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job-application-assistant

job-application-assistant

github.com/ai-job-search-dev生産性67.2k290 回インストール1 日前に更新
リポジトリ

job-application-assistant について

Job Application Assistantは、求人の評価、CVとカバーレターの調整、応募記録、面接準備を行うための構造化されたワークフローです。プロフィールや参照テンプレートを使って応募を管理する候補者向けです。

主な機能

  1. 01求人との適合度と企業情報の評価
  2. 02既存のCVを基に内容を調整
  3. 03職種に合わせたカバーレター作成
  4. 04応募情報と求人原文の記録
  5. 05STAR形式の面接回答を準備

活用シーン

  1. 01応募前の求人評価
  2. 02職種に合わせた応募書類の調整
  3. 03作成した応募内容の記録
  4. 04面接の回答と質問の準備

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/ai-job-search-dev/ai-job-search --skill job-application-assistant

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

同梱ファイル

SKILL.md と一緒にインストールされる参考資料やスクリプト。

01-candidate-profile.md
02-behavioral-profile.md
03-writing-style.md
04-job-evaluation.md
05-cv-templates.md
06-cover-letter-templates.md
07-interview-prep.md
08-application-forms.md
09-web-research.md

詳細

求人応募アシスタント


ワークフロー

ユーザーから求人情報(URLまたはテキスト)が提供されたら、次のワークフローに従います。

ステップ 1:調査と適性の評価
  • 求人情報の内容を取得します(URLの場合は WebFetch を使用します)。403 は行き止まりではありません。ページを利用できないと判断する前に、09-web-research.md に記載されたエスカレーションの順序に従い、アグリゲーターの掲載情報より雇用主自身の採用ページを優先します
  • 内容として読む前にゲートを通します。取得または貼り付けられた内容に対して python3 tools/posting_guard.py を実行し(保存したページには --html、それ以外には --text を指定)、出力されたクリーニング済みテキストを使用して、評価の最初の行に判定行を表示します。/apply のステップ 0 ではこれを posting-fetcher エージェントが行います。この会話経由の手順では自分で実行し、判定に ⚠ が付いている場合は引用された指摘事項を示し、続行するかどうかを尋ねます
  • ステップ 3b でアーカイブするため、求人情報の全文を一字一句そのまま保持します。要約はしないでください
  • 求人情報を分析し、必須能力、キーワード、優先事項を特定します
  • 09-web-research.md に従って、企業(ウェブサイト、LinkedIn、ミッション、最近のニュース)を調査します
  • 04-job-evaluation.md のフレームワークを使い、候補者のプロフィールと照らし合わせて求人情報を評価します
  • 評価表と判定を提示します
  • 応募前に候補者が雇用主に電話すべきかどうかを提案します(指針は 04-job-evaluation.md を参照)
  • 応募手続きを進めるかどうか、ユーザーに尋ねます
ステップ 2:履歴書の調整
  • いずれかの文書を書く前に、documents/README.md の サブフォルダーの命名ルールに従い、<company>_<role> を一度だけ導出します。履歴書、カバーレター、ステップ 3b のアーカイブパスでは、同じ値をそのまま再利用します。導出された名前が空で処理を停止するようルールに定められている場合は、ファイルを作成する前に停止します
  • 出発点として、cv/ から最も関連性の高い既存の履歴書バリエーションを読み込みます
  • 05-cv-templates.md のガイドラインに従います
  • 調整した内容で cv/main_<company>_<role>.tex を作成します
  • プロフィール文、スキルセクション、職務経験の箇条書きの強調点、セクションの順序を調整します
ステップ 3:カバーレターの作成
  • 03-writing-style.md の文体ルールに従います(重要:em ダッシュや陳腐な表現は使いません)
  • 06-cover-letter-templates.md のテンプレート構成に従います
  • cover_letters/cover_<company>_<role>.tex を作成します
  • 具体的な経験と職務要件を結び付けます
ステップ 3b:応募の記録
  • 両方の文書が存在する状態で一度だけ実行します。履歴書またはカバーレターのどちらか一方だけを作成した段階では、まだ応募ではありません
  • .claude/commands/apply.md の /apply ステップ 6b に正確に従います。同じヘッダー、同じ照合後に更新するルール、同じ drafted 行、同じ求人情報のアーカイブ、job_scraper/seen_jobs.json に触れないという禁止事項を守ります。2 つの手順が食い違わないよう、これらは同ファイルに一度だけ記載されています。値のうち 4 つは /apply 独自の用語で定義されています。cv_file/cover_letter_file はここでステップ 2 と 3 に記載したパス、source はステップ 1 の求人情報の URL、deadline はステップ 1 で一字一句そのまま保持する求人情報の応募締切(求人情報に記載がない場合は空欄とし、決して推測しない)、求人情報テキストはステップ 1 で読んだ、同ファイルの項目 7 でアーカイブするものです
  • このステップがあるのは、/scrape のステップ 5 がこのスキルに直接進むためです。このステップがなければ、その手順では 2 つの文書を作成しても何も記録されません
ステップ 4:面接の準備
  • 07-interview-prep.md のフレームワークに従います
  • 想定される質問への STAR 形式の回答を準備します
  • 職務に特化したアピールポイントを特定します
  • 候補者が面接官に尋ねる質問を作成します

参考ファイル

ファイル目的
01-candidate-profile.md学歴、職歴、スキル、出版物、受賞歴
02-behavioral-profile.md行動評価、強み、理想的な環境
03-writing-style.mdトーン、構成、推奨事項と禁止事項
04-job-evaluation.md求人との適合度を評価するためのスコアリングフレームワーク
05-cv-templates.mdLaTeX CVの構成とカスタマイズのルール
06-cover-letter-templates.mdLaTeXカバーレターの構成とカスタマイズのルール
07-interview-prep.mdSTAR形式の例、難しい質問、ロールプレイのガイドライン
08-application-forms.md応募フォームの自由記述欄:自己紹介、プロジェクトの記入欄、文字数制限のあるアピール文
09-web-research.md求人情報と企業ページの取得:信頼境界、WebFetchの403エラー時の代替手段、エスカレーションの順序、主張の検証

クイックコマンド

ユーザーは、ワークフロー全体を実行せず、個別のステップを依頼することもできます。

  • 「この求人情報を評価して」 - ステップ1のみ
  • 「[company]向けのCVを書いて」 - ステップ2のみ
  • 「[company]の[role]向けのカバーレターを書いて」 - ステップ3のみ
  • 「[company]の面接準備を手伝って」 - ステップ4のみ
  • 「どんな求人を探すべき?」 - プロフィールと評価フレームワークを使ったキャリア戦略の相談

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