 「senior frontend engineerロール用に職務経歴書をコンパイル」
期待される出力：
ナレッジバンクから抽出された、役割、経験年数、フォーマットに合わせて調整された、完全にフォーマットされた職務経歴書。
例3：抽出
ユーザーが以下を提供する：
既存のナレッジバンク 「machine learning engineerロールに関連するすべてのスキルを抽出」
期待される出力：
ナレッジバンク内の機械学習エンジニアリングに関連する、すべての関連スキル、用語、概念、および証拠のリスト。
重要な制約
ソースの真実性を保存する 証拠の完全性を保護する 用語の進化を分離する キャリア解釈を明示する ターゲットコミュニケーションを分離する 出所を内部的に保存する でっち上げない 推測しない 歪曲しない
このスキルの履歴
バージョン1.0（2024年9月）
初期リリース。
バージョン1.1（2025年1月）
用語進化と経験年数適応レイヤーを追加。
バージョン1.2（2025年6月）
ストーリーバンクと声を追加。
バージョン1.3（2026年9月）
アーキテクチャコンパイラを追加。