Daniel-Boll/mercury

mercury は何をしますか？

Mercury — AIを活用した求職活動アシスタント。LinkedInプロフィール最適化、求人スカウト、履歴書の調整、リクルーターへのアウトリーチをエージェントスキルとして提供します。あらゆるAIアシスタント（OpenCode、Cursor、Claude Code、Cline）に対応。LinkedIn MCP + ブラウザ自動化を搭載。

特徴

• LinkedInプロフィール最適化: AIがあなたのプロフィールを分析し、改善点を提案します。キーワードの最適化や経験の強調など、採用担当者の目に留まりやすいプロフィールへと導きます。
• 求人自動スカウト: あなたのスキルや希望条件に基づき、LinkedIn上の求人情報を自動で収集・分析。最適な求人をレコメンドします。
• 履歴書の自動調整: 応募する企業やポジションに合わせて、履歴書や職務経歴書を自動で調整。キーワードや実績を強調し、選考通過率を向上させます。
• リクルーターへのアウトリーチ: ターゲットとする企業のリクルーターや採用担当者に対して、効果的なメッセージを生成・送信。返信率を高めるためのパーソナライズも自動化します。

対応プラットフォーム

• OpenCode
• Cursor
• Claude Code
• Cline

技術スタック

• LinkedIn MCP: LinkedInのデータにアクセスするためのModel Context Protocol。プロフィール情報、求人情報、ネットワーク情報などを取得します。
• ブラウザ自動化: PlaywrightやPuppeteerなどの技術を使用し、ブラウザ操作を自動化。ログインやデータのスクレイピング、アクションの実行を行います。

セットアップ

1. リポジトリをクローンします:

   git clone https://github.com/Daniel-Boll/mercury.git
   cd mercury
   

2. 依存関係をインストールします:

   npm install
   # または
   yarn install
   

3. 環境変数を設定します:

   cp .env.example .env
   # .envファイルを編集し、LinkedInの認証情報やAPIキーを設定
   

4. AIアシスタントにスキルを登録します（各プラットフォームの手順に従ってください）。

使い方

プロフィール最適化

> mercury optimize-profile

求人スカウト

> mercury scout-jobs --keywords "software engineer" --location "Tokyo"

履歴書調整

> mercury tailor-resume --job "https://linkedin.com/jobs/view/123456"

リクルーターアウトリーチ

> mercury reach-out --recruiter "https://linkedin.com/in/johndoe"

注意事項

• LinkedInの利用規約を遵守してください。自動化ツールの使用は、自己責任で行ってください。
• 機密情報（ログイン情報など）は安全に管理し、公開リポジトリには含めないでください。
• スキルを使用する際は、各AIアシスタントのリソース制限に注意してください。

ライセンス

MIT