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ailabs-393/ai-labs-claude-skills

このスキルは、履歴書の作成、プロフェッショナルプロフィールの更新、キャリア経験の追跡、プロジェクトポートフォリオの管理、求人応募用のカスタマイズされた履歴書の生成など、ユーザーが支援を必要とする場合に使用します。初回使用時は、ユーザーの既存の履歴書からデータを抽出し、経験、プロジェクト、学歴、スキルの構造化データベースを維持します。データベースから最も関連性の高い情報のみを選択して、特定の職種に合わせたプロフェッショナルなスタイルの1ページPDF履歴書を生成します。

ai-labs-claude-skills とは？

このスキルは、Claudeを包括的な履歴書管理システムに変え、ユーザーのプロフェッショナルプロフィールの構造化データベースを維持し、特定の求人応募に合わせたプロフェッショナルなPDF履歴書を生成します。初回セットアップ時には、既存の履歴書から個人情報、職務経験、プロジェクト、学歴、スキルなどを抽出してデータベースを初期化します。その後、求人情報からキーワードを抽出し、最も関連性の高い経験やスキルを選択して、ATS（採用管理システム）対応の最適化された1ページの履歴書を生成します。データベースの更新や検索も簡単に行え、ユーザーは常に最新かつ効果的な履歴書を作成できます。このスキルは、Claude Code、Coder、および他のAIエージェントプラットフォームで、ユーザーのキャリア管理と求人応募プロセスを効率化します。

対応✓Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/ailabs-393/ai-labs-claude-skills/tree/HEAD/packages/skills/resume-manager
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このエージェントスキルを事前に読み込んだ状態で新しいチャットを開きます。

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ドキュメント

Resume Manager

概要

このスキルは、Claudeを包括的な履歴書管理システムに変え、あなたのプロフェッショナルプロフィールの構造化データベースを維持し、特定の求人応募に合わせたプロフェッショナルなスタイルのPDF履歴書を生成します。このスキルは、対象となる役割に基づいて最も関連性の高い経験、プロジェクト、スキルをインテリジェントに選択し、強調表示します。

このスキルを使用するタイミング

履歴書関連のタスクには、このスキルを呼び出してください：

  • 求人応募用にカスタマイズされた履歴書の作成
  • プロフェッショナルな経験やプロジェクトの更新
  • スキルと認定資格の管理
  • キャリアの進捗状況の追跡
  • 役割固有の履歴書の生成
  • 包括的なキャリアポートフォリオの維持
  • ATSシステム向けの履歴書コンテンツの最適化

ワークフロー

ステップ1: 既存データの確認

履歴書操作の前に、データベースが初期化されているか確認します：

python3 scripts/resume_db.py is_initialized

出力が"false"の場合は、ステップ2（初期セットアップ）に進みます。"true"の場合は、ステップ3（履歴書操作）に進みます。

ステップ2: 初期セットアップ - 既存の履歴書からデータを抽出

データが存在しない場合、ユーザーに既存の履歴書を提供してもらいます。

ユーザーへのプロンプト：

カスタマイズされた履歴書を作成するために、あなたのプロフェッショナルプロフィールのデータベースを構築する必要があります。
以下のいずれかの方法で、あなたの既存の履歴書を提供してください：

1. 履歴書ファイル（PDF、DOCX、またはTXT）をアップロード
2. 履歴書の内容を貼り付け
3. オンライン履歴書/LinkedInプロフィールへのリンクを提供

すべての情報を抽出し、構造化データベースに整理します。このデータベースを使用して、さまざまな求人応募に合わせたカスタマイズ履歴書を生成できます。

履歴書からのデータ抽出：

ユーザーが履歴書を提供したら、以下の情報を抽出します：

1. 個人情報：

  • 氏名
  • メールアドレス
  • 電話番号
  • 所在地（市区町村、都道府県/国）
  • LinkedInプロフィールURL
  • GitHubプロフィールURL
  • 個人ウェブサイト
  • プロフェッショナルサマリー/目的

2. 職務経験： 各役職について、以下を抽出：

  • 役職/職位
  • 会社名
  • 所在地
  • 開始日（形式：「Mon YYYY」例：「Jan 2022」）
  • 終了日（または「現在」）
  • 簡単な説明
  • 主要なハイライト/実績（箇条書き）
  • 使用した技術/ツール

3. プロジェクト： 各プロジェクトについて、以下を抽出：

  • プロジェクト名
  • 日付または期間
  • 説明
  • 主要なハイライト/実績
  • 使用した技術
  • リンク（利用可能な場合）

4. 学歴： 各学位について、以下を抽出：

  • 学位名（例：「Bachelor of Science in Computer Science」）
  • 学校/大学名
  • 所在地
  • 卒業日
  • GPA（記載がある場合）
  • 優等学位（ある場合）
  • 関連する履修科目

5. スキル： スキルを抽出してカテゴリ分け：

  • プログラミング言語
  • フレームワークとライブラリ
  • ツールとテクノロジー
  • 実践方法と方法論
  • ソフトスキル

6. 追加セクション：

  • 認定資格（名称、発行元、取得日）
  • 受賞歴と栄誉
  • 出版物
  • ボランティア活動
  • 使用言語

抽出データの保存：

抽出後、Pythonを使用してデータベースに保存します：

import sys
import json
sys.path.append('[SKILL_DIR]/scripts')
from resume_db import initialize_from_data

resume_data = {
    "personal_info": {
        "name": "氏名",
        "email": "[email protected]",
        "phone": "+1 (555) 123-4567",
        "location": "市区町村、都道府県",
        "linkedin": "linkedin.com/in/username",
        "github": "github.com/username",
        "website": "website.com",
        "summary": "プロフェッショナルサマリー..."
    },
    "experiences": [
        {
            "position": "シニアソフトウェアエンジニア",
            "company": "会社名",
            "location": "市区町村、都道府県",
            "start_date": "Jan 2022",
            "end_date": "現在",
            "description": "簡単な説明",
            "highlights": [
                "定量化可能な結果を伴う実績1",
                "影響指標を伴う実績2",
                "使用技術を伴う実績3"
            ],
            "technologies": ["Python", "AWS", "Docker"]
        }
    ],
    "projects": [
        {
            "name": "プロジェクト名",
            "date": "2023",
            "description": "プロジェクトの説明",
            "highlights": [
                "主要な実績または機能",
                "影響または結果"
            ],
            "technologies": ["React", "Node.js", "PostgreSQL"],
            "link": "github.com/username/project"
        }
    ],
    "education": [
        {
            "degree": "Bachelor of Science in Computer Science",
            "school": "大学名",
            "location": "市区町村、都道府県",
            "graduation_date": "May 2019",
            "gpa": "3.8/4.0",
            "honors": "Magna Cum Laude",
            "relevant_coursework": ["データ構造", "アルゴリズム", "機械学習"]
        }
    ],
    "skills": {
        "言語": ["Python", "JavaScript", "Java"],
        "フレームワーク": ["React", "Django", "Spring"],
        "ツール": ["Docker", "AWS", "Git"],
        "実践方法": ["アジャイル", "CI/CD", "TDD"]
    },
    "certifications": [
        {
            "name": "AWS Certified Solutions Architect",
            "issuer": "Amazon Web Services",
            "date": "2023"
        }
    ],
    "awards": [],
    "publications": [],
    "volunteer": [],
    "languages": ["英語（ネイティブ）", "スペイン語（流暢）"],
    "interests": []
}

initialize_from_data(resume_data)

[SKILL_DIR] を実際のスキルディレクトリパスに置き換えてください。

確認：

完了しました！あなたのプロフェッショナルプロフィールを抽出して保存しました：

• 個人情報：✓
• 職務経験：X件
• プロジェクト：X件
• 学歴：X件
• スキル：Xカテゴリ
• 認定資格：X件

履歴書データベースの準備が整いました。応募先の求人に合わせたカスタマイズ履歴書を生成できます。職種や説明をお知らせいただければ、最も関連性の高い経験とスキルを強調した1ページのPDFを作成します。

ステップ3: 求人応募用のカスタマイズ履歴書を生成

ユーザーが特定の役割の履歴書を要求した場合：

ステップ3.1: 対象となる役割を理解

役割についてユーザーに質問します：

このポジションに最適な履歴書を作成するために、役割をより深く理解する必要があります。

1. 職種は何ですか？
2. 職務記述書や主要な要件を共有していただけますか？
3. 必須のスキルやテクノロジーは何ですか？

ステップ3.2: キーワードと要件を抽出

職務記述書から以下を特定します：

  • 必要な技術スキル
  • 推奨されるテクノロジー
  • 主要な責任
  • ATSにとって重要なキーワード
  • 業界固有の用語
  • 経験レベルの指標

ステップ3.3: カスタマイズ履歴書を生成

PDFジェネレータを使用してカスタマイズ履歴書を作成します：

import sys
sys.path.append('[SKILL_DIR]/scripts')
from pdf_generator import generate_resume

# 職務記述書からのキーワード
job_keywords = [
    "python", "aws", "kubernetes", "microservices",
    "agile", "rest api", "postgresql", "docker"
]

job_title = "シニアバックエンドエンジニア"

# 出力パス
output_path = f"~/Downloads/{job_title.replace(' ', '_')}_Resume.pdf"

# 履歴書を生成
generate_resume(
    output_path=output_path,
    job_title=job_title,
    job_keywords=job_keywords
)

ジェネレータは以下を行います：

  • キーワードに関連する経験をフィルタリング
  • 役割に合ったプロジェクトを選択
  • 該当するスキルを強調表示
  • 1ページに収める
  • プロフェッショナルなスタイリングを使用
  • ATS解析用に最適化

ステップ3.4: レビューと反復

生成後：

  1. PDFが保存された場所をユーザーに通知
  2. 調整を提案
  3. スペースが許せば追加のハイライトを提案
  4. 特定の要件に合わせたカスタマイズを推奨

ステップ4: 履歴書データベースを更新

ユーザーが情報を追加または更新したい場合：

新しい経験の追加：

from resume_db import add_experience

new_exp = {
    "position": "リードソフトウェアエンジニア",
    "company": "新会社",
    "location": "リモート",
    "start_date": "Mar 2024",
    "end_date": "現在",
    "description": "バックエンドインフラストラクチャチームをリード",
    "highlights": [
        "5000万以上の1日あたりのリクエストを処理するサービスにスケールアップ",
        "最適化によりインフラストラクチャコストを30%削減",
        "CI/CDパイプラインを構築し、デプロイ速度を10倍改善"
    ],
    "technologies": ["Go", "Kubernetes", "PostgreSQL", "AWS"]
}

add_experience(new_exp)

新しいプロジェクトの追加：

from resume_db import add_project

new_project = {
    "name": "リアルタイム分析ダッシュボード",
    "date": "2024",
    "description": "毎分100万以上のイベントを処理するリアルタイム分析プラットフォームを構築",
    "highlights": [
        "KafkaとRedisを使用したストリーミングアーキテクチャで実装",
        "ReactとD3.jsでインタラクティブな可視化を作成",
        "複雑な集計でサブ秒のクエリレイテンシを達成"
    ],
    "technologies": ["React", "Kafka", "Redis", "Python", "TimescaleDB"],
    "link": "github.com/username/analytics-dashboard"
}

add_project(new_project)

スキルの更新：

from resume_db import add_skill, update_skills

# 個別のスキルを追加
add_skill("言語", "Rust")
add_skill("ツール", "Terraform")

# または、スキル辞書全体を更新
skills = {
    "言語": ["Python", "Go", "JavaScript", "Rust", "SQL"],
    "フレームワーク": ["Django", "FastAPI", "React", "Next.js"],
    "クラウド＆DevOps": ["AWS", "Kubernetes", "Docker", "Terraform", "CI/CD"],
    "データベース": ["PostgreSQL", "MongoDB", "Redis", "Elasticsearch"],
    "実践方法": ["マイクロサービス", "TDD", "アジャイル", "システム設計"]
}

update_skills(skills)

認定資格の追加：

from resume_db import add_certification

cert = {
    "name": "Google Cloud Professional Architect",
    "issuer": "Google Cloud",
    "date": "2024",
    "credential_id": "ABC123",
    "link": "credentials.google.com/..."
}

add_certification(cert)

ステップ5: 履歴書データの表示と管理

サマリーの表示：

python3 scripts/resume_db.py summary

特定セクションの表示：

# 個人情報
python3 scripts/resume_db.py get_personal_info

# すべての経験
python3 scripts/resume_db.py get_experiences

# すべてのプロジェクト
python3 scripts/resume_db.py get_projects

# 学歴
python3 scripts/resume_db.py get_education

# スキル
python3 scripts/resume_db.py get_skills

全データの検索：

python3 scripts/resume_db.py search "機械学習"

全データのエクスポート：

python3 scripts/resume_db.py export > resume_backup.json

ステップ6: 履歴書最適化のヒント

履歴書を生成する際には、以下の最適化のヒントを提供します：

コンテンツの最適化：

  • アクションワードを使用（主導、構築、設計、改善、削減）
  • 定量化可能な指標を含める（X%改善、Yユーザー、Z収益）
  • ハイライトを求人要件に合わせる
  • 箇条書きは簡潔に（最大1-2行）
  • 責任だけでなく、影響に焦点を当てる

ATS最適化：

  • 標準的なセクションヘッダーを使用（職務経験、学歴、スキル）
  • 職務記述書のキーワードを自然に含める
  • 表、列、ヘッダー/フッターは避ける
  • 標準フォントを使用（PDFジェネレータが行います）
  • 略語は一度説明：「Application Programming Interface (API)」

1ページ戦略：

  • 最近の関連経験を優先（過去5〜7年）
  • 役割ごとに3〜4個の箇条書きを含める
  • プロジェクトは最大2〜3個に制限
  • 古い、または関連性の低い経験は凝縮
  • 特に要求がない限り、時代遅れの技術は削除

ベストプラクティス

  1. データを最新に保つ

    • プロジェクト完了時に経験を更新
    • 新しいスキルを学んだら追加
    • 定量化可能な実績を維持
    • 認定資格はすぐに記録

  2. 効果的な箇条書きを作成する

    • アクションワードで始める
    • 指標と成果を含める
    • 進歩と影響を示す
    • STAR法を使用（状況、タスク、アクション、結果）

  3. スキルを戦略的に整理する

    • 明確にするためにカテゴリごとにグループ化
    • 最も関連性の高いスキルを先頭に
    • 時代遅れの技術は削除
    • 習熟度については正直に

  4. すべての履歴書をカスタマイズする

    • キーワードを職務記述書に合わせる
    • 関連する経験を強調
    • 箇条書きを関連性で並べ替え
    • 技術スキルセクションを調整

  5. プロフェッショナルなトーンを維持する

    • 第三者視点で（「私は」を使わない）
    • 簡潔で明確な言語
    • 業界標準でない限り専門用語を避ける
    • 誤りがないか校正

対話例

例1: 初期セットアップ

ユーザー: 「就職活動用の履歴書作成を手伝ってください」

Claude: [データベースを確認 - 初期化されていない]：

カスタマイズされた履歴書を作成するために、あなたのプロフェッショナルプロフィールのデータベースを構築する必要があります。
以下のいずれかの方法で、あなたの既存の履歴書を提供してください：

1. 履歴書ファイル（PDF、DOCX、またはTXT）をアップロード
2. 履歴書の内容を貼り付け
3. オンライン履歴書/LinkedInプロフィールへのリンクを提供

[ユーザーが履歴書を提供]

Claude: [データを抽出し、データベースを初期化]：

完了しました！あなたのプロフェッショナルプロフィールを抽出して保存しました：
• 個人情報：✓
• 職務経験：3件
• プロジェクト：2件
• 学歴：1件
• スキル：4カテゴリ
• 認定資格：2件

履歴書データベースの準備が整いました！応募先の求人について教えてください。カスタマイズされた1ページのPDF履歴書を生成します。

例2: 特定の役割の履歴書を生成

ユーザー: 「フィンテックスタートアップのシニアバックエンドエンジニアポジションの履歴書が必要です」

Claude: [データベースは初期化済み]：

素晴らしい！このシニアバックエンドエンジニアの役割に最適な履歴書を作成するために、職務記述書を共有していただくか、主要な要件を教えていただけますか？

ユーザー: [Python、AWS、マイクロサービス、PostgreSQLなどを含む職務記述書を共有]

Claude: [キーワードを抽出：python、aws、microservices、postgresql、fintech、api]

[関連する経験とプロジェクトを使用してPDFを生成]

カスタマイズされた履歴書を作成しました：~/Downloads/シニアバックエンドエンジニア_Resume.pdf

履歴書のハイライト：
✓ Pythonとマイクロサービスでの5年間のバックエンド経験
✓ フィンテックスタートアップでの関連プロジェクト
✓ AWSとPostgreSQLの専門知識
✓ ATS最適化済み

調整が必要ですか？スキルセクションの並べ替え、特定のプロジェクトの強調、または別の役割向けの別バージョンの作成が可能です。

トラブルシューティング

問題: データベースの初期化が失敗する

  • インターネット接続を確認
  • データベースが存在するか確認：ls -la scripts/resume.db
  • スクリプトディレクトリが存在するか確認：ls -la scripts/

問題: PDFの生成に時間がかかる

  • 大きなデータセットや画像が生成を遅くする可能性があります
  • 全データのエクスポート：python3 scripts/resume_db.py export
  • [SKILL_DIR]が正しく設定されているか確認

問題: ATSスコアが低い

  • 生成されたキーワードと職務記述書を比較
  • 業界固有の用語が含まれているか確認
  • 標準フォーマット（推奨されるセクションヘッダー）を使用
  • キーワードを自然に重複させる

このスキルに関する問題やご質問は、開発者にお問い合わせください。

Individual skills in this repo

This repo contains 17 individual skills — each has its own dedicated page.

ailabs-393/brand-analyzer

This skill should be used when the user requests brand analysis, brand guidelines creation, brand audits, or establishing brand identity and consistency standards. It provides comprehensive frameworks for analyzing brand elements and creating actionable brand guidelines based on requirements.

ailabs-393/business-analytics-reporter

This skill should be used when analyzing business sales and revenue data from CSV files to identify weak areas, generate statistical insights, and provide strategic improvement recommendations. Use when the user requests a business performance report, asks to analyze sales data, wants to identify areas of weakness, or needs recommendations on business improvement strategies.

ailabs-393/business-document-generator

This skill should be used when the user requests to create professional business documents (proposals, business plans, or budgets) from templates. It provides PDF templates and a Python script for generating filled documents from user data.

ailabs-393/codebase-documenter

This skill should be used when writing documentation for codebases, including README files, architecture documentation, code comments, and API documentation. Use this skill when users request help documenting their code, creating getting-started guides, explaining project structure, or making codebases more accessible to new developers. The skill provides templates, best practices, and structured approaches for creating clear, beginner-friendly documentation.

ailabs-393/csv-data-visualizer

This skill should be used when working with CSV files to create interactive data visualizations, generate statistical plots, analyze data distributions, create dashboards, or perform automatic data profiling. It provides comprehensive tools for exploratory data analysis using Plotly for interactive visualizations.

ailabs-393/data-analyst

This skill should be used when analyzing CSV datasets, handling missing values through intelligent imputation, and creating interactive dashboards to visualize data trends. Use this skill for tasks involving data quality assessment, automated missing value detection and filling, statistical analysis, and generating Plotly Dash dashboards for exploratory data analysis.

ailabs-393/finance-manager

Comprehensive personal finance management system for analyzing transaction data, generating insights, creating visualizations, and providing actionable financial recommendations. Use when users need to analyze spending patterns, track budgets, visualize financial data, extract transactions from PDFs, calculate savings rates, identify spending trends, generate financial reports, or receive personalized budget recommendations. Triggers include requests like "analyze my finances", "track my spending", "create a financial report", "extract transactions from PDF", "visualize my budget", "where is my money going", "financial insights", "spending breakdown", or any finance-related analysis tasks.

ailabs-393/nutritional-specialist

This skill should be used whenever users ask food-related questions, meal suggestions, nutrition advice, recipe recommendations, or dietary planning. On first use, the skill collects comprehensive user preferences (allergies, dietary restrictions, goals, likes/dislikes) and stores them in a persistent database. All subsequent food-related responses are personalized based on these stored preferences.

ailabs-393/personal-assistant

This skill should be used whenever users request personal assistance tasks such as schedule management, task tracking, reminder setting, habit monitoring, productivity advice, time management, or any query requiring personalized responses based on user preferences and context. On first use, collects comprehensive user information including schedule, working habits, preferences, goals, and routines. Maintains an intelligent database that automatically organizes and prioritizes information, keeping relevant data and discarding outdated context.

ailabs-393/pitch-deck

Generate professional PowerPoint pitch decks for startups and businesses. Use this skill when users request help creating investor pitch decks, sales presentations, or business pitch presentations. The skill follows standard 10-slide pitch deck structure and includes best practices for content and design.

ailabs-393/research-paper-writer

Creates formal academic research papers following IEEE/ACM formatting standards with proper structure, citations, and scholarly writing style. Use when the user asks to write a research paper, academic paper, or conference paper on any topic.

ailabs-393/script-writer

This skill should be used whenever users need YouTube video scripts written. On first use, collects comprehensive preferences including script type, tone, target audience, style, video length, hook style, use of humor, personality, and storytelling approach. Generates complete, production-ready YouTube scripts tailored to user's specifications for any topic. Maintains database of preferences and past scripts for consistent style.

ailabs-393/seo-optimizer

This skill should be used when analyzing HTML/CSS websites for SEO optimization, fixing SEO issues, generating SEO reports, or implementing SEO best practices. Use when the user requests SEO audits, optimization, meta tag improvements, schema markup implementation, sitemap generation, or general search engine optimization tasks.

ailabs-393/social-media-generator

This skill should be used when the user requests social media content creation for Twitter, Instagram, LinkedIn, or Facebook. It generates platform-optimized posts and saves them in an organized folder structure with meaningful filenames based on event details.

ailabs-393/startup-validator

Comprehensive startup idea validation and market analysis tool. Use when users need to evaluate a startup idea, assess market fit, analyze competition, validate problem-solution fit, or determine market positioning. Triggers include requests to "validate my startup idea", "analyze market opportunity", "check if there's demand for", "research competition for", "evaluate business idea", or "see if my idea is viable". Provides data-driven analysis using web search, market frameworks, competitive research, and positioning recommendations.

ailabs-393/storyboard-manager

Assist writers with story planning, character development, plot structuring, chapter writing, timeline tracking, and consistency checking. Use this skill when working with creative writing projects organized in folders containing characters, chapters, story planning documents, and summaries. Trigger this skill for tasks like "Help me develop this character," "Write the next chapter," "Check consistency across my story," or "Track the timeline of events."

ailabs-393/travel-planner

This skill should be used whenever users need help planning trips, creating travel itineraries, managing travel budgets, or seeking destination advice. On first use, collects comprehensive travel preferences including budget level, travel style, interests, and dietary restrictions. Generates detailed travel plans with day-by-day itineraries, budget breakdowns, packing checklists, cultural do's and don'ts, and region-specific schedules. Maintains database of preferences and past trips for personalized recommendations.

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