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impact-bullets

github.com/arthurzakirovマーケティング・グロース0166 回インストール4 週間前に更新
リポジトリ

impact-bullets について

impact-bulletsは、履歴書やLinkedInの職歴、パフォーマンス評価の文章を作成・修正するスキルです。成果の根拠を重視し、事実の抽出、箇条書きの型の選択、媒体に応じた表現調整を案内します。

主な機能

  1. 01成果を示す箇条書きの作成・修正
  2. 02成果・指標・制約の抽出
  3. 03複数の箇条書き形式
  4. 04媒体に応じた内容調整
  5. 05指標やツールの捏造防止

活用シーン

  1. 01履歴書の実績を書き直す
  2. 02LinkedInの職歴をまとめる
  3. 03パフォーマンス評価の要約作成
  4. 04プロジェクト事例の根拠を抽出

インストール

コマンドをコピーしてターミナルで実行します。

$npx skills add https://github.com/arthurzakirov/proofstack --skill impact-bullets

インストール後、Claude Code で/impact-bulletsを入力して読み込まれたか確認します。

詳細

インパクトを伝える箇条書きスキル

こんなときに使います

次の内容を作成または修正するときに、このスキルを使います。

  • 履歴書の箇条書き
  • LinkedIn の職務経験の箇条書き
  • プロジェクトのインパクトを示す箇条書き
  • 業績評価の要約
  • ポートフォリオのケーススタディで成果を示す要点

基本原則

箇条書きは、単に担当業務を並べるのではなく、価値を証明するものにします。

説得力のある箇条書きの基本形:

Action + measurable result + context/constraint + mechanism + business/user impact

すべての箇条書きにすべての要素を含める必要はありませんが、説得力の強い箇条書きには複数の要素が含まれています。

ステップ 1 — 素材を抽出する

ユーザーのメモから、次の内容を抽出します。

  • 達成した成果
  • 指標または規模
  • 期間
  • 当初の制約
  • 技術的な仕組み
  • ツール/技術スタック
  • 影響を受けた対象者/ユーザー
  • ビジネス上のリスクまたは期限
  • 導入の証拠
  • シニア度/注目度を示す情報

指標やツールを捏造しないでください。

ステップ 2 — 箇条書きの種類を選ぶ

複数の種類の箇条書きを組み合わせます。

成果を示す箇条書き

ビジネス上の成果に焦点を当てます。

• Helped secure [business-critical outcome] by [action] in [timeframe], after [constraint].
効果を示す箇条書き

優先順位や効率が改善前後でどう変わったかを示します。

• Shifted [roadmap/process] from [before metric] to [after metric] — [ratio] more leverage — by [mechanism].
本番システムを示す箇条書き

実際のデプロイと技術スタックを示します。

• Built and deployed [system] with [tech stack], automating [workflow steps].
導入実績を示す箇条書き

成果物がユーザーに定着したことを示します。

• Equipped [number/type of users] with [capability] through [workshops/onboarding/docs/tools].
担当範囲の拡大を示す箇条書き

役割の範囲を超えた責任を示します。

• Became a technical contact for [stakeholders] on [topics], supporting [decisions/outcomes].
立ち上がりの速さを示す箇条書き

学習の速さを示します。

• Exceeded [expected level/timeframe] in [domain] despite [starting constraint], contributing to [critical effort].

ステップ 3 — 技術スタックを簡潔に加える

技術スタックは信頼性を高めるために使い、箇条書きの内容を埋もれさせないようにします。

良い例:

• Built and deployed [system] with LangChain, Pydantic, Databricks, Delta Lake, and MLflow, automating [workflow].

情報を詰め込みすぎた例:

• Built with Tool A, Tool B, Tool C, Tool D, Tool E, Tool F, Tool G, Tool H, Tool I, Tool J...

技術スタックが長い場合は、最後に次の行を追加します。

Tech stack: Python, Java, Databricks, Delta Lake, MLflow, AWS, Docker, Jira API, Slack API.

ステップ 4 — 社内用語を避ける

社内で使われる名称を、社外の人にも伝わる表現に置き換えます。

例:

  • 社内の依頼チャネル → 業務運用上の依頼チャネル
  • チーム固有の略語 → 手作業による業務ワークフロー
  • サービス名 → レガシー Java サービス
  • 社内チケットのコード → 自動化ロードマップの項目

ユーザーが明示的に含めることを希望しない限り、非公開情報や会社固有の詳細は含めないでください。

ステップ 5 — プラットフォームに合わせて調整する

履歴書

よりフォーマルにし、成果を重視して簡潔にまとめます。

LinkedIn の職務経験

多少ストーリー性を持たせ、導入実績や注目度を示す情報を含めてもかまいません。

業績評価

背景や制約、リーダーシップへの評価をより詳しく含めてもかまいません。

文字数制限に合わせて短縮する順序

文字数制限を超える場合は、次の順に削ります。

  1. 形容詞や冗長な表現
  2. 繰り返されている技術スタックの記載
  3. 過剰な社内事情の説明
  4. 補足的な例
  5. 重複する箇条書き
  6. 測定可能性の低い主張

次の要素は残してください。

  • 最も強い指標
  • ビジネス上、特に重要な成果
  • デプロイ/導入の証拠
  • シニアなステークホルダーに関する情報
  • 独自の仕組み

力強い動詞

次の動詞を使います。

  • 構築した
  • デプロイした
  • 移行した
  • 確保した
  • 自動化した
  • 提供した
  • 削減した
  • 維持した
  • 実現した
  • 分析した
  • 可視化した
  • オンボーディングした
  • 貢献した
  • 変換した
  • 強化した
  • 拡張した

次の表現は避けます。

  • 〜を手伝った
  • 〜に取り組んだ
  • 〜に関与した
  • 〜に参加した
  • 〜を担当した

ユーザーが慎重な帰属表現を希望する場合、または成果全体を自分が主導したわけではない場合に限り、「手伝った」を使います。

出力形式

次の形式で返します。

## Full version
[bullets]

## LinkedIn version under [limit]
[bullets]

## Resume version
[bullets]

## Notes / assumptions
- [items that need user verification]

品質基準

各箇条書きは、次の質問のうち少なくとも 2 つに答える必要があります。

  • 何が変わりましたか?
  • どのくらい変わりましたか?
  • どのくらいの速さで実現しましたか?
  • 誰にとっての成果ですか?
  • どのような制約がありましたか?
  • どのような仕組みを使いましたか?
  • なぜ重要でしたか?

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