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linkedin-sourcer

linkedin-sourcer

github.com/kylemclarenその他068 回インストール38 週間前に更新
リポジトリ

linkedin-sourcer について

linkedin-sourcer は、LinkedIn で候補者を探し、プロフィールを抽出して職務要件との適合度を評価する採用向けスキルです。ブール検索クエリの作成や候補者の比較にも対応します。

主な機能

  1. 01構造化プロフィールの抽出
  2. 02ブール検索クエリの作成
  3. 03職務要件に沿った候補者評価
  4. 04候補者の比較と順位付け

活用シーン

  1. 01候補者プロフィールの収集
  2. 02職務要件に合う人材の検索
  3. 03同一職種の候補者比較

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/kylemclaren/linkedin-sourcer --skill linkedin-sourcer

インストール後、Claude Code で/linkedin-sourcer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。

references/
linkedin_scraper_api.md
sourcing_workflows.md
scripts/
create_session.py
scrape_profile.py

詳細

LinkedIn Sourcer

linkedin_scraper ライブラリ（v3.0 以上、Playwright ベース、非同期）を使用して、LinkedIn から候補者を探し、プロフィールを分析し、職務要件との適合度を評価します。

前提条件

スクレイピングを行う前に、依存関係がインストールされていることを確認してください。

pip install linkedin-scraper
playwright install chromium

認証済みのセッションファイル（session.json）が必要です。まだない場合は、作成してください。

プログラムによるログイン（認証情報を使用）：

python3 scripts/create_session.py --email [email protected] --password PASS

または、環境変数を使用します。

export [email protected]
export LINKEDIN_PASSWORD=mypassword
python3 scripts/create_session.py

手動ログイン（ブラウザーウィンドウが開きます。プログラムによるログインが CAPTCHA／2FA により失敗した場合に使用してください）：

python3 scripts/create_session.py

LinkedIn によって期限切れにされるまでは、セッションファイルを再利用できます。ブラウザーの設定オプションについては、references/linkedin_scraper_api.md を参照してください。

ワークフローの判断ツリー

タスクの種類を判断します。

  1. 「このプロフィール／これらのプロフィールをスクレイピングする」 → プロフィールのスクレイピング
  2. 「この職務の候補者を探す」 → 候補者の検索
  3. 「この職務に対する候補者の適性を評価する」 → 候補者の評価
  4. 「これらの候補者を比較する」 → 候補者の比較

1. プロフィールのスクレイピング

scripts/scrape_profile.py を実行して、構造化されたプロフィールデータを抽出します。

python3 scripts/scrape_profile.py "https://linkedin.com/in/username" --session session.json

複数のプロフィールの場合：

python3 scripts/scrape_profile.py URL1 URL2 URL3 --delay 2 --output profiles.json

出力は、name、headline、location、about、experiences、educations、skills を含む JSON です。

カスタムコード内で直接スクレイピングする方法については、references/linkedin_scraper_api.md → PersonScraper を参照してください。

2. 候補者の検索

ユーザーが LinkedIn または Google に貼り付けて候補者を探せるブール検索クエリを生成します。テンプレートと例については、references/sourcing_workflows.md → Boolean Search String Patterns を参照してください。提示された職務要件に合わせて、ブール検索文字列を調整してください。

3. 候補者の評価

プロフィールをスクレイピングした後、職務記述書に照らして適合度を評価します。

  1. 候補者のプロフィールをスクレイピングします
  2. references/sourcing_workflows.md → Candidate Scorecard Template のスコアカードテンプレートを適用します
  3. スクレイピングしたデータに基づき、各基準を評価し（1～5）、メモを記入します
  4. 総合的な適合度を、STRONG_FIT、GOOD_FIT、PARTIAL_FIT、WEAK_FIT のいずれかで判定します
  5. 強み、懸念事項、アプローチ時の主な質問を特定します

評価を行う際は、references/sourcing_workflows.md → Evaluation Heuristics の評価ヒューリスティクスを参考にしてください。

候補者 1 名をすばやく評価する場合は、代わりに Candidate Summary Template を使用してください。

4. 候補者の比較

同じ職務について複数の候補者を評価する場合：

  1. すべての候補者のプロフィールをスクレイピングします
  2. references/sourcing_workflows.md → Candidate Comparison Table の比較表を適用します
  3. 根拠を添えて候補者を順位付けします

エラー処理

  • AuthenticationError → セッションの有効期限が切れています。認証情報を使うか手動ログインで scripts/create_session.py を再実行してください
  • RateLimitError → 待ってから再試行してください。リクエスト間の --delay を長くしてください
  • ProfileNotFoundError → プロフィールが非公開か、URL が無効です

try/except の使用例については、references/linkedin_scraper_api.md → Error Handling を参照してください。

レート制限

リクエストの間には必ず遅延を設けてください（スクリプトのデフォルトは 2 秒です）。大量に処理する場合は、3～5 秒に増やしてください。積極的なスクレイピングは避け、LinkedIn のレート制限を遵守してください。

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