Zenine/resume-intelligence-hub

Resume Intelligence Hub（キャリアインテリジェンスハブ）

個人向けAI駆動キャリア管理リポジトリのための、意見に基づいた方法論とスキャフォールディングです。業界や経験年数を問わず、中国語と英語の両方で利用できます。研究/助成金トラックはオプションであり、ほとんどのユーザーは必要ありません。

このスキルを使用するタイミング

使用するケース:

• ユーザーが個人の履歴書/職務経歴書管理システムをゼロから作成したい場合
• ユーザーが散在する履歴書/職務経歴書を1つの真実の情報源に統合したい場合
• ユーザーがストレッチターゲットを設定し、現在のポジションとそのターゲットの間のギャップ分析を実行する必要がある場合（キャリアコンパスのユースケース）
• ユーザーがJD（ジョブディスクリプション）に合わせた履歴書の生成を必要とする場合
• ユーザーが自身の実績ライブラリに基づいた面接コーチングを希望する場合
• ユーザーが学術助成金/研究資金を申請しており、研究プロファイルトラックが必要な場合（オプション）
• ユーザーがこの方法論を他の人（友人、家族、同僚）に適用するよう依頼する場合

使用しないケース:

• ユーザーが1回だけ履歴書を書きたい場合（ハブは不要 — 直接作成）
• ユーザーがインフラストラクチャなしで一般的な履歴書のヒントを求めている場合

コア哲学（非自明な設計上の決定）

これらがハブを機能させるための核心です。ブートストラップ時にはこれらを維持してください。

1. 単一の真実の情報源 — profiles/に事実データを保持し、生成された履歴書は派生データです。過去の履歴書はアーカイブ専用で、編集は一切行いません。
2. AGENTS.mdでのポジショニングロック — ターゲットとなる役割レベル/業界はAGENTS.mdの先頭で一度宣言します。すべての生成履歴書はそれにバイアスされます。ターゲットを変更する = 1つのファイルを編集するだけで、毎回再プロンプトする必要はありません。
3. デュアルトラックの分離（有効な場合） — 採用と研究/助成金申請では、フォーマット、言語、強調点が完全に異なります。データソースは分割されます: profiles/master.md 対 profiles/research.md。統合しないでください。
4. 検証システム、パス参照のみ — 機密性の高い原本（身分証明書、契約書、証明書、任命状、卒業証書）はGitにコピーしません。verification/references.mdは、ローカル/クラウド/公開URLの場所へのパス参照インデックスを保持します。リポジトリは共有可能なまま、原本はバージョン管理の対象外となります。
5. 重要な提出前の公開ソースクロスチェック — シニア役割の面接や助成金申請の前に、verification/{date}-web-check.mdパスを実行して、すべての重要な主張をクロスチェックします。
6. todo.md 対 changelog.md — todoは未完了の作業のみ。完了した項目はchangelogに移動し、日付を付けて逆時系列で管理します。古い [x] マークが蓄積されることはありません。
7. アプリケーションごとのフォルダ — 各試行は jobs/applications/{company}-{role}-{YYYY-MM-DD}/ に保存されます。同じ会社、2回目の試行 = 2番目のフォルダ。
8. STARストーリーは別のアセット — profiles/stories.mdは面接で使えるナラティブを保持し、事実データの master.md とは別のものです。
9. 単一言語での出力 — ハブはすべて中国語またはすべて英語のいずれかです。ブートストラップ時に1つを選択し、混在させないでください。

参照フレームワーク（コーチング時に名前で引用）

ハブのワークフローは確立されたフレームワークに基づいています。ユーザーをガイドする際にはフレームワークの名前を明示的に使用してください。これにより、ユーザーはさらに調査するための語彙を得られ、クラフトマンシップを示すことができます。

箇条書き — GoogleのXYZ formula（元Google SVP People Ops Laszlo Bock より）:

"Accomplished [X] as measured by [Y], by doing [Z]." 各箇条書きは、何をしたか、影響がどのように測定されたか、どのような行動がそれを生み出したかに答えます。

定量化 — ワンナンバールール: 各箇条書きには少なくとも1つの数字（人員数、パーセンテージ、金額、期間、規模）が含まれている必要があります。数字のない箇条書きは書き換え時に削除されます。

経験のナレーション — STAR（Situation, Task, Action, Result）: 行動面接やケーススタディ作成における主要なフォーマットです。profiles/stories.md で使用されます。

• CAR / PAR（Challenge-Action-Result / Problem-Action-Result） — STARが短い箇条書きには過剰に構造化されていると感じる場合のよりシンプルな代替手段。

行動面接 — BEI（Behavioral Event Interviewing, David McClelland）: 「〜のような経験を話してください」という質問の根底にある方法論。過去の行動が将来の行動を予測します — 一般的な話ではなく、特定の出来事を準備します。

ポジショニング — T字型スキル（McKinsey/IDEO）: 1つの垂直分野での深い専門知識 + 隣接分野での幅広い流暢さ。シニア役割では、π字型またはM字型（複数の深み）の場合もあります。ユーザーが自身のユニークな価値を説明するのを助ける際に使用します。

助成金提案 — Heilmeier Catechism（元DARPAディレクター George Heilmeier 氏）: すべての研究提案が答えるべき9つの質問。研究基盤とプロジェクトナラティブセクションの作成時に使用します:

1. 何をしようとしているのか？（専門用語なしで目的を明確に述べる）
2. 現在はどのように行われており、その限界は何か？
3. あなたのアプローチの新規性は何か、そしてなぜ成功するのか？
4. 誰が関心を持つのか？成功した場合、どのような違いが生まれるのか？
5. リスクと成果は何か？
6. 費用はどのくらいかかるか？
7. どのくらいの期間がかかるか？
8. 中間および最終の「試験」は何か？成功を確認するには？
9. 出口戦略は何か？

キャリア計画 — キャリアキャピタル（Cal Newport, 『So Good They Can't Ignore You』）: 希少で価値のあるスキルがレバレッジを生み出します。ギャップ分析を行う際に、「あなたはどんなキャピタルを持っていますか？何に投資する価値がありますか？」と尋ねます。

目標設定 — SMART（Specific, Measurable, Achievable, Relevant, Time-bound）: todo.md で優先順位を具体化するために使用します。

デューデリジェンス — トライアンギュレーション: 提出前に、すべての重要な主張には2つ以上の独立した公開ソースが必要です。workflows/verification.md の基盤。

ストレッチターゲットのヒューリスティック — 「現在より1-2レベル上、1.2-3倍の報酬、70%マッチ」:

• 現在の役職より1-2レベル上のターゲット役割。同じレベルの変更では切り替えコストを回収できないことが多い。3レベル以上は通常、非現実的。
• 外部への移動はプレミアムを伴う: 現在の総報酬の最低1.2-1.5倍。レベルアップと同時に会社の種類を変える場合（例：大企業 → 急成長スタートアップ、ストックオプションあり）は、ストレッチの上限2-3倍。
• ~70%マッチで応募し、100%ではない。シニア採用は役割に成長することが期待されます。
• 温かい紹介 >> 冷たい応募（約10倍のコンバージョン率）。大量応募の前にネットワークを活性化させましょう。
• 例外: キャリアチェンジ（給与ダウンは正常）、意図的なダウンシフト、市場の天井に達している場合、初期キャリア（乗数が小さい）。
• workflows/jd-sourcing.md の基盤。

AI IDE互換性

正規の指示ファイルは AGENTS.md — クロスIDE標準（Claude Code、Cursor、Codex、Cline、Windsurfなどが読み取ります）。このハブは、マークダウンコンテキストファイルを読み込む任意のAI IDEで動作します。readme.md のオンボーディングセクションでは、ユーザーが特定のIDEに接続する方法を説明しています（Claude Codeレガシーの場合はシンボリックリンク、.cursor/rules/、.windsurfrules、.github/copilot-instructions.md へのコピー/シンボリックリンクなど）。

インテントルーティング: 実行するフロー

何をする前に、ユーザーの作業ディレクトリにハブがすでに存在するかどうか、およびユーザーが実際に何を求めているかを確認します:

ハブは存在しますか？	ユーザーの意図	アクション
いいえ	ハブを構築する / 履歴書を統合する	以下のブートストラップインタビューを実行（Q1～Q7、次にステップ2～7）
いいえ	ギャップ分析 / JD調整 / 面接対策	まずブートストラップを実行 — 空の profiles/ では分析や調整はできません。ユーザーに伝え、次にインタビューを実行
はい	方向性の設定 / 「次にどこを目指すべきか」 / ギャップ分析	workflows/career-planning.md へ。このセクションはスキップ
はい	その他（JDソーシング/調整/面接/検証/助成金）	対応する workflows/*.md へ。このセクションはスキップ
はい、ただし profiles/master.md が薄い	任意のワークフローリクエスト	リクエストされたワークフローを一時停止。まず既存のマテリアルからプロファイルをシード（workflows/career-planning.md ステップ1の「ガベージイン」警告を参照）

既存のハブの検出: 現在のディレクトリ（またはユーザーが指定したディレクトリ）に AGENTS.md + profiles/master.md があるか確認します。

セットアップワークフロー: ブートストラップインタビュー

ユーザーがこのスキルを呼び出して新しいハブを作成する場合、ファイルを作成する前にこのインタビューを実行します。一度に1つずつ質問してください。すべての質問を一度に投げかけないでください。

質問1 — 言語

「このハブは中国語または英語のどちらにしますか？テンプレートは言語を混在させません。」

• cn → templates/cn/ を使用
• en → templates/en/ を使用

質問2 — 既存のマテリアル（ポジショニングの前に、早めに質問）

「既存の履歴書、職務経歴書、ポートフォリオ、経歴書類はありますか？ファイルを教えてください、またはフォルダに入れてください。まずそれらを読みます — そうすることで他のすべての質問に答えやすくなります。」

ほとんどのユーザーはすでに1～5枚の古い履歴書を持っています。ポジショニングについて質問する前にこれらを読むことが重要です:

• エージェントは実際のコンテンツから業界、経験年数、キャリアアークを推測できます
• ユーザーは抽象的に自分のポジショニングをうまく説明できないことが多い
• 古い履歴書はステップ4で profiles/master.md をシードし、何時間ものタイピングを節約します

任意の形式（PDF、DOCX、Markdown、貼り付けテキスト）を受け付けます。提供された場合はMarkdownに変換して脇に置いてください — ステップ2でハブのアーカイブディレクトリに移動します。

ユーザーがまだ何も持っていない場合でも問題ありません — そのまま進めてください。ただし、プロファイルの記入に時間がかかることに注意してください。

質問3 — 分野 / 業界

「あなたはどの分野または業界で働いていますか？（例：ソフトウェアエンジニアリング、金融、医療、デザイン、アカデミア、法律、マーケティング、製造、営業…）」

質問2でマテリアルが提供された場合は、読んだ内容に基づいて回答を提案し、確認を取ります（「あなたは {{分野}} にいらっしゃいますね — 正しいですか？」）。テクノロジーを想定しないでください。 デザイナーのハブは弁護士のものとは異なり、製造エンジニアのものとも異なります。

質問4 — ターゲット役割 / 経験年数

「どのような役割をターゲットにしていますか？（例：エントリーレベル、ミッドレベルIC、シニアIC、ファーストラインマネージャー、ディレクター、VP/役員、創業者、アカデミックPI）」

これはAGENTS.mdの「ポジショニングロック」になります。また、そのレベルで強調すべきことと軽視すべきことを尋ねます。例:

• シニアマネジメントの場合: チームサイズ、予算、P&L、組織横断、外部影響力を強調。個別の実行詳細は軽視。
• シニアICの場合: 深み、クラフトの質、オーナーシップを強調。関連性がない場合はピープルマネジメントは軽視。
• キャリアチェンジの場合: 移行可能スキルとモチベーションのナラティブを強調。

質問5 — 研究 / 助成金トラック？

「学術助成金、研究資金の申請も行いますか？または出版物/特許トラックが必要ですか？（単に仕事の応募だけなら、いいえと答えてください — オプションです。）」

• no（ほとんどのユーザー）→ profiles/research.md をスキップ、科研/ または research-archive/ をスキップ、助成金申請ワークフローをスキップ、AGENTS.mdから「デュアルトラック」の記述を削除
• yes → research.md、研究アーカイブ、助成金ワークフローを含める。フォローアップ: 「通常どのような種類の助成金を申請しますか？」（テンプレートのヘッダー例に影響）

質問6 — 履歴書の出力言語

「履歴書/職務経歴書はどの言語にしますか？」

• 中国語のみ / 英語のみ / 両方（ターゲット市場によってバイリンガル）

バイリンガルの場合、質問1のハブ言語は管理言語です。履歴書の出力言語はアプリケーションごとに選択します。

質問7 — リポジトリの場所

「リポジトリはどこに置きますか？（~/github/<username>-career または ~/Documents/career-hub を提案。プライベートな場所である必要があります — 公開リモートにプッシュしないでください。）」

ステップ2 — ディレクトリ構造を作成

回答に基づいて、templates/cn/ または templates/en/ からコピーします。質問5がnoの場合は研究トラックのファイルを削除します。回答をAGENTS.mdのポジショニングセクションに適用します — 他のテンプレートファイルは、エージェントがメールマージではなく会話を通じて内容を埋めるように構造化されています（以下の「テンプレート記入の慣例」を参照）。

ディレクトリスケルトン（中国語版）:

.
├── profiles/
│   ├── master.md          # 招聘数据源
│   ├── research.md        # 仅科研轨启用时
│   ├── skills.md
│   └── stories.md
├── jobs/
│   ├── templates/
│   ├── market-watch/
│   └── applications/
├── verification/
│   ├── references.md
│   └── 证书资质/            # 或 credentials/（英文）
├── assessments/            # 性格测评、360 反馈等（可选，interview-prep 工作流引用）
├── 简历/                    # 或 resumes-archive/（英文）
├── 科研/                    # 仅科研轨启用时
├── AGENTS.md
├── readme.md
├── todo.md
└── changelog.md

英語版: ディレクトリ名を翻訳（简历/ → resumes-archive/、科研/ → research-archive/、证书资质/ → credentials/）。assessments/ はそのままです。

なぜ output/ や prompts/ がないのか: アプリケーションごとのフォルダ（jobs/applications/{company}-{role}-{date}/）はすでに生成された履歴書/カバーレター/準備資料を保存します。トップレベルの output/ は冗長です。ユーザーが再利用可能なプロンプトテンプレートのキュレーションを開始した場合、必要に応じて prompts/ を追加します。

ステップ3 — インポートしたマテリアルをアーカイブに移動

質問2で既存の履歴書/職務経歴書が提供された場合、それらを 简历/（または resumes-archive/）にコピーし、関連する場合は 科研/（または research-archive/）にもコピーします。原本を保持し、それぞれの隣にMarkdown変換を追加します。

ステップ4 — AGENTS.md をシード

これが最も重要なファイルです。templates/<lang>/AGENTS.md をウォークスルーし、質問3+質問4の回答からポジショニングロックセクションを埋めます。質問5がnoの場合は、研究トラックのセクションを削除します。

ステップ5 — スタータープロファイルをシード

profiles/master.md を開きます。2つのシナリオ:

• 質問2でマテリアルが提供された場合: アーカイブされた履歴書を master.md に統合して下書きを提案し、ユーザーにギャップ（連絡先、定量化された成果、古い履歴書にない最近の役割）を埋めるよう依頼します。
• マテリアルがない場合: 最新の役割から順に、セクションごとにウォークスルーします。

ステップ6 — git を初期化

git init
echo '.DS_Store' > .gitignore
echo '*.tmp' >> .gitignore
# 履歴書の内容はgitignoreしないでください
git add . && git commit -m "Initial hub scaffold"

ユーザーに注意: プライベートリモートのみ。公開GitHubリポジトリにプッシュしないでください。

ステップ7 — 次のステップのチェックリストを提示

ユーザーを中途半端なハブに放置しないでください。シードされたプロファイルをスキャンし、優先順位付けされたパンチリストを todo.md の「本周优先」/「This week's priorities」に書き込みます。ブートストラップ直後の典型的な項目:

• 最も