network-scan

ネットワークスキャンスキル

優先順位の階層：競合を解決する際は、shared/references/priority-hierarchy.md を参照してください。

知り合いがいる企業で、自分に合った職種の求人があるか積極的に確認します。初回の実行時に、企業の採用ページの URL のキャッシュを作成します。以降の実行ではキャッシュを再利用するため、週次の確認をすばやく行えます。

クイックスタート

• /proficiently:network-scan - 最近の連絡先 25 件に含まれる企業をスキャンします
• /proficiently:network-scan 50 - 最近の連絡先 50 件を確認します
• /proficiently:network-scan all - すべての連絡先を確認します（1500 件以上の場合、時間がかかることがあります）

ファイル構成

scripts/
  resolve-careers.md     # Subagent for resolving a batch of company careers URLs
  evaluate-company.md    # Subagent for scanning a batch of companies' open roles

ユーザーデータ（~/.proficiently/ に保存）：

~/.proficiently/
  resume/                # Your resume PDF/DOCX
  preferences.md         # Job matching rules
  profile.md             # Work history from interview
  linkedin-contacts.csv  # LinkedIn contacts export
  company-careers.json   # Cached company careers URLs
  network-scan-history.md # Running log of scan results
  jobs/                  # Per-job application folders

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ワークフロー

ステップ 0：前提条件を確認する

データディレクトリを特定し、shared/references/prerequisites.md に従って前提条件を確認します。履歴書、設定、linkedin-contacts.csv がすべて必要です。

以降のステップで使用するため、次のファイルを読み込みます。

• DATA_DIR/preferences.md（希望職種、必須条件、避けたい条件、あると望ましい条件）
• DATA_DIR/resume/*（候補者のプロフィール）
• DATA_DIR/profile.md（職歴。存在する場合）

ステップ 1：連絡先を選択して企業を抽出する

$ARGUMENTS を解析します。

• 数字（例：50）の場合：連絡先の上限として使用します
• all の場合：すべての連絡先を使用します（200 件を超える場合は時間がかかる可能性があることをユーザーに警告します）
• 空または未指定の場合：既定値の 25 を使用します

~/.proficiently/linkedin-contacts.csv を読み込みます。「Connected On」を降順（新しいものから）に並べ替えます。上限に基づいて、先頭から N 件の連絡先を取得します。

選択した連絡先から重複のない企業名を抽出します。名前が空または空白の企業は除外します。

企業ごとに連絡先をまとめ、次の検索用データを作成します。

{
  "Google": [{"name": "Jane Smith", "position": "PM Director", "url": "https://linkedin.com/in/janesmith"}, ...],
  "Stripe": [{"name": "John Doe", "position": "Eng Manager", "url": "https://linkedin.com/in/johndoe"}]
}

ユーザーに次のように報告します：「Y 件の連絡先から、重複のない企業が X 社見つかりました。採用ページを確認しています……」

ステップ 2：採用ページを特定する（並列処理）

~/.proficiently/company-careers.json が存在する場合は、キャッシュとして読み込みます。存在しない場合は、空のオブジェクトから開始します。

企業を次の 3 グループに分けます。

• キャッシュ済み（新しい）：last_checked が過去 7 日以内 - そのまま使用し、作業は不要です
• キャッシュ済み（古い）：last_checked が 7 日より前 - 再確認が必要です
• 未キャッシュ：キャッシュにない、または type が "not_found" で古い - 一から特定する必要があります

次のように報告します：「キャッシュから X 社、特定が必要な企業が Y 社です……」

サブエージェントを使った並列特定：

特定が必要な企業（古いキャッシュ済み + 未キャッシュ）をすべて取得し、10 社ずつのバッチに分けます。Task ツール（subagent_type: "general-purpose"）を使って、バッチごとにサブエージェントを 1 つ起動します。すべてのバッチを並列実行します。

各サブエージェントには次の情報を渡します。

• 特定対象の企業名のバッチ
• scripts/resolve-careers.md の指示

各サブエージェントは WebSearch（ブラウザーではありません）を使って採用ページを検索します。

1. 検索："[Company Name]" careers jobs site:[company domain if known]
2. 検索結果から、採用・求人ページの URL を特定します
3. URL の種類を分類します。
   • "direct" - 企業独自の採用ページ（例：careers.google.com）
   • "greenhouse" - Greenhouse ATS（boards.greenhouse.io/company または company.greenhouse.io）
   • "lever" - Lever ATS（jobs.lever.co/company）
   • "workday" - Workday ATS（company.wd5.myworkdayjobs.com）
   • "other_ats" - その他の ATS プラットフォーム（Ashby、BambooHR など）
   • "not_found" - 採用ページが見つからない（careers_url を null に設定）
4. バッチの結果を返します

すべてのサブエージェントの結果を集めてキャッシュに統合します。~/.proficiently/company-careers.json に保存します。形式：

{
  "Company Name": {
    "careers_url": "https://careers.example.com",
    "type": "direct",
    "last_checked": "YYYY-MM-DD",
    "last_found_roles": 0
  }
}

進捗を次のように報告します：「新たに X 件の採用ページを特定しました。Y 件はキャッシュから取得し、Z 件は見つかりませんでした。」

ステップ 3：該当する求人をスキャンする（並列処理）

有効な careers_url がある企業をすべて対象にします（not_found と ignored のエントリは除外します）。企業を 5 社ずつのバッチに分けます。

Task ツール（subagent_type: "general-purpose"）を使用して、サブエージェントを並列で起動します。ブラウザーに負荷をかけすぎないよう、最大 5 つのサブエージェントで、すべてのバッチを並列実行します。

各サブエージェントには、次の情報を渡します。

• 企業のバッチ（名前、careers_url、ATS タイプ、ネットワーク上の連絡先）
• 候補者のプロフィール概要（履歴書から）
• 希望条件（希望職種、必須条件、避けたい条件、あるとうれしい条件）
• scripts/evaluate-company.md の指示

各サブエージェントは次の処理を行います。

1. 独自のブラウザータブを作成します（tabs_context_mcp の後に tabs_create_mcp を実行）。
2. バッチ内の各企業について、次の処理を行います。 a. 採用ページに移動します。 b. 希望職種とキーワードに合致する職種を検索または閲覧します。 c. ATS のページでは、プラットフォームの検索・絞り込み機能を使用します。
   • Greenhouse：検索ボックスまたは部門フィルター
   • Lever：検索バーまたはチームフィルター
   • Workday：キーワード検索フィールド
   • 直接掲載／その他：ページを閲覧し、検索機能があれば使用して、掲載されている職種を確認します。 d. 求人情報を抽出します：職種名、勤務地、URL e. 各求人情報をスコアリングします（適合度の基準に従って High／Medium／Low／Skip）。 f. 適合度が High と Medium の求人のみを返します。
3. バッチ全体の結果を返します。

適合度のスコアリング基準： 標準定義については shared/references/fit-scoring.md を参照してください。

すべてのサブエージェントから結果を収集します。スキャンした各企業のキャッシュ内の last_found_roles 件数を更新します。

サブエージェントが失敗またはタイムアウトした場合は、処理中だった企業を記録して続行します。再試行はしないでください。ユーザーは次回、その企業を指定して再実行できます。

ステップ 4：結果を保存する

company-careers.json を更新します： スキャンしたすべての企業について、last_checked と last_found_roles を更新します。

~/.proficiently/network-scan-history.md に追記します：

ファイルが存在しない場合は、次の内容で作成します。

# Network Scan History

This file tracks all network scans run by the `/network-scan` skill.

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次に、以下を追記します。

## YYYY-MM-DD - Network Scan (N contacts, M companies)

| Company | Contact | Role Found | Fit | URL |
|---------|---------|------------|-----|-----|
| Google | Jane Smith (PM Director) | Sr. Product Manager | High | https://... |
| Stripe | John Doe (Eng Manager) | No matching roles | - | - |

表には、一致した企業と一致しなかった企業の両方を含め、スキャンしたすべての企業を記載します。

適合度が High の求人票を保存します： 適合度が High の求人ごとに、求人掲載 URL に移動し、完全な求人票を標準形式で ~/.proficiently/jobs/[company-slug]-[YYYY-MM-DD]/posting.md に保存します。

# [Job Title] - [Company Name]

**Company**: [Company]
**Location**: [Location]
**Salary**: [Salary or N/A]
**Type**: [Type]
**Source**: network-scan
**Date Found**: YYYY-MM-DD
**Network Contact**: [Contact Name] ([Position]) - [LinkedIn URL]

## About the Role
[Description]

## Key Requirements
- [requirement]

## Direct Careers Page
- [URL]

## Fit Assessment
**Rating**: [High/Medium]
**Why**: [explanation]

ステップ 5：結果を提示する

紹介を依頼できる連絡先情報を添えて、適合度別に求人をまとめて表示します。

## Network Scan Results - YYYY-MM-DD
Scanned N companies from M contacts.

### Matches Found

#### 1. Senior Product Manager at Google
- **Fit**: High
- **Your contact**: Jane Smith (PM Director) - [LinkedIn](url)
- **Location**: Mountain View, CA
- **Apply**: https://careers.google.com/jobs/...
- **Why**: [brief match reason]

#### 2. Strategy Lead at Stripe
- **Fit**: Medium
- **Your contact**: John Doe (Eng Manager) - [LinkedIn](url)
- **Location**: Remote
- **Apply**: https://stripe.com/jobs/...
- **Why**: [brief match reason]

### Companies Checked (No Matches)
Google (3 open roles, none matching), Stripe (0 open roles), ...

### Companies Without Careers Pages
Acme Corp, Small Startup LLC, ...

すべての企業で一致する求人が見つからなかった場合：

## Network Scan Results - YYYY-MM-DD
Scanned N companies from M contacts. No matching roles found this time.

### Companies Checked
[List with role counts]

### Companies Without Careers Pages
[List]

Try again next week, or expand your search: `/proficiently:network-scan 100`

最後に、以下を記載します。

To tailor a resume: /proficiently:tailor-resume [job URL]
To write a cover letter: /proficiently:cover-letter [job URL]

Built by Proficiently. Want someone to find jobs, tailor resumes,
apply, and connect you with hiring managers? Visit proficiently.com

ステップ 6：フィードバックから学習する

結果を確認した後、ユーザーからフィードバックがあった場合：

• 「Skip [company]」：その企業の company-careers.json エントリに "ignored": true を追加します。今後のスキャンでは除外されます。
• 採用 URL の訂正：キャッシュのエントリを正しい URL とタイプで更新します。
• 希望条件の調整：それに応じて ~/.proficiently/preferences.md を更新します（例：「あるとうれしい条件にフィンテックを追加」「暗号資産企業は対象外」）。

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応答形式

ユーザー向けの出力は、次のセクションで構成します。

1. ネットワーク上の求人 — 適合度が High／Medium の求人を、企業名、職種、適合度、連絡先名、応募 URL とともに一覧表示します。
2. 確認した企業 — 一致する求人がなかった企業と、採用ページが見つからなかった企業の概要を示します。
3. 次のステップ — 上位の求人について、/proficiently:tailor-resume と /proficiently:cover-letter の利用を提案します。

---

必要な権限

~/.claude/settings.json に追加します。

{
  "permissions": {
    "allow": [
      "Read(~/.claude/skills/**)",
      "Read(~/.proficiently/**)",
      "Write(~/.proficiently/**)",
      "Edit(~/.proficiently/**)",
      "mcp__claude-in-chrome__*"
    ]
  }
}