robertkameni/ai-engineering-team-simulator

ai-engineering-team-simulator は何をしますか？

AIを活用した求人分析バックエンド。求人情報のURLを送信するだけで、構造化された求人データ、品質インサイト、コンタクト戦略、そして送信可能なアウトリーチメッセージを一度のAPI呼び出しで取得できます。NestJS、TypeScript、Deepseekを採用。

機能

• 求人データの構造化: 求人情報からタイトル、会社名、スキル、給与範囲などの主要な情報を自動抽出します。
• 品質インサイト: 求人情報の品質を分析し、改善点を提案します。
• コンタクト戦略: 最適なコンタクト方法とタイミングを提案します。
• アウトリーチメッセージ: 企業の採用担当者に向けた、すぐに送信可能なメッセージを自動生成します。

使用方法

POST /analyze
Content-Type: application/json

{
  "jobUrl": "https://example.com/job-posting"
}

レスポンス例

{
  "jobData": {
    "title": "ソフトウェアエンジニア",
    "company": "株式会社テック",
    "skills": ["TypeScript", "NestJS", "React"],
    "salaryRange": "800万円 - 1200万円"
  },
  "qualityInsights": {
    "score": 85,
    "suggestions": ["給与範囲を明確に記載する", "リモートワークの可能性を明示する"]
  },
  "contactStrategy": {
    "bestChannel": "LinkedIn",
    "bestTime": "火曜日の午前中"
  },
  "outreachMessage": "お世話になっております。貴社のソフトウェアエンジニア求人に興味を持ちました..."
}

技術スタック

• NestJS: バックエンドフレームワーク
• TypeScript: プログラミング言語
• Deepseek: AIモデル

セットアップ

1. リポジトリをクローンします。
2. 依存関係をインストールします: npm install
3. 環境変数を設定します:
   • DEEPSEEK_API_KEY: Deepseek APIキー
4. サーバーを起動します: npm run start:dev
5. APIエンドポイントにリクエストを送信します。

対応プラットフォーム

• Claude Code
• Cursor
• Codex
• その他のAIエージェントプラットフォーム

ライセンス

MIT