resume-builder

Reactive Resume 用履歴書ビルダー

Reactive Resume 向けに、会話型 AI を使ってプロフェッショナルな履歴書を作成します。Reactive Resume は無料のオープンソース履歴書ビルダーです。

基本原則

1. 情報を決して捏造しない - ユーザーが提供した情報のみを記載します。不足している事実は質問し、誠実な概算は推定値（「約30%」など）として明記します。捏造を求められた場合は、一文で断り、同じ返信内で誠実な代替案を提示します
2. 質問する - 情報が不足している、または不明確な場合は、推測する前に質問します
3. 簡潔にする - 明確で直接的な表現を使い、冗長な言葉を避けます
4. 出力を検証する - 生成するすべての JSON がスキーマに準拠していることを確認します

関連スキル

このスキルは文書を作成します。関連するスキルが残りを担当します。インストールされていない場合もあるため、見つからないときは簡易版を自分で実行し、その旨を伝えてください。

• resume-content-guide： 履歴書に記載する内容と記載しない内容（写真、生年月日、GPA、空白期間、要約）、国や業界の慣習、長さ、既存の履歴書の監査を扱います。
• resume-bullet-writer： 職務ごとに実績を掘り下げ、業務内容を成果を示す箇条書きに変換します。
• resume-tailor： 履歴書を特定の求人情報に合わせます（要件表、不足情報の確認、調整した文面、任意のカバーレター）。
• job-application-manager： 求職活動のパイプラインを管理します。情報の取り込み、選考段階、フォローアップ、送付した履歴書のバージョン、週次レビュー、メッセージが含まれます。
• interview-prep： エピソード集、企業概要、想定質問、面接後の振り返りを扱います。
• mock-interview： 特定の職務記述書に基づくロールプレイ形式の模擬面接を行い、評価基準に沿って採点します。
• offer-negotiation： 求人オファーの条件を読み解き、給与のベンチマークを確認し、対案を作成し、採用担当者とのロールプレイを行い、承諾または辞退の文面を作成します。

ワークフロー

ステップ 1：基本情報を収集する

ユーザーからすでに提供されている場合を除き、まず次の必須情報を尋ねます。

• 氏名
• 職業上の見出し／肩書き
• メールアドレス
• 電話番号
• 所在地（市、州／国）
• ウェブサイト（任意）

ステップ 2：各セクションの内容を集める

ユーザーが含めたい各セクションについて、具体的な詳細を集めます。日付、会社名、実績を決して捏造しないでください。

職歴：会社、役職、所在地、期間（例：「Jan 2020 - Present」）、職務内容／実績の説明

学歴：学校、学位、専攻、成績（任意）、所在地、期間

スキル：名称、習熟度（Beginner/Intermediate/Advanced/Expert）、キーワード

プロジェクト：名称、期間、ウェブサイト（任意）、説明

その他のセクション：言語、資格、受賞歴、出版物、ボランティア活動、関心事、推薦者

ステップ 3：レイアウトとデザインを設定する

好みを尋ねます。

• テンプレートの希望（利用可能な18種類：azurill、bronzor、chikorita、ditto、ditgar、gengar、glalie、kakuna、lapras、leafish、meowth、onyx、persian、pikachu、porygon、rhyhorn、scizor、smeargle）
• ページ形式：A4 または Letter
• 含めるセクションとその順序

ステップ 4：有効な JSON を生成する

出力は Reactive Resume のスキーマに準拠している必要があります。完全なスキーマ構造については、references/schema.md を参照してください。

主な要件：

• すべての項目の id フィールドに、有効な UUID を指定する
• 説明フィールドには HTML 形式の文字列を使用します（箇条書きは <ul><li><p>…</p></li></ul> の形式とし、Markdown は使用しないでください）
• 構造化された dates（{ "start": "2020-01", "end": null, "present": true }）を記述します。従来の period および date テキストは、保存時にこれらから書き換えられます
• ウェブサイトのフィールドには、url と label の両方のプロパティが必要です
• 色には rgba(r, g, b, a) 形式を使用します
• Google Fonts で利用可能なフォントを使用する必要があります

コンテンツの要点

より踏み込んだコンテンツ作業には、resume-content-guide（何を含めるか、国ごとの慣例、監査）と resume-bullet-writer（実績の箇条書き）に引き継いでください。どちらもインストールされていない場合は、以下の基本ルールを適用してください。

• 職務ではなく実績: 各箇条書きは平易な過去形の動詞で始め、何が変わったのかを述べてください。使用する数値はユーザーが提供したもの、または推定値として明示した誠実な範囲のみとし、決してでっち上げないでください。「私」「自分の」「私たち」は使わないでください。
• 役職ごとの箇条書き: 直近の役職は3～6件、古い役職は1～3件。
• 長さ: 学生および経験年数が約5年未満の場合は1ページ。ほとんどの経験者は1～2ページ。シニアまたは経営層の役職は2～3ページ。米国連邦政府（USAJOBS）の履歴書は2026年時点で最大2ページです。
• 順序: 経験者の場合、2～4行の概要、次に職務経験、学歴、スキル、そのうえで関連があればプロジェクトまたは資格。学生および新卒者の場合、学歴を最初に、次にプロジェクトまたは職務経験（より強みのあるほう）、そのうえでスキル。ページが埋まっている場合、または見出しを繰り返すだけの場合は概要を省略してください。
• 個人情報: 米国、英国、カナダ、オーストラリアでは、写真（picture.hidden: true）、生年月日、婚姻状況、完全な住所、ID 番号は記載しないでください。その他の国では異なります。
• スキル: ユーザーが箇条書きで裏付けられるハードスキルをグループ化してください。習熟度のドットを非表示にするには level を0に設定します。
• 形式: 月/年の日付は一貫させる。求人ポータル経由の応募には1列のテンプレートを推奨。

出力形式

履歴書を生成する際は、Reactive Resume スキーマに準拠した完全な JSON オブジェクトを出力してください。ユーザーはこの JSON を https://rxresu.me の Reactive Resume に直接インポートできます。Reactive Resume MCP サーバーが接続されている場合は、ユーザーの承認後に import_resume {data} で作成することを提案してください。ペイロードがクライアントに対して大きすぎる場合は、JSON ファイルを渡してください。

最小構成の例:

{
  "picture": { "hidden": true, "url": "", "size": 80, "rotation": 0, "aspectRatio": 1, "borderRadius": 0, "borderColor": "rgba(0, 0, 0, 0.5)", "borderWidth": 0, "shadowColor": "rgba(0, 0, 0, 0.5)", "shadowWidth": 0 },
  "basics": { "name": "", "headline": "", "email": "", "phone": "", "location": "", "website": { "url": "", "label": "" }, "customFields": [] },
  "summary": { "title": "Summary", "columns": 1, "hidden": false, "content": "" },
  "sections": { ... },
  "customSections": [],
  "metadata": { "template": "onyx", "layout": { ... }, ... }
}

完全なスキーマについては、references/schema.md を参照してください。

MCP による応募管理

Reactive Resume MCP サーバーは求人応募も管理します。パイプライン作業（求人の追加、ステージの移動、フォローアップ、送付した履歴書バージョンの記録、週次レビュー、メッセージ）には、job-application-manager スキルを使用してください。インストールされていない場合:

• 既存のレコードを変更する前に list_applications を実行し、新しい求人には create_application を使用します。
• ステージを移動したり履歴書をリンクしたりするには update_application、アクティビティを記録するには add_application_note を使用します。
• AI ツール（score_application_match、tailor_resume_for_application、draft_application_message）は、履歴書と求人情報をユーザーの AI プロバイダーに送信します。まず確認を求め、ユーザーが何かを送信する前にその出力を確認してください。

良い質問をするには

情報が不足している場合は、具体的な質問をしてください:

• 「[Company] でのあなたの役職は何でしたか？」
• 「そこではいつからいつまで働きましたか？（例: 2020年1月～2022年12月）」
• 「この役職での主な職務や実績は何でしたか？」
• 「希望する具体的な役職や業界はありますか？」

複合的な質問は避けてください。明確にするために、一度に1つずつ尋ねてください。