Hisn00w/ASu-skills

ASu‑skills – 中国語の求職ワークフロー向けプラグインスイート

概要 – 複数の AI コーディングアシスタント（Claude Code、Codex、DeepSeek Harness Desktop、Cursor、TraeWork、OpenCode、WorkBuddy、Qoder など）にインストールできる「スキル」（プラグイン）のコレクションです。各スキルは、自己完結型のコマンドライン風エントリポイント（例：/contributor、/great-resume）を提供し、ユーザーが典型的な技術職の求職プロセスを進めるのに役立ちます。

重要性 – このリポジトリは AI モデルをトレーニングしたり実行したりしません。代わりに、既存の LLM 駆動エージェントをオーケストレーションして、以下を実現します。

1. 検証可能なオープンソース貢献を見つけて行う。
2. AI 生成のコードチャットを構造化された「証拠チェーン」に変換する。
3. プロジェクト学習ガイドと面接形式の要約を生成する。
4. 既製の中国語テンプレートを使用して履歴書を洗練・整形する（HTML、PDF、オプションで LaTeX）。
5. 履歴書を職務記述書と照合し、ギャップを強調する。
6. ブラウザブリッジ（Kimi WebBridge など）を介して単一の求人応募ウェブフォームを自動入力する。
7. 面接質問のドリルを実施し、検証済みの主張を追跡する。
8. 各応募のステータスを記録する小さな「オファートラッカー」テーブルを維持する。

9 つのステップはすべて連携するように設計されており、主張-証拠台帳をスキル間で受け渡すことで、ユーザーは履歴書の各箇条書きが実際の貢献または測定可能な結果に裏付けられていることを証明できます。

使用方法 – サポートされている AI プラットフォームにプラグインをインストールし、目的のエントリを呼び出します。例：

/contributor   # GitHub issue を見つけ、fork し、PR を送信し、差分を記録
/great-resume  # 対象ロール向けに経験を書き直し、HR 向けの冒頭文を追加
/make-resume   # 編集可能な HTML 履歴書（または LaTeX）を出力し、PDF をエクスポート
/job-apply     # 採用ページを開き、フィールドを入力し、最終送信前に停止

README には、詳細なプロンプト、対話例、明確なファイル構造（レジストリ JSON、skills/ フォルダ、アセット、参考ドキュメント）が記載されています。

対象読者 – 中国語を話すソフトウェアエンジニア、AI アプリケーション開発者、または LLM エージェントを活用した体系的で証拠に基づく履歴書ワークフローを求める技術面接の準備をしている人。

ライセンス – MIT、完全オープンソース。

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上記の情報はすべてリポジトリの README から直接取得したものであり、外部の仮定は追加されていません。