ai-job-search: 履歴書のカスタマイズ、PDFレイアウト検証、およびATS互換性チェックを自動化するAI搭載の求人応募フレームワーク

解決する課題

このプロジェクトは、求人応募プロセスのエンドツーエンドを管理するための自動化フレームワークを提供します。求人検索、一回ごとの応募に向けた履歴書やカバーレターのカスタマイズ、面接準備といった手作業の負担を軽減し、最終的な書類がプロフェッショナルな形式で、かつATS（採用管理システム）と互換性があることを保証します。

仕組み

Claude Code (CLI) をベースに構築されており、構造化されたワークフローを使用してAIをキャリアアシスタントに変えます。まず /setup フェーズで、既存の書類やインタビューから包括的な候補者プロフィールを構築します。その後、ユーザーは求人ポータルを /scrape し（特定の市場向けの組み込みCLIツール、または /add-portal を介して作成されたカスタムツールを使用）、適合度に基づいて /rank することができます。

/apply コマンドは「ドラフター（起草者）- レビューアー（査読者）」パイプラインを実行します。1つのエージェントが LaTeX でカスタマイズされた CV とカバーレターを起草し、2つ目のエージェントが企業調査に基づいてそのドラフトを批判的に検討します。システムはその後、LaTeX を PDF にコンパイルし、レイアウトを視覚的に検査して、孤立行（orphans）やページ溢れを修正します。最後に、pdftotext を使用して、最終的なファイルを提供する前に、PDF のテキストレイヤーが Applicant Tracking Systems (ATS) によって読み取り可能であることを検証します。

対象者

求人応募の退屈な部分を自動化したい求職者、特に CLI ツールや高品質な書類作成のための LaTeX に慣れている方を対象としています。

ハイライト

• PDF 検証ループ: レンダリングされた PDF が厳格なページ制限とレイアウト基準を満たすまで、LaTeX コードを自動的に反復修正します。
• ATS チェック: PDF のテキストレイヤーを抽出し、連絡先詳細やキーワードが自動化システムによって正しく解析されることを確認します。
• 関連性に基づいた削減: CV が長すぎる場合、単ぐに古いエントリを削除するのではなく、求人情報に基づいて関連性の低い経験を削除します。
• Drafter-Reviewer アーキテクチャ: 2つの独立した AI エージェントを使用して、最終化の前にドラフトが批判的に検討され、調査されることを保証します。
• 面接準備: その職種のために提出された特定の CV とカバーレターに基づいて、ステージ別の準備パックと模擬面接を生成します。