MadsLorentzen/ai-job-search

解決する課題

求職活動において、すべての応募に対して履歴書やカバーレターを手動で調整する作業は、非常に退屈なプロセスになりがちです。このプロジェクトは、関連する職種の見つけ方から面接の準備に至るまで、求職パイプライン全体を処理する自動化フレームワークを提供し、最終的な書類がプロフェッショナルな形式であり、かつ誠実であることを保証します。

仕組み

Claude Codeをベースに構築されたこのフレームワークは、CLIエージェントをフルスタックのジョブアシスタントへと変貌させます。以下の主要なコマンドからなる構造化されたワークフローを使用します：

• Profiling: /setup が、既存の書類やインタビューから候補者のプロフィールを作成します。
• Discovery: /scrape が求人ポータル（デンマーク市場向けツールおよびLinkedIn内蔵）を検索し、/rank が適合度に基づいてスコアリングします。
• apply: /apply は「ドラフター（起草者）- レビュアー（校閲者）」パイプラインを使用します。1つのエージェントがパーソナライズされたLaTeXドキュメントを作成し、2つ目のエージェントがそれを批評します。その後、システムはPDFをコンパイルし、レイアウトの崩れ（孤立行やページオーバーフロー）を視覚的に検査して修正した後、テキストレイヤーに対してATSチェックを行い、解析可能性を確保します。
• Management: /outcome が応募結果を追跡し、/gmail-sync と /notion-sync が外部ツールと連携してステータスを監視し、パイプラインを整理します。
• Preparation: /interview が、候補者の実際のプロフィールと特定の求人情報に基づいて、段階に応じた準備パックを生成し、模擬面接を実施します。

対象者

パーソナライズされた資料の品質や誠実さを損なうことなく、応募プロセスの反復的な部分を自動化したい求職者、特にコマンドラインインターフェースやLaTeXの使用に慣れている方に適しています。

ハイライト

• PDF Verification Loop: PDFのレイアウトが視覚的に完璧になるまで（例：履歴書が正確に2ページになるまで）、LaTeXコードを自動的にコンパイルして反復処理します。
• ATS Text-Layer Check: pdftotext を使用して、PDFの埋め込みテキストが自動解析プログラムによって読み取り可能であることを確認し、一般的なLaTeXレンダリングの問題を防ぎます。
• Relevance-Weighted Cutting: 単に古い経験を削除するのではなく、求人情報との関連性に基づいて履歴書の内容をインテリジェントにトリミングします。
• Drafter-Reviewer Architecture: 2つの独立したエージェントを採用することで、最終決定前にドラフトが批評され、洗練されることを保証します。
• Comprehensive Lifecycle: スクレイピングとランキングから、面接準備、/upskill によるスキルギャップ分析まで、ファンネル全体をカバーします。