Resume Creator（レジュメクリエイター）
第一原理思考、Google XYZ形式、Web調査、反復的なビジュアル調整を活用して、カスタマイズされたプロフェッショナルな履歴書を作成する総合スキルです。
このスキルを使用するタイミング
- ユーザーが新しい履歴書を作成したい場合
- ユーザーが既存の履歴書を更新・最適化したい場合
- ユーザーが求人応募、求人情報、またはターゲット企業について言及した場合
- ユーザーが履歴書のフォーマットやCV作成について質問した場合
- ユーザーが特定の職種に合わせて履歴書を調整したい場合
プロセス概要
フェーズ1: 情報収集
-
既存の資料を読む（利用可能な場合）:
- 既存の履歴書（PDF、Word、またはテキスト）
- LinkedInプロフィールのスクリーンショット（ClaudeはLinkedIn URLに直接アクセスできません）
- 実績や講演に関するLinkedIn投稿
- ポートフォリオや個人ウェブサイト
-
ターゲットを理解する:
- 求人情報（提供されている場合）
- ターゲット企業と職種
- 業界・職種タイプ
- キャリア目標
-
Web検索でターゲット企業を調査する:
- 企業文化と価値観
- 技術スタックとエンジニアリングプラクティス
- 最近のニュース、資金調達、製品
- 候補者に求めるもの
- 企業のAUM/規模/指標（コンテキスト用）
- 検索例:
- "{company} engineering blog hiring"
- "{company} careers culture values"
- "{role} at {company} interview what they look for"
- "{company} AUM assets under management"（金融向け）
-
不足情報をユーザーに質問する:
- 履歴書に載っていない最近の経験
- 指標を伴う具体的な実績
- 使用したスキルと技術
- プロジェクトや講演活動
- プロジェクトに費やした時間（スピード指標用）
- クライアントの詳細（AUM、規模、業界）
フェーズ2: Google XYZ形式分析
XYZ式: "[Z]を実行することにより、[Y]として測定される[X]を達成"
- X = 実績・成果（アクション動詞：構築、設計、出荷、主導）
- Y = 定量化可能な指標（％、時間、金額、ユーザー数、精度）
- Z = どのように行ったか（方法、技術、アプローチ）
記述前に各箇条書きを分析:
| 箇条書き | X (何を) | Y (指標) | Z (どのように) | スコア |
|---|---|---|---|---|
| 例 | コネクタを構築 | 2週間、数千ドキュメント | Delta API、Redis | 3/3 ✓ |
目標: すべての箇条書きが3/3のスコアを獲得すること
ユーザーから抽出する一般的な指標:
- 構築にかかった時間（「2週間で」「1週間で」）
- 精度の向上（「125%向上」「90%精度」「<3%エラー率」）
- 規模（「数千ドキュメント」「400+ラウンド」「90+企業」）
- コスト削減（「時間を数時間から数分に短縮」「50%高速化」）
- クライアントのコンテキスト（「$100B以上のAUMクライアント」「フォーチュン500」）
- オーディエンス規模（「150+ビルダー」「100+参加者」）
フェーズ3: 第一原理分析
記述前に第一原理から分析:
-
採用担当者が求めるものを調査:
- Web検索: "{role} resume what hiring managers look for 2024"
- Web検索: "Google XYZ resume format"
- 履歴書が8秒未満でスキャンされる現実を理解する
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アライメント分析: 以下のマッピングテーブルを作成: | 職務要件 | ユーザーの経験 | ギャップ/強み |
-
Paul Graham / YCスタイルの考慮事項（スタートアップ向け）:
- 役職ではなく、BUILT（構築したもの）を前面に出す
- 実行速度を示す（「X週間で出荷」「2週間で構築」）
- すべてを定量化する（％、数値、規模）
- ビルダー調：「構築」「出荷」「設計」「獲得」—「責任者」は避ける
- 企業の専門用語を排除する
-
重複を避ける:
- 箇条書き内の指標がヘッダーやサブヘッダーの情報と重複していないか確認
- 例：ヘッダーに「フォーチュン500クライアントにサービス提供」とある場合、箇条書きで「フォーチュン500クライアント」と書かない
フェーズ4: LaTeX履歴書作成
HarvardスタイルのLaTeXテンプレートを使用:
- クリーンなヘッダー（氏名、場所、連絡先、リンク）
- 色付きのヘッダーバーなし—クリーンな白背景
- セクション順序: 経験 → プロジェクト・講演 → スキル → 学歴 → リーダーシップ
- 通貨記号は€を使用
- 最大1ページ（重要）
主要フォーマット:
- フォント: Helvetica Neue（または類似のサンセリフ）
- 色: ネイビーブルー（#14-2D-4B / RGB 20,45,75）をセクションに使用
- 余白: 約0.5インチ
- 行間: 1.05
\setstretch{1.05}を使用して読みやすくする
句読点ガイドライン:
- 節をつなぐにはカンマまたはセミコロンを使用し、emダッシュ（--）は使用しない
- emダッシュ（--）はヘッダーの日付範囲にのみ使用（例：「2025年9月--現在」）
- セミコロンを使用して、1つの箇条書き内で個別の実績を区切る
リンク書式:
- LinkedInや外部の証明がある項目の横に、小さなネイビーのテキストで
[link]を追加 - 書式:
{\color{sectioncolor}\footnotesize[\href{URL}{link}]}
フェーズ5: 反復的なビジュアル調整
重要: LaTeXファイル作成後、ビジュアルを反復調整:
-
PDFにコンパイル:
xelatex -interaction=nonstopmode resume.tex -
ページ数を確認: 正確に1ページである必要がある
- 2ページの場合：スペーシングを縮小、テキストを詰める、箇条書きを結合
- 必要に応じて
\titlespacing*{\section}{0pt}{6pt}{2pt}を調整 - 必要に応じて
\setlist[itemize]{itemsep=1pt, parsep=0pt, topsep=1pt}を調整
-
問題がないか確認:
- 1ページに収まっているか？
- スペーシングはバランスが取れているか？
- オーバーフローの問題はないか？
- タイポグラフィはきれいか？
- 冗長な情報はないか？
-
完璧になるまで繰り返す
フェーズ6: 最終納品
- 最終PDFを保存:
Resume_[名前]_[職種]_[年].pdf - .texソースファイルも同じ命名規則で保持
- 一時ファイルを削除（.aux、.log、.out）
- ユーザーにPDFを開く
コンテンツガイドライン
経験箇条書き - XYZ例
優れたXYZ箇条書き:
- 2週間でSharePointコネクタを構築し、数千のエンタープライズドキュメントの自動インデックスを可能にし、管理設定時間を数時間から数分に短縮
- NL-to-SQL用のSnowflakeサブエージェントを設計し、クエリ精度を125%向上；$100B以上のAUMクライアントに導入、4回以上の検証サイクルを主導
- エージェンティックファンディング抽出を構築、400以上のラウンドで<3%のエラー率を達成、手動ラベリングデータと独自プロバイダーに対して検証済み
- 150人以上のビルダー向けにDSPyライブ最適化トークを実施、グローバルニュースレター（5万人以上の購読者）で紹介
避けるべき弱い箇条書き:
- プラットフォーム開発の責任者（指標なし、方法なし）
- さまざまなプロジェクトに携わった（曖昧）
- Redisを使用してコネクタを構築（指標なし、成果なし）
関連箇条書きの結合
2つの箇条書きが関連している場合、結合する:
- 結合前: 「Snowflakeエージェントを設計」＋「クライアントのフィールドエンジニアとして導入」
- 結合後: 「NL-to-SQL用のSnowflakeサブエージェントを設計、精度を125%向上；$100B以上のAUMクライアントに導入、4回以上の検証サイクルを主導」
スキルの整理
- AI/ML: LangChain、LangGraph、DSPy、MCP、OpenAI/Anthropic/Google APIs、RAG、Vector DBs、Embeddings
- フルスタック: Next.js、React、TypeScript、Tailwind、Node.js、Python、REST APIs
- データ・インフラ: Postgres、Snowflake、Redis、Microsoft Graph、GCP、Azure、Docker
- 言語: ドイツ語（ネイティブ）、英語（流暢）
ユーザーによるこのスキルの使用方法
最良の結果を得るには、以下を提供してください:
- 現在の履歴書（PDFまたはテキスト）
- LinkedInのスクリーンショット（プロフィール、経験、投稿）— ClaudeはLinkedIn URLに直接アクセスできません
- 求人情報またはターゲット企業・職種
- 履歴書に載っていない最近の実績
- 指標: 費やした時間、精度の数値、規模、クライアントの詳細
例:
[会社名]のAIエンジニア職に合わせて履歴書を更新してください。
現在の履歴書を添付します: [PDFを添付]
LinkedInの投稿: [スクリーンショットを添付]
補足情報:
- SharePointコネクタを2週間で構築しました
- クライアントは$100B以上のAUMです
- 4回の検証サイクル後、90%の精度を達成しました