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이력서 크리에이터

기본 원리, Google XYZ 형식, 회사 조사, LaTeX Harvard 스타일 포맷팅, 반복적인 시각적 개선을 통해 전문 이력서를 작성합니다. 사용자가 특정 직무, 회사 또는 경력 목표에 맞춰 이력서/CV를 작성, 업데이트 또는 최적화하려 할 때 사용하세요.

이력서 크리에이터란 무엇인가요?

이 스킬은 사용자가 특정 회사나 직무에 맞춰진 고품질의 전문 이력서를 만들 수 있도록 돕는 포괄적인 이력서 작성 도구입니다. 기본 원리 분석, Google XYZ 형식, 웹 검색을 통한 회사 리서치, 반복적인 시각적 개선 프로세스를 결합하여 단 1페이지 분량의 LaTeX Harvard 스타일 PDF 이력서를 생성합니다. Claude Code와 같은 터미널 기반 AI 에이전트에 최적화되어 있으며, 사용자가 제공한 기존 이력서, LinkedIn 스크린샷, 구직 공고를 분석하여 각 지원 항목에 맞춰 이력서를 맞춤 제작합니다. 이 과정은 정보 수집, XYZ 형식 분석 및 메트릭 추출, 기본 원리 기반 분석, LaTeX 생성, PDF 컴파일 및 페이지 수 확인을 포함한 시각적 보정, 최종 파일 전달의 6단계로 구성됩니다. 결국 사용자가 지원하는 역할에 대해 가장 강력하고 간결하며 영향력 있는 이력서를 만들 수 있도록 지원합니다.

지원 대상✓Claude Code✓Codex CLI~Cursor✓Antigravity
npx skills add https://github.com/majiayu000/claude-skill-registry/tree/HEAD/skills/devops/resume-creator

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이력서 크리에이터은(는) 무엇을 하나요?

기본 원리 사고, Google XYZ 형식, 웹 리서치, 반복적인 시각적 개선을 통해 맞춤형 전문 이력서를 제작하는 포괄적인 이력서 작성 스킬입니다.

이 스킬을 사용해야 할 때

  • 사용자가 새 이력서를 작성하려 할 때
  • 사용자가 기존 이력서를 업데이트/최적화하려 할 때
  • 사용자가 구직 지원, 구인 공고, 또는 대상 회사를 언급할 때
  • 사용자가 이력서 포맷이나 CV 작성에 대해 물어볼 때
  • 사용자가 특정 직무에 맞춰 이력서를 조정하려 할 때

프로세스 개요

1단계: 정보 수집

  1. 기존 자료 읽기 (가능한 경우):

    • 기존 이력서 (PDF, Word, 또는 텍스트)
    • LinkedIn 프로필 스크린샷 (Claude는 LinkedIn URL에 직접 접근할 수 없음)
    • 성과 및 발표 관련 LinkedIn 게시물
    • 포트폴리오 또는 개인 웹사이트
  2. 대상 이해:

    • 직무 설명 (제공된 경우)
    • 대상 회사 및 역할
    • 산업/역할 유형
    • 경력 목표
  3. 웹 검색을 통한 대상 회사 조사:

    • 회사 문화 및 가치관
    • 기술 스택 및 엔지니어링 관행
    • 최근 뉴스, 자금 조달, 제품
    • 회사가 지원자에게 원하는 것
    • 맥락을 위한 회사 AUM/규모/지표
    • 검색 예시:
      • "{회사} 엔지니어링 블로그 채용"
      • "{회사} 채용 문화 가치"
      • "{회사} {역할} 면접 그들이 찾는 것"
      • "{회사} AUM 운용 자산" (금융 업계)
  4. 누락된 정보 사용자에게 질문:

    • 이력서에 없는 최근 경험
    • 지표가 포함된 구체적인 성과
    • 사용 기술 및 기술 스택
    • 프로젝트 및 발표 활동
    • 프로젝트에 소요된 시간 (속도 지표용)
    • 고객 세부 정보 (AUM, 규모, 산업)

2단계: Google XYZ 형식 분석

XYZ 공식: "[X]를 달성했으며, 이는 [Y]로 측정되고, [Z]를 통해 이루어짐"

  • X = 성과/결과 (행동 동사: 구축, 설계, 출시, 주도)
  • Y = 정량화 가능한 지표 (%, 시간, 비용, 사용자, 정확도)
  • Z = 실행 방법 (방법, 기술, 접근 방식)

작성 전, 각 불릿을 분석하세요:

불릿X (무엇)Y (지표)Z (어떻게)점수
예시커넥터 구축2주, 수천 개 문서Delta API, Redis3/3 ✓

목표: 모든 불릿의 100%가 3/3 점수를 받아야 함

사용자로부터 추출할 일반적인 지표:

  • 구축 시간 ("2주 만에", "1주 만에")
  • 정확도 개선 ("125% 향상", "90% 정확도", "<3% 오류율")
  • 규모 ("수천 개 문서", "400+ 라운드", "90+ 기업")
  • 비용 절감 ("시간에서 분으로 단축", "50% 더 빠름")
  • 고객 맥락 ("$100B+ AUM 고객", "Fortune 500")
  • 청중 규모 ("150+ 개발자", "100+ 참석자")

3단계: 기본 원리 분석

작성 전, 기본 원리에서 분석:

  1. 채용 담당자가 찾는 것 조사:

    • 웹 검색: "{역할} 이력서 채용 담당자가 찾는 것 2024"
    • 웹 검색: "Google XYZ 이력서 형식"
    • 8초 미만 이력서 스캔 현실 이해
  2. 정렬 분석: 다음 매핑 테이블 생성: | 직무 요구 사항 | 사용자 경험 | 격차/강점 |

  3. Paul Graham / YC 스타일 고려 사항 (스타트업 역할):

    • 직함이 아닌 구축한 것으로 시작
    • 실행 속도 표시 ("X주 만에 출시", "2주 만에 구축")
    • 모든 것 정량화 (%, 숫자, 규모)
    • 빌더 어조: "책임자" 대신 "구축", "출시", "설계", "획득"
    • 기업용 전문 용어 제거
  4. 중복 방지:

    • 불릿의 지표가 헤더/서브헤더 정보와 중복되는지 확인
    • 예: 헤더에 "Fortune 500 고객 서비스"라고 되어 있으면 불릿에서 "Fortune 500 고객"을 다시 말하지 않음

4단계: LaTeX 이력서 생성

Harvard 스타일 LaTeX 템플릿 사용:

  • 깔끔한 헤더 (이름, 위치, 연락처, 링크)
  • 컬러 헤더 바 없음 - 깨끗한 흰색 배경
  • 섹션 순서: 경력 → 프로젝트 및 발표 → 기술 → 교육 → 리더십
  • 통화 기호는 € 사용
  • 최대 1페이지 (매우 중요)

주요 포맷:

  • 글꼴: Helvetica Neue (또는 유사 산세리프)
  • 색상: 네이비 블루 (#14-2D-4B / RGB 20,45,75) 섹션용
  • 여백: 약 0.5인치
  • 줄 간격: 1.05
  • 가독성을 위해 \setstretch{1.05} 사용

구두점 가이드라인:

  • 절을 연결할 때는 쉼표나 세미콜론 사용, 엠 대시(--)는 사용하지 않음
  • 엠 대시(--)는 헤더의 날짜 범위에만 사용 (예: "2025년 9월 -- 현재")
  • 하나의 불릿에서 별개의 성과를 구분할 때는 세미콜론 사용

링크 포맷:

  • LinkedIn/외부 증거가 있는 항목 옆에 작은 네이비 텍스트로 [링크] 추가
  • 형식: {\color{sectioncolor}\footnotesize[\href{URL}{link}]}

5단계: 반복적인 시각적 개선

매우 중요: LaTeX 파일 생성 후, 시각적으로 반복 개선:

  1. PDF로 컴파일:

    xelatex -interaction=nonstopmode resume.tex
    
  2. 페이지 수 확인: 정확히 1페이지여야 함

    • 2페이지인 경우: 간격 줄이기, 텍스트 좁히기, 불릿 결합
    • 필요한 경우 \titlespacing*{\section}{0pt}{6pt}{2pt} 조정
    • 필요한 경우 \setlist[itemize]{itemsep=1pt, parsep=0pt, topsep=1pt} 조정
  3. 문제 확인:

    • 1페이지에 맞게 들어갔는가?
    • 간격이 균형 잡혔는가?
    • 오버플로 문제는 없는가?
    • 타이포그래피가 깔끔한가?
    • 중복 정보는 없는가?
  4. 완벽해질 때까지 반복

6단계: 최종 전달

  1. 최종 PDF 저장: Resume_[이름]_[역할]_[년도].pdf
  2. 동일한 이름의 .tex 소스 파일 보관
  3. 임시 파일 정리 (.aux, .log, .out)
  4. 사용자를 위해 PDF 열기

콘텐츠 가이드라인

경력 불릿 - XYZ 예시

강력한 XYZ 불릿:

  • 2주 만에 SharePoint 커넥터를 구축하여 수천 개의 엔터프라이즈 문서 자동 인덱싱을 가능하게 하고, 관리자 설정 시간을 시간 단위에서 분 단위로 단축
  • NL-to-SQL용 Snowflake 하위 에이전트 설계, 쿼리 정확도 125% 향상; $100B+ AUM 고객에게 적용, 4회 이상 검증 주기 진행
  • 400+ 라운드에서 <3% 오류율로 에이전틱 펀딩 추출 구축, 수동 레이블링 데이터 및 독점 제공업체와 대조 검증
  • 150+ 개발자 대상 DSPy 실시간 최적화 강연 진행, 글로벌 뉴스레터 (50K+ 구독자)에 소개됨

피해야 할 약한 불릿:

  • 플랫폼 개발 책임 (지표 없음, 방법 없음)
  • 다양한 프로젝트 수행 (모호함)
  • Redis를 사용하여 커넥터 구축 (지표 없음, 결과 없음)

관련 불릿 결합

두 불릿이 관련된 경우 결합:

  • 전: "Snowflake 에이전트 설계" + "고객사 필드 엔지니어로 파견"
  • 후: "NL-to-SQL용 Snowflake 하위 에이전트 설계, 정확도 125% 향상; $100B+ AUM 고객에게 적용, 4회 이상 검증 주기 진행"

기술 구성

  • AI/ML: LangChain, LangGraph, DSPy, MCP, OpenAI/Anthropic/Google APIs, RAG, Vector DBs, Embeddings
  • 풀스택: Next.js, React, TypeScript, Tailwind, Node.js, Python, REST APIs
  • 데이터 및 인프라: Postgres, Snowflake, Redis, Microsoft Graph, GCP, Azure, Docker
  • 언어: 독일어 (원어민), 영어 (유창)

사용자가 이 스킬을 사용하는 방법

최상의 결과를 위해 다음을 제공하세요:

  1. 현재 이력서 (PDF 또는 텍스트)
  2. LinkedIn 스크린샷 (프로필, 경력, 게시물) — Claude는 LinkedIn URL에 직접 접근할 수 없습니다
  3. 구인 공고 또는 대상 회사/역할
  4. 이력서에 없는 최근 성과
  5. 지표: 소요 시간, 정확도 수치, 규모, 고객 세부 정보

예시:

[회사]의 AI 엔지니어 직무에 맞춰 이력서 업데이트를 도와주세요.
현재 이력서를 첨부합니다: [PDF 첨부]
LinkedIn 게시물: [스크린샷 첨부]

참고 사항:
- SharePoint 커넥터를 2주 만에 구축했습니다
- 고객은 $100B+ AUM을 보유하고 있습니다
- 4회 검증 주기 후 90% 정확도를 달성했습니다

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

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Builds, edit or validate Agent Skill through conversational discovery. Use when the user requests to "Create an Agent", "Optimize an Agent" or "Edit an Agent".

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Edit existing BMAD agents while maintaining compliance

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Edit existing BMAD agents while maintaining compliance

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Edit existing BMAD modules while maintaining coherence

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Edit existing BMAD modules while maintaining coherence

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Analyzes current state and user query to answer BMad questions or recommend the next workflow or agent. Use when user says what should I do next, what do I do now, or asks a question about BMad

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Build AI agents with Google ADK Python (Agent Development Kit). Use for multi-agent systems, workflow agents (sequential/parallel/loop), Vertex AI deployment, tool integration, human-in-the-loop.

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Build AI agents with Google ADK Python (Agent Development Kit). Use for multi-agent systems, workflow agents (sequential/parallel/loop), Vertex AI deployment, tool integration, human-in-the-loop.

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Portfolio allocation and rebalancing optimizer. Manages asset allocation across stocks/cash/bonds, performs periodic rebalancing, and ensures diversification according to market regime and risk tolerance.

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Create a hilarious and ultra-realistic video of an anthropomorphic animal acting like a human vlogger in a real-world setting.

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Speech-to-text transcription and translation via OpenAI Audio API -- models, response formats, timestamps, prompting, streaming, chunking, and diarization

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BlockRun works with Claude Code and Google Antigravity.

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This skill should be used when the user asks about libraries, frameworks, API references, or needs code examples. Activates for setup questions, code generation involving libraries, or mentions of specific frameworks like React, Vue, Next.js, Prisma, Supabase, etc.

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小省导购员数字人带货版即梦视频提示词生成系统,基于四大智能体协同(提示词生成师、质量管控师、知识库运维师、跨环节适配师),按照"主体+运动+场景+(镜头语言+光影+氛围)"公式输出中英文双版提示词,适配5s短视频。确保人物一致性、视觉连贯性、情绪连贯性,支持知识库智能复用和跨工具适配(Suno音乐、AI绘画),为数字人带货视频提供高质量提示词生成服务。

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Upload and manage files using Google Gemini File API via scripts/. Use for uploading images, audio, video, PDFs, and other files for use with Gemini models. Supports file upload, status checking, and file management. Triggers on "upload file", "file API", "upload image", "upload PDF", "upload video", "file management".

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CRITICAL: Use for MolyKit AI chat toolkit. Triggers on: BotClient, OpenAI, SSE streaming, AI chat, molykit, PlatformSend, spawn(), ThreadToken, cross-platform async, Chat widget, Messages, PromptInput, Avatar, LLM

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AI and machine learning workflow covering LLM application development, RAG implementation, agent architecture, ML pipelines, and AI-powered features.

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Analyze images/audio/video with Gemini API (better vision than Claude). Generate images (Imagen 4), videos (Veo 3). Use for vision analysis, transcription, OCR, design extraction, multimodal AI.

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Analyze images/audio/video with Gemini API (better vision than Claude). Generate images (Imagen 4), videos (Veo 3). Use for vision analysis, transcription, OCR, design extraction, multimodal AI.

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Skill for discovering and researching autonomous AI agents, tools, and ecosystems using the AgentFolio directory.

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