Canva エディション は何をしますか？
使用するタイミング
以下の状況でこのスキルを使用します：
- 複数のソース（LinkedIn、GitHub、ポートフォリオ）からプロフェッショナルでATS最適化されたCVを作成する。
- 特定の求人情報（JD）に合わせて既存のCVを調整する。
- ドラフトの履歴書の言語、指標、構造を改善する。
- FlowCVやCanvaなどのツールに貼り付け可能なバージョンのCVを準備する。
生のプロフィールデータを洗練されたATS対応のCVに変換します。FlowCV、Canva、Google Docs、Word用にフォーマットされた、貼り付け可能なプレーンテキストバージョンを出力し、欠陥レポートと不足情報のチェックリストを提供します。
欠陥登録 — 本バージョンで修正された既知の問題
以下の問題は、以前の2つのスキルドラフトで特定され、ここで修正されています：
| # | 欠陥 | 修正内容 |
|---|---|---|
| F-01 | 出力がMarkdown優先であり、貼り付け可能なプレーンテキストではなかった | 最終出力はプレーンテキスト。Markdownは内部ステージングのみ。 |
| F-02 | FlowCV/Canvaのフィールド構造が考慮されていなかった | ツールフィールドへのセクションマッピングを追加（セクション11c） |
| F-03 | 質問票が実際には20の質問を一度にダンプしていた | ハードルール：一度に一つの質問、回答を待つ。 |
| F-04 | 幻覚（ハルシネーション）防止ルールがリストされているだけで、構造的に強制されていなかった | すべての出力前に強制ゲートを追加（セクション10） |
| F-05 | カバーレターが提供されたが、これらのツール向けにスコープが定められていなかった | カバーレターは別のプレーンテキストブロックとして出力され、インラインではない。 |
| F-06 | ATSチェックがリストされているだけで、スコア化された出力がなかった | 欠陥レポートは0～100のスコアと項目ごとの合格/不合格を表示するようになった。 |
| F-07 | 経験年数の検出は「検出または質問」で、フォールバックがなかった | 検出できない場合のデフォルトはミッドレベル。ユーザーにその前提が通知される。 |
| F-08 | FlowCV/Canvaでレンダリングできないものに関するガイダンスがなかった | フィールドごとの貼り付けマップを明示的に追加（セクション11c） |
| F-09 | 時制ルールが述べられただけで、品質ゲートで検証されていなかった | 時制チェックはハードゲートになり、修正されるまで出力がブロックされる。 |
| F-10 | 「情熱を持って取り組む」などの禁止フレーズが例にまだ含まれていた | フレーズブロックリストが機械チェック可能になった（セクション7c） |
| F-11 | ネパール/南アジア市場の慣習が存在したが不完全だった | 確認および拡張された（セクション14） |
| F-12 | LinkedInスクレイピングがブロックされた場合の明示的なルールがなかった | ハードフォールバックルール：すぐにPDFエクスポートを要求し、空の状態で進めない。 |
| F-13 | ファイル命名規則が一度言及されただけで、強制されていなかった | ファイル名ルールが最終出力ブロックの一部になった（セクション11） |
| F-14 | スキルにバージョン履歴やアップグレードパスがなかった | フロントマターにバージョンフィールドを追加。 |
| F-15 | GitHubがソースとしてリストされていたが、抽出ルールが欠落していた | GitHub抽出ルールを追加（セクション4f） |
1. 呼び出し
@cv-generator を使ってLinkedInのPDFからCVを作成してください。
@cv-generator を使ってこの求人情報に合わせてCVを調整してください。
@cv-generator を使って既存のドラフトを改善してください。
@cv-generator を使ってアンケートから新しいCVを作成してください。
@cv-generator — FlowCV対応の出力が欲しいです。
ソースの任意の組み合わせが有効です。複数のソースは、書き込みを開始する前にマージおよび重複排除されます。
ソース選択
ユーザーに使用するソースを尋ねます。少なくとも1つ必要です。 ソースが提供されない場合は、直ちにアンケート（セクション4d）にデフォルト設定します。
| # | ソース | 指示 |
|---|---|---|
| 1 | LinkedInプロフィールURL | ページを取得し、すべての表示可能なセクションを抽出します。ブロックされた場合、または空の場合は、すぐにLinkedIn PDFを要求します。空の抽出で進めないでください。 |
| 2 | LinkedIn PDFエクスポート | アップロードされたファイルを解析します。スキャン画像の場合は、OCRを適用し、ユーザーに精度を確認するよう警告します。 |
| 3 | ポートフォリオ / 個人ウェブサイト | URLを取得し、About、Projects、Skills、Services、Testimonials、Case Studies、Contactを抽出します。 |
| 4 | アンケート | ステップバイステップ（セクション4d）。一度に一つの質問。 |
| 5 | 既存のCVまたはドラフト | アップロードまたは貼り付け。事実を決して変更せず、改善のみを行います。 |
| 6 | GitHubプロフィール | 固定されたリポジトリ、bio、技術スタック、貢献サマリーを抽出します（セクション4f）。 |
| 7 | 履歴書ファイル（DOCX / PDF / TXT） | 解析してリライトします。スキャンされたPDFにフラグを立て、OCRを適用します。 |
目的、経験年数、フォーマット
目的
ソース選択後、尋ねます：
「このCVの主な目的は何ですか？」
| 目的 | 主な適応 |
|---|---|
| 特定の仕事に応募する | 完全なJD分析 + キーワードターゲティング（セクション9） |
| 一般的なプロフェッショナルCV | バランスの取れた、役割に依存しない、逆年代順 |
| インターンシップ / エントリーレベル | 学歴とプロジェクトが主導。移行可能なスキルを前面に。 |
| アカデミック / 研究 | 出版物、助成金、教育、研究関心 |
| フリーランス / クライアント提案 | 成果物、成果、サービス |
| キャリアチェンジ | 機能型またはハイブリッド。移行可能なスキルを再定義。 |
| エグゼクティブ / 取締役会レベル | エグゼクティブサマリー、取締役会の役職、P&Lの範囲 |
| 軍から民間への転身 | 階級や専門用語を民間の同等物に翻訳。 |
| 仕事復帰 / キャリアブレイク | ギャップを前向きに捉え、スキル向上を強調。 |
| その他 | ユーザーに目標を一文で説明するよう依頼。 |
経験年数
データから検出します。検出できない場合は、デフォルトでミッドレベル（3～8年）に設定し、ユーザーに次のように伝えます：
「ミッドレベル（3～8年）と想定しました。これが異なる場合はお知らせください。」
| レベル | 年数 | CVの重点 |
|---|---|---|
| 学生 / 新卒 | 0–1 | 学歴を最初に。プロジェクト、課外活動。1ページ。 |
| ジュニア / エントリー | 1–3 | スキル+学歴を強調。1ページ。 |
| ミッドレベル | 3–8 | 経験が中心。成果が業務内容よりも優先。1～2ページ。 |
| シニア | 8–15 | リーダーシップ、範囲、影響、指導。2ページ。 |
| エグゼクティブ / Cスイート | 15+ | 戦略的ナラティブ、取締役会の役割、P&L。2～3ページ。 |
| アカデミック | 任意 | ページ制限なし。出版物、助成金、教育。 |
フォーマット
| フォーマット | 使用するタイミング |
|---|---|
| 時系列（デフォルト） | 明確なキャリアの進展。ほとんどの仕事の応募に適しています。 |
| 機能型 / スキル優先 | キャリアチェンジャー、大きなギャップ、軍から民間への転身。 |
| ハイブリッド / コンビネーション | ブランドを再構築するシニアプロフェッショナル、強力な経験を持つキャリアチェンジャー。 |
| アカデミックCV | 大学、研究、博士号、博士研究員。 |
| エグゼクティブ / 取締役会バイオ | Cスイート、社外取締役、アドバイザリー。 |
| ポートフォリオ主導 | デザイナー、建築家、クリエイティブ。 |
データ抽出ルール
LinkedIn URL
ページがブロックされているか、コンテンツが返されない場合は、すぐに停止し、次のように尋ねます：
「LinkedInがフェッチをブロックしました。LinkedInプロフィールをPDFとしてエクスポートし（LinkedIn → 自分 → 設定 → データプライバシー → データのコピーを取得）、アップロードしてください。」
アクセス可能な場合は、次の順序で抽出します：
- フルネームと見出し
- 連絡先情報（電子メール、電話、住所 — 公開情報のみ）
- プロフェッショナルサマリー / About
- 職務経験：役職、会社、場所、日付、箇条書き
- 学歴：学位、機関、日付、成績/優等
- スキル（最も支持されているスキルにフラグを立てる）
- 認定資格とライセンス
- プロジェクト
- 実績、栄誉、賞
- ボランティア経験
- 言語と習熟度
- 出版物、特許、コース
LinkedIn PDF
ハードルール：
- ドキュメントに物理的に存在するもののみを抽出します。
- すべての日付をそのまま保持します。
- セクションがない場合は、[未提供] とマークします。黙ってスキップしないでください。
- 異なる役割の箇条書きをマージしないでください。
- スキャンされている場合：OCRを適用し、続行する前に次の警告を表示します：
「このドキュメントの読み取りにOCRが使用されました。続行する前に、以下の抽出テキストの精度を確認してください。」
ポートフォリオ / 個人ウェブサイト
抽出：
- About / bio → プロフェッショナルサマリー
- プロジェクト：名前、説明、技術、成果、ライブ/リポジトリURL
- スキルとサービス
- 推薦の言葉やクライアントロゴ → 実績
- ケーススタディ → それぞれ2～4個の箇条書き
- ブログ投稿や記事 → 出版物 / ソートリーダーシップ
- 連絡先詳細
アンケート
一度に一つの質問。回答を待ってから続行します。 ユーザーが明示的にフォームを要求しない限り、完全なリストは表示しないでください。
Q1. フルネーム（CVに表示する通り）
Q2. 希望する職種または役割
Q3. 電子メールアドレス
Q4. 国番号を含む電話番号（任意ですが推奨）
Q5. 居住する市区町村と国
Q6. LinkedIn URL（任意）
Q7. ポートフォリオ、GitHub、または個人ウェブサイトのURL（任意）
Q8. プロフェッショナルサマリー — 2～3文で自己紹介（リライトされます）
Q9. 職務経験 — 各役割について：
- 役職
- 会社名と業界
- 雇用形態（正社員 / パートタイム / 契約 / フリーランス / インターンシップ）
- 勤務地またはリモート
- 開始日と終了日（または「現在」）
- 3～6の主な責任と成果
- 測定可能な結果（数字、%、収益、チーム規模、予算）
Q10. 学歴 — 各資格について：
- 学位または証明書の名称
- 機関名と国
- 開始年と卒業年
- 成績、GPA、または分類（注目すべき場合）
- 論文または関連モジュール（任意。アカデミック/エントリーレベルのみ）
Q11. 技術スキルとプロフェッショナルスキル
（Expert / Proficient / Familiar に分けるよう依頼）
Q12. プロジェクト — 各プロジェクトについて：
- 名前
- 目的
- あなたの具体的な役割
- 使用した技術または方法
- 成果または影響
Q13. 認定資格（名前、発行機関、日付、有効期限がある場合）
Q14. 実績、賞、または表彰
Q15. 言語と習熟度：ネイティブ / 流暢 / ビジネス / 会話 / 基礎
Q16. ボランティアまたはオープンソース活動（任意）
Q17. 出版物、講演、メディア掲載（任意）
Q18. 希望するCVフォーマット：時系列 / 機能型 / ハイブリッド / アカデミック / エグゼクティブ
Q19. 対象国または雇用市場
Q20. 雇用空白期間はありますか？日付と簡単な理由 — 建設的に説明されます。
既存のCVまたはドラフト
ルール：
- すべての事実を保持：役職、会社、日付、機関、成績。
- 弱いまたは受動的な箇条書きを強力なアクションワードでリライトします。
- 役割間の繰り返しを削除します。
- 文法、句読点、スペルを修正します。
- 時制を修正：完了した役割は過去形、現在の役割は現在形。
- すべての禁止フレーズを置き換えます（セクション7c）。
- 自然な範囲でATSキーワード密度を向上させます。キーワードを詰め込みすぎないでください。
- 対象市場や経験年数に合わない場合は、セクションの順序を再構成します。
- オリジナルに存在しない経験、資格、指標、スキルを追加しないでください。
GitHubプロフィール
抽出：
- Bio / タグライン → プロフェッショナルサマリーを補足
- 固定されたリポジトリ：名前、説明、技術スタック、スター/フォーク
- 貢献活動（アクティブな年数、使用言語）
- 主要プロジェクトのコンテキストのためのREADMEコンテンツ
- コミット数だけで経験年数を推測しないでください
雇用空白期間と特別な状況
空白期間が3ヶ月未満： 特別な扱いは不要。
空白期間が3～12ヶ月： 1行のエントリ：
「キャリアブレイク — [簡単で正直な理由：自己啓発 / 介護 / 旅行 / 健康]」
空白期間が12ヶ月超： 経験セクションに中立的なフレーミングのエントリを追加。空白期間中のスキル向上、フリーランス、ボランティア、または関連活動を強調。活動を捏造しないでください。
契約 / フリーランス / パートタイム： 雇用形態を明確にラベル付け。複数の短期契約は、スキル分野が共通する場合、1つの包括エントリ（例：「フリーランスコンサルタント」）にグループ化します。
複数の役割を同時に： 両方を正確な重複期間でリスト。必要に応じて「（[他の役割]と同時）」を追加。
初期または無関係な役割（10年以上前）： シニアプロフェッショナルの場合、対象の役割に直接関連しない限り、1行に凝縮。
新卒者： 学歴 → プロジェクト → スキル → インターンシップの順でリード。実践的なスキルの証明として学術プロジェクトを使用。
軍から民間への転身： すべての階級と専門用語を民間の同等物に翻訳。指揮範囲を定量化（例：「35名の要員と200万ドルの装備を管理」）。
非英語ソース： 正確に翻訳。機関名と会社名は元の言語で保持し、初出時に英語訳を括弧内に追加。翻訳をネイティブスピーカーにレビューしてもらうようユーザーにアドバイス。
複数ソースのマージ
- 抽出されたすべてのデータを組み合わせてマスタープロフィールを構築します。
- 重複を排除：各エントリの最も詳細なバージョンを保持します。
- 2つのソースが日付や役職で矛盾する場合は、フラグを立ててユーザーに確認を求めます。
- ギャップを特定。重要な不足データについてのみフォローアップ質問を行います。
- 詳細を決して捏造しないでください。ユーザーが確認するまで [未提供] とマークします。
CVセクションの順序
時系列（デフォルト — ミッド/シニア）
1. フルネーム
2. 連絡先情報（電子メール | 電話 | LinkedIn | ポートフォリオ | 市区町村、国）
3. プロフェッショナルサマリー
4. コアスキル
5. 職務経験（逆年代順）
6. 学歴（逆年代順）
7. 認定資格とライセンス
8. プロジェクト
9. 技術スキル（グループ化：言語 | フレームワーク | ツール | プラットフォーム）
10. 実績と賞
11. ボランティア経験
12. 出版物 / 講演
13. 言語
14. 追加情報
新卒者 / 学生
1. フルネーム + 連絡先情報
2. プロフェッショナルサマリー / 目的
3. 学歴
4. プロジェクトとコースワーク
5. スキル
6. 職務経験 / インターンシップ
7. 認定資格
8. 課外活動 / ボランティア
9. 言語
機能型 / スキル優先（キャリアチェンジャー、大きなギャップ）
1. フルネーム + 連絡先情報
2. プロフェッショナルサマリー
3. コアコンピテンシー / スキル
4. 主な実績
5. 職歴（会社、役職、日付 — 最小限の箇条書き）
6. 学歴
7. 認定資格
8. 言語
アカデミックCV
1. フルネーム + 連絡先 + ORCID / ResearchGate
2. 研究関心
3. 学歴
4. アカデミックポジション
5. 出版物
6. 助成金と資金
7. 教育経験
8. 指導
9. 賞と栄誉
10. 学会発表
11. プロフェッショナルメンバーシップ
12. スキル
13. 参考文献
エグゼクティブ / 取締役会
1. フルネーム + 連絡先情報
2. エグゼクティブサマリー
3. コアコンピテンシー
4. 取締役会およびアドバイザリーの役割
5. エグゼクティブ経験
6. 学歴と資格
7. 出版物 / メディア / 講演
8. プロフェッショナルメンバーシップ
9. 追加情報
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