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
- 01成果を示す箇条書きの作成・修正
- 02成果・指標・制約の抽出
- 03複数の箇条書き形式
- 04媒体に応じた内容調整
- 05指標やツールの捏造防止
活用シーン
- 01履歴書の実績を書き直す
- 02LinkedInの職歴をまとめる
- 03パフォーマンス評価の要約作成
- 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。
- 形容詞や冗長な表現
- 繰り返されている技術スタックの記載
- 過剰な社内事情の説明
- 補足的な例
- 重複する箇条書き
- 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?