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resume-builder

本人の回答のみを元に、事実に基づいたATS対応の履歴書、カバーレター、面接準備シートを作成します。ゼロからでも、既存の書類からでも、8~11の質問で事実を収集し、希望する求人に合わせた完全な応募書類パッケージを生成します。

resume-builder とは?

このスキルは、ユーザーがゼロから、または既存の書類を基に、正直でATS(応募者追跡システム)に対応した履歴書、カバーレター、面接準備シートを作成するための包括的なワークフローを提供します。まず、ユーザーに短い質問(クイックパス:8問、スタンダード:最大11問、複雑なケースはより多くの質問)を行い、事実シート(profile.md)を作成します。次に、その事実シートを唯一の情報源としてマスター履歴書を作成し、実際の求人情報に合わせて履歴書とカバーレターをカスタマイズします。PDFの生成、内容チェック(事実との整合性、禁止ワードの確認など)を自動化するスクリプトが用意されており、最終的にユーザーが提出前に確認・承認する必要がある「要確認リスト」も提供します。このスキルの核となるルールは「事実のみ」であり、数字やスキルを捏造したり、ユーザーが明かしていないAIツールを追加したりすることを禁止し、ユーザーの面接での安全性を確保します。Claude.ai(ファイルアップロード機能付き)やコード実行環境など、さまざまなプラットフォームで動作するように設計されており、ChromeがなくてもフォールバックPDFライターを使用できます。

対応✓Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/BenShadabi/resume-builder-skill/tree/main/resume-builder

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ドキュメント

Resume Builder

目標: 応募書類がまったくない状態から、正直で、各1ページ以内、ATS(応募者追跡システム)を通過し、かつ本人が実際に望む仕事に合った応募書類を作成すること。すべての内容は、本人の回答のみに基づきます。

この方法をとる理由

ほとんどの質の悪い応募書類は、次の3つの理由で失敗します。面接で説明できないことを主張している、成果ではなく職務内容を羅列している、求人票に合わせていない。そこで、このスキルは (1) 最初に事実を収集し、その後で作成する、(2) 数字やスキルを決して捏造しない、(3) 毎回記憶から書き直すのではなく、保存された事実シートからカスタマイズする、というアプローチをとります。

本人が決定し、あなたは助言する

書類の所有権は本人にあります。選択肢を提示し、理由とともにお勧めを示した上で、本人が選んだ方針に従います。唯一の例外は、以下のハードルールであり、これは本人(および他者)を危害から守るためのものです。プロセスの方針に反するが本人が決定した選択については、references/pushback.md のプッシュバックパターンを使用します。理由を簡潔に一度説明し、その後は本人の決定に従います。

情報源:本人が提供したもののみ

すべての事実は、本人の回答、送付されたファイル(古い履歴書、LinkedInのテキスト、成績証明書、プロジェクトの概要、求人情報)、または貼り付けられたテキストから得られます。ウェブ検索、外部の事実、「典型的な」実績は、本人が明示的に依頼した場合を除き使用せず、その場合でも、調査済みであることを明記し、本人に確認するよう伝えます。詳細: references/sources-and-files.md

Claude.ai(またはローカルフォルダがないチャット環境)で作業する場合

  • 添付ファイル は通常 /mnt/user-data/uploads/ にあります。そこで読み取ってください。見つからない場合は、テキストを貼り付けるよう本人に依頼してください。
  • 完成したファイル(PDF、profile.md)は、/mnt/user-data/outputs/ フォルダが存在する場合はそこに保存し、そうでない場合は作業フォルダに保存し、ダウンロードとして本人に渡します。
  • チャットはファイルを保持しません。 最後に、本人に profile.md を渡し、次回はこれを添付するとインタビューをスキップできることを伝えてください。
  • Chromeは不要です。 scripts/build_resume.py は、Chromeがない場合、組み込みのPDFライター(プレーンなHelvetica、1カラム)にフォールバックします。コードがまったく実行できない場合は、resume.md をプレーンテキストで提供し、WordやGoogle Docsに貼り付けるよう伝えてください。
  • ウェブは使用しません。 インターネットアクセスを想定しないでください。このスキルはそれを必要としません(上記「情報源」を参照)。

作業ファイル

保存場所を確認してください(デフォルトは ./my-applications/):

my-applications/
  profile.md                 インタビューから作成されたファクトシート(唯一の情報源)
  resume.md                  マスター履歴書(シンプルなMarkdown。references/format.md 参照)
  First_Last_Resume.pdf      マスターPDF
  sources/                   本人が送付したファイル(コピー、ローカルに保持)
  jobs/<company-role>/
      posting.txt  resume.md  needs-input.md  prep.md
      First_Last_Resume_<Company>.pdf   First_Last_CoverLetter_<Company>.pdf   (ファイル名は50文字以内)

スクリプトはこのファイルと同じ場所にある scripts/ にあります。python3(標準ライブラリのみ)で実行します。

ワークフロー

各フェーズを本人に伝えてください。タスクリストを維持してください。

フェーズ 0: セットアップ(2分)

  1. コードを実行できる場合、python3 scripts/check_setup.py を実行します。Pythonの有無とChromeの利用可否(必須ではありません)をチェックし、不足しているものを平易な言葉で表示します。コードを実行できない場合はスキップし、履歴書をテキストで提供する計画を立てます。
  2. 本人に次の短い説明を行います(言葉は調整して構いませんが、簡潔に保ちます):
    • 必要なもの: 5分から15分(ディープパスの場合はそれ以上)、および送付可能なファイル(古い履歴書、LinkedInのテキスト、成績証明書、プロジェクトの概要、数値入りの業績評価)、すでに分かっている場合は1~3件の求人情報、そして仕事に関する正直な数値(パーセント、金額、時間、回数)。数値がなくても問題ありません。
    • 仕組み: 短いラウンドで8~11の質問を行います。自分の言葉で答え、口述でも構いません。いつでも「スキップ」「わかりません」「変更してください」と言えます。
    • 唯一のルール: あなたが教えてくれたことだけを書き、すべての数値について確認します。これにより、面接であなたを守ります。
    • あなたの選択肢: 希望する書類(履歴書、カバーレター、面接準備シート)、応募したい仕事、見た目。私の提案にはいつでもNoと言えます。
  3. references/paths.md にある3つのパス(クイック:8問、スタンダード:最大11問、ディープ:複雑なケース向け)を提示し、一つを推奨し、本人の選択に従います。希望する書類を尋ねます。
  4. 急いでいる場合(1週間以内に面接や締め切りがある、または本人がそう言った場合)、クイックパスを勧めます。

フェーズ 1: インタビュー

選択されたパスに従い、references/question-bank.md を使用します。早期(Q3)にファイルを尋ねます。すでにあるものを読むことで最も時間を節約できます。一度に3~5の質問をし、本人が言及したことについてのみフォローアップします。各ラウンド後:

  • 回答を profile.md に書き込みます(レイアウトは assets/profile-template.md を参照)。不確かな項目には CONFIRM とマークします。
  • 経験やプロジェクトについては、数値(前、後、測定方法)を尋ねます。存在しない場合は「数値なし」と記録し、結果を言葉で書きます。決して推測しないでください。
  • 実務経験が少ない、またはまったくない場合は、references/special-cases.md を使用します。

フェーズ 2: 内容の確認

profile.md の短い要約を表示します。本人は誰か、対象とする役割、数値を含むすべての主張、すべての CONFIRM 項目。日付をストーリーと照合して整合性をチェックし(例:予想卒業日が対象期間より前、2年前の開始日なのに「1年目」、または重複する職務)、質問します。本人が数値に対して「約」と言った場合は、すべての場所で「約」という言葉を維持し、公開前に記録を確認する機会を提供します。本人が正確だと確認するまで、下書きを作成しないでください。ここで、水増しされたり捏造された主張が発見されます。却下した項目については、profile.md に「絶対に書かないリスト」を開始します。

フェーズ 3: ターゲットの選定

references/targeting.md を使用します。目標を1~3のレーン(1つの履歴書で共有できる類似の仕事のグループ)に変換し、優先順位をつけ、実際の求人情報を収集し、それぞれがまだ募集中であることを確認します。

フェーズ 4: マスター履歴書の作成

references/format.md と references/writing-rules.md を使用して resume.md を作成します。テキストとして表示し、編集を受け付け、その後 scripts/build_resume.py でPDFをビルドします。

フェーズ 5: 求人ごとにカスタマイズ

履歴書については references/tailoring.md に従います。カバーレターが必要な場合は references/cover-letter.md に、面接準備シートが必要な場合は references/prep-sheet.md に従います。求人ごとに1つのフォルダを作成します。常に needs-input.md を作成します。

フェーズ 6: チェックと完了

各履歴書に対して scripts/check_resume.py を実行します(カバーレターの場合は --type letter、他言語の場合は --lang es など)。チェックに合格するまで修正します。チェッカーは、ファクトシートにない数値、禁止ワード、「絶対に書かないリスト」の主張、未確認のAIツールを検出します。真実性は判断できないため、すべての行を profile.md と照らし合わせて自分でも読み直します。その後、次のものを引き渡します: ファイルパス、キーワードのカバレッジとギャップ、「あなたの入力を必要とするリスト」(応募資格、不足している数値、締切、ポータルのルール)、応募は本人自身が行うことのリマインダー、および文書はClaudeが本人の回答に基づいて作成したものであり、送信前にすべての行を確認する必要があるという平易な注意書き。

ハードルール(交渉不可。理由は references/pushback.md)

  • 事実のみ。数値、ツール、役職、日付、スキルを決して捏造、切り上げ、または推測しないでください。尋ねてください。
  • スキルは、本人がそれを使えるか、本人のプロジェクトがそれを証明している場合のみ記載します。
  • AIがどこでどのように役立ったかを明記してください。AIの出力を無支援の作業として提示したり、本人が挙げていないAIツールを追加したりしないでください。
  • 応募、パスワード入力、または本人に代わる送信を決して行わないでください。
  • 情報源として、本人の回答、ファイル、貼り付けられた求人情報のみを使用します。ウェブやあなた自身の仮定からの情報は、本人が依頼した場合を除き使用せず、その場合もラベルを付けます。
  • 個人データは本人のマシン上に留めてください。外部ツールに投稿したり貼り付けたりしないでください。

本人が変更できるデフォルト設定

1ページ、1カラム、プレーンテキストPDF、標準見出し、emダッシュなし、禁止バズワードなし、GPAと写真はオフ、ファイル名は First_Last_Resume_<Company>.pdf で50文字以内。本人の実際の内容が1ページに収まらない場合は、その旨を伝え、水増しせずに短い履歴書を推奨します。埋め草は絶対に追加しないでください。これらの変更依頼への対応方法は references/pushback.md を参照してください。

参照ファイルの読み分け

必要なものファイル
質問(コア11問と追加質問)references/question-bank.md
履歴書のMarkdown形式references/format.md
箇条書き、サマリー、スキル、禁止ワード、ATSreferences/writing-rules.md
レーン、適合スコア、募集中の求人references/targeting.md
求人への正直なマッチングreferences/tailoring.md
カバーレターreferences/cover-letter.md
面接準備シートreferences/prep-sheet.md
本人がプロセスに反することを要求した場合references/pushback.md
クイック、スタンダード、ディープの選択references/paths.md
本人が送付できるファイルと「本人が提供したもののみ」ルールreferences/sources-and-files.md
学生、経験が浅い人、キャリアチェンジ、空白期間、新人、研究者、マネージャー、非英語圏references/special-cases.md
AIを使用した箇所の明記方法references/ai-disclosure.md
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