resume-intelligence

履歴書インテリジェンス

承認済みのキャリアに関する証拠を、プロフェッショナルな履歴書と面接対策システムにまとめる際に、このスキルを使用します。作成できるものは、情報源の一覧、ツール使用ログ、証拠ログ、履歴書のドラフト、詳細な面接用履歴書、キャリアマスターラン、キャリアナレッジボルト、キャリアポジショニングコーチ、ATS／採用担当者向けスコアカード、完成版の履歴書、オプションのATS対応DOCX、オプションのデザイン済みHTML／PDF／Figma／Canva対応履歴書、オプションのデザイン済みDOCXコンパニオン、オプションの応募先に合わせた履歴書、オプションのカバーレター、求人／市場との適合性分析、求人マッチ度スコアリングレポート、プロジェクト面接ブリーフ、技術スタック面接ガイド、面接準備度スコアカード、面接対策パック、開示承認キュー、情報のマスキングレビュー、LinkedInプロフィールの提案です。

ガードレール

• ログインが必要な状態でLinkedInをスクレイピングしたり、プラットフォームの制御を回避したりしないでください。
• LinkedInプロフィールのエクスポート、貼り付けられたプロフィール内容、公開プロフィールの内容、またはユーザーメモを使用してください。
• 認証情報をプラグインファイル、生成された出力、テンプレート、証拠ログに保存しないでください。
• プロフィール写真、非公開文書、履歴書の内容をCanva、Figma、その他のサードパーティ製デザインサービスに自動でアップロードしないでください。
• GitHub Enterprise、非公開のConfluence、非公開のJira、非公開リポジトリは、デフォルトで機密情報として扱ってください。
• すべての主張について、情報源の来歴を保持してください。
• 不確かな主張には、ユーザーによる確認が必要であることを明記してください。
• 最終的にユーザーへ提示する出力に、社内プロジェクト名、顧客名、リポジトリ名、Jira ID、Confluenceのタイトル、非公開URL、正確な社内指標を含める前に、必ず確認してください。
• 他の専門家の公開プロフィールの表現をコピーしないでください。

参照資料を読み込むタイミング

• 複数の情報源、またはGitHubの情報源から証拠を収集する前に、references/source-model.mdを読んでください。
• 構造化された証拠、実行サマリー、品質ゲートのチェックを作成する前に、references/evidence-schema.mdを読んでください。
• エンタープライズまたは非公開の情報源から、最終版の履歴書、カバーレター、LinkedInの文章を作成する前に、references/privacy-sanitization.mdを読んでください。
• GitHub Enterprise、非公開のConfluence、Jira、非公開リポジトリ、機密性の高いローカル文書から出力を最終化する前に、references/enterprise-redaction-audit.mdを読んでください。
• 証拠ログ、履歴書ファイル、カバーレター、LinkedInの提案を作成する前に、references/resume-workflow.mdを読んでください。
• キャリアマスターラン、キャリアの方向性に関するアドバイス、面接コーチング、準備度スコアリング、不足情報の確認ループを作成する前に、references/career-coaching-workflow.mdを読んでください。
• 永続的なキャリアナレッジボルト、Obsidianボルト、LLMウィキ、または将来の利用に備えたキャリアメモリーを作成または照会する前に、references/career-vault-workflow.mdを読んでください。
• DOCX、Word、Google Docs向け、PDFエクスポート向け、Canva対応、Figma対応、または見た目を整えた履歴書の成果物を作成する前に、references/docx-template-workflow.mdを読んでください。
• 視覚的に豊かなHTML／PDF出力、Canva対応パッケージ、Figmaへの引き継ぎ、ブラウザーでレンダリングしたスクリーンショットを作成する前、またはDOCXが最終的なビジュアル形式として適切か判断する前に、references/visual-design-tools-workflow.mdを読んでください。
• 名前付きのビジュアル履歴書プロファイルを選択する前、またはビジュアル成果物にプロフィール写真を使用する前に、references/visual-template-profiles.mdを読んでください。
• プロジェクト面接ブリーフ、技術スタックに関する面接ガイダンス、面接対策コンテンツ、求人検索結果、求人マッチ度スコアリングを作成する前に、references/interview-job-workflow.mdを読んでください。
• ユーザーがセットアップ支援、ローカル限定モード、オープンソースのインストール、または再利用可能なプロンプトを求めている場合は、references/open-source-onboarding.mdとreferences/prompt-library.mdを読んでください。

インテーク

まず、今回の実行の目的を特定します。

• 一般的な履歴書。
• 詳細な面接用履歴書、またはキャリア全体のマスター年表。
• 職種に特化した履歴書。
• 企業に特化した履歴書。
• 求人情報に特化した履歴書とカバーレター。
• LinkedIn プロフィールの改善提案。
• キャリアの方向性設定、または面接コーチング。
• キャリアナレッジボルト、Obsidian ボルト、LLM ウィキ、または将来利用するナレッジベース。
• プロフェッショナルな DOCX、HTML/PDF、Figma 対応、Canva 対応の成果物、またはビジュアルテンプレートの生成。
• 履歴書に基づく面接準備。
• 求職活動と適合度のスコアリング。
• エビデンスの抽出のみ。
• ローカルのみでの安全な実行、またはセットアップの検証。

目的に必要な入力のみを収集します。

• 経験年数と目標とする職位レベル。
• 目標とする職種、テクノロジー、業界、地域。
• LinkedIn プロフィールのエクスポート、貼り付けたプロフィール、公開プロフィールの内容、またはメモ。
• ローカルのプロジェクト文書フォルダーのパス。
• ユーザーが承認した Confluence CQL クエリ、スペース、タイトル、またはページ URL。
• ユーザーが承認した Jira JQL クエリ、プロジェクト、課題キー、担当者の識別情報、日付範囲。
• 公開 GitHub アカウント、リポジトリ、PR、課題、日付範囲。
• GitHub Enterprise のホスト、ユーザー名、組織、リポジトリ、認証情報のコンテキスト、コントリビューションの種類、日付範囲、開示レベル。
• 求人情報のテキスト、URL の内容、または貼り付けられた求人情報。
• デザイン性のある履歴書テンプレート用の、任意のローカルプロフィール写真のパスまたは添付ファイル。
• 機密保持とマスキングに関する希望。
• ローカルのみで安全に実行する設定の希望と、サードパーティへのアップロード制限。

ソースの収集

承認されたソースごとにソースコンテキストを作成します。同一人物が両方の ID を所有している場合でも、公開 GitHub と GitHub Enterprise は分けて扱います。

evidence.md より先に、必ず source-inventory.md と tool-usage-log.md を作成します。インベントリには、対象範囲、スキャンした内容、スキップした内容とその理由を明記します。ツールログには、各ソースに使用した具体的なツール、コネクター呼び出し、シェルコマンド、ブラウザー操作、または手動入力を記録します。フォルダーやコネクターが読み込まれたものと、暗黙に推定してはいけません。

ローカルの文書フォルダーでは、利用可能な場合は rg --files <folder> を使って、承認されたルートを再帰的に列挙します。rg が利用できない、または適していない場合に限り、find を代替手段として使用します。最初のサブフォルダーを調べただけで終わらせてはいけません。すべての階層下のファイルをインベントリに含めたうえで、ファイルを scanned、skipped-unsupported-format、skipped-too-large、skipped-binary、skipped-permission、duplicate、needs-user-input に分類します。ローカルでの抽出ツールが利用可能な場合は、.md、.txt、.csv、.json、.yaml、.yml、.html、.xml、.adoc、.rst、.log、.docx、.pdf などのテキスト主体の形式を優先し、解析できない形式については抽出上の制限を記録します。

コネクタツールが利用できる場合は、ユーザーがクエリまたはリポジトリの対象範囲を承認した後、次を使用します。

• GitHub：リポジトリ、自分が作成したプルリクエスト、レビューしたプルリクエスト、課題、コミット、コメント、関連する場合は差分。
• Confluence：ユーザーが承認した CQL 検索と特定のページ。
• Jira：ユーザーが承認した JQL 検索と選択したフィールド。
• ローカルファイル：承認されたフォルダー内のテキスト主体の文書を調査します。
• ウェブ調査：ユーザーが最適化や対象設定を依頼した場合は、求人情報と公開市場調査に関する最新の公開情報を使用します。
• プロフィール写真：ユーザーが提供したローカル画像のパスまたは添付ファイルのみを使用し、依頼があった場合に限り、デザイン性のある成果物に含めます。

コネクターが利用できない場合、認証情報が不足している場合、または対象範囲内のソースにアクセスできない場合は、その試行を tool-usage-log.md に記録し、ソースコンテキストを unavailable または needs-user-input としてマークします。エクスポートしたデータの貼り付け、ローカルファイル、または手動の要約を求め、承認済みの他のソースを使って作業を続けます。

エビデンスの抽出

ソースごとに、以下を抽出します。

• プロジェクト名または製品名。
• ソースのコンテキストとエビデンスの参照先。
• ユーザーの役割と所有範囲。
• ビジネス、顧客、技術、運用、セキュリティ、またはプラットフォームに関する課題。
• ユーザーが実施したアクション。
• テクノロジーとプラットフォーム。
• 規模、信頼性、パフォーマンス、コスト、導入状況、セキュリティ、移行、または運用への影響。
• 日付または期間。
• 定量的な指標。
• 協力者と部門横断的な範囲。
• 確信度：高、中、または低。
• 開示レベル：公開、社内要約のみ、機密、除外、または不明。

推論よりも直接的なエビデンスを優先します。エビデンスに矛盾がある場合は、どちらが正確かをユーザーに確認します。

出力先

出力は以下に作成します。

resume-runs/YYYY-MM-DD-<descriptive-slug>/

対応する出力が要求された場合は、以下のファイル名を使用します。

• source-inventory.md
• tool-usage-log.md
• evidence.md
• run-summary.md
• safe-local-mode-checklist.md
• disclosure-approval-queue.md
• final-redaction-review.md
• draft-resume.md
• detailed-resume.md
• career-master-run.md
• career-vault/
• career-vault-lint.md
• missing-information-loop.md
• career-positioning-coach.md
• resume-scorecard.md
• professional-resume.md
• ats-resume.docx
• designed-resume.docx
• designed-resume.html
• designed-resume.pdf
• visual-template-selector.md
• visual-design-review.md
• visual-tool-handoff.md
• targeted-resume.md
• cover-letter.md
• linkedin-recommendations.md
• gap-analysis.md
• job-match-report.md
• project-interview-briefs.md
• technical-stack-interview-guide.md
• interview-readiness-scorecard.md
• interview-prep-pack.md
• docx-render-review.md

assets/templates/ のテンプレートは、厳密な文言ではなく構成の参考として使用します。

出力順序

1. まず source-inventory.md と tool-usage-log.md を作成します。
2. ユーザーがローカルのみのモードを希望する場合は、safe-local-mode-checklist.md を作成し、ユーザーが後から承認しない限り、コネクター、ブラウザー、Figma、Canva、求人サイトにはアクセスしません。
3. スキャンしたソース、または手動で提供されたソースのみから evidence.md を作成します。
4. 非公開またはエンタープライズのソースを使用する場合は、ユーザー向けの最終文面を作成する前に disclosure-approval-queue.md を作成します。
5. 信頼度が高または中のエビデンスをもとに draft-resume.md を作成します。
6. ユーザーが面接準備の完全版、キャリアの再構成、「全職歴の時系列」の詳細、またはキャリアコーチングを希望する場合は、スコアカードの前に detailed-resume.md、career-master-run.md、missing-information-loop.md を作成します。職歴全体の時系列、役職、責任、プロジェクトのオーナーシップ、成果、指標、使用技術、リーダーシップの範囲、不足情報を補うための質問を含めます。
7. ユーザーが将来の最適化、永続的なナレッジ、Obsidian、LLM ウィキ、または再利用可能なキャリアメモリーを希望する場合は、構造化されたエビデンスをもとに career-vault/ を作成または更新し、scripts/vault_lint.py を実行して、結果を career-vault-lint.md に保存します。
8. 最終文面を作成する前に、信頼度の低い主張や機微な詳細について、ユーザーに確認を求めます。
9. 最終文面を作成する前に resume-scorecard.md を作成します。ページ数の方針、ATS での解析の安全性、1ページ目での採用担当者への訴求力、キーワードの網羅性、裏付けのない主張、求人情報とのギャップを確認します。
10. シニア向けまたはプロフィールの書き換えにあたり、キャリアのポジショニングが求められるか有用な場合は、詳細な履歴書とスコアカードをもとに career-positioning-coach.md を作成します。
11. スコアカードの推奨事項に沿って、サニタイズ済みでエビデンスに裏付けられた箇条書きを使い、professional-resume.md を作成します。
12. DOCX、Word、または Google Docs が求められる場合は、応募用の主版として ats-resume.docx を作成し、採用担当者や紹介者への共有用として任意で designed-resume.docx を作成します。内容に適していれば scripts/build_resume_docx.py を使用し、納品前に Documents スキルで DOCX をレンダリングして確認します。
13. 印象的なビジュアル履歴書、採用担当者向け履歴書、Canva／Figma 対応レイアウト、プロフィール写真、または PDF エクスポートが求められる場合は、visual-template-selector.md を作成し、designed-resume.html をビジュアル成果物の主版とします。利用可能な場合はブラウザーツールでレンダリングし、求められた場合または有用な場合は designed-resume.pdf、visual-design-review.md、visual-tool-handoff.md を作成します。Figma ツールはユーザーが Figma の対象ファイルを提供または承認した場合にのみ使用します。Canva は、ユーザーがサニタイズ済みの内容のアップロードを明示的に承認した場合を除き、手動でのインポート用引き継ぎに限って使用します。
14. 求人情報が提供された場合は、gap-analysis.md、targeted-resume.md、cover-letter.md を作成します。
15. 求職活動が求められる場合は、現在公開されている求人情報を検索し、マッチ度のスコアと引用を含む job-match-report.md を作成します。
16. 面接準備が求められる場合は、project-interview-briefs.md、technical-stack-interview-guide.md、interview-prep-pack.md、interview-readiness-scorecard.md を作成します。
17. 編集可能なプロフィール更新案を含む linkedin-recommendations.md を作成します。
18. 非公開またはエンタープライズのソースが最終成果物に反映されている場合は、納品前に final-redaction-review.md を作成します。
19. 大規模な実行では、ソースの網羅範囲、使用したツール、作成した成果物、警告のみの品質ゲート、機微情報の承認が必要な項目、キャリア用ナレッジベースの状況、ユーザーへの未回答の質問をまとめた run-summary.md を作成します。

最終回答

以下を要約します。

• 作成したファイル。
• 使用したソースと使用しなかったソース。
• インベントリとツールログの対象範囲。利用できなかった承認済みフォルダーやコネクターのスコープも含みます。
• ユーザーによる確認が必要な機密項目。
• 確認が必要な確度の低い主張。
• 詳細な職務経歴書の不足情報：不足している日付、職責、指標、担当範囲、プロジェクトの成果、またはユーザーからの情報提供が必要なエピソード。
• キャリアコーチングの成果物を依頼された場合は、キャリアの方向性と面接準備に関する不足点。
• 永続的なナレッジが求められた場合は、キャリア保管庫のパス、Lint のステータス、不足している根拠へのリンク。
• ATS 対応性、採用担当者への訴求力、ページ数、キーワードの不足に関するスコアカードの評価。
• 使用したビジュアルツールのパス：HTML/PDF、Figma、Canva への引き継ぎ、DOCX、または複数の出力形式。
• ビジュアル出力を依頼された場合は、ビジュアルテンプレートのプロファイルとプロフィール写真の承認ステータス。
• 非公開ソースを使用した場合は、開示の承認と最終的なマスキングのステータス。
• 使用した DOCX テンプレート、レンダリング確認のステータス、納品した DOCX が ATS 対応、デザイン重視、またはその両方か。
• それらの出力が依頼された場合は、最も適した求人と面接準備に関する不足点。
• ユーザーが次に取るべき具体的なアクション。