get-job.skill：求職フルプロセスアシスタント

一言で言うと

これはAI「スキルパック」です。Claude Code、Codex、Cursorなどのツールにインストールすると、自分の履歴書と目標職を渡すだけで、自動的に3ステップを実行します：① 職務調査 → ② 履歴書の書き換え → ③ 面接準備。全プロセスでファイルを生成します。

核となる信念は「翻訳であり、捏造ではない」：経験を捏造せず、自分がやったことを、目標職が理解できる言葉で語り直します。

解決する問題

著者は、求職で最も難しい2つのことを挙げています：

• 経験と職が関連していないように見える——例えば教育学バックグラウンドで金融に応募、文系でAIプロダクトに応募。
• 履歴書はきれいに書き換えても、面接で深掘りされると崩れる——履歴書が深掘りに耐えられない。

3ステップワークフロー

段階	何をするか	生成ファイル
① 職務調査	対象国/地域に基づき、ウェブ検索 + 階層化された採用情報源を使って、職に必要な中核スキル、暗黙の要件、最新動向を把握	職務調査.md
② 履歴書の書き換え	職務要件から逆算して目標を設定し、実際の経験を職の言語に翻訳し、整形された履歴書を生成	書き換え後履歴書.docx
③ 面接準備	実際の面接ラウンドに沿って、履歴書の各箇条書きを深掘りし、自己紹介、表現状態、面接後振り返りの問題集を準備	面接準備/ フォルダ

使い方

履歴書と目標職を直接貼り付けるかドラッグして、一言で指示します。例：

「これが私の履歴書 [内容を貼り付け]、[会社] の [職] に応募したいです。JDは以下の通り [JDを貼り付け]、準備を手伝ってください。」

履歴書をすでに提出済みの場合は、「私の履歴書に基づいて面接準備をして」と直接言えば、履歴書の書き換えステップをスキップできます。

入力が不完全な場合

開始前に「入力チェック」を行います：目標職、市場、JD、履歴書、応募状況、面接ラウンドのうち、どれが揃っているか確認します。不足しているもの：

• 自動検索/推測で補えるものは先に補う（例：JDがなければ公式採用ページを探す）
• 補えないものは「低信頼/要確認」と明示し、出力をダウングレードし、存在しない情報を絶対に捏造しない

納品前の品質ゲート

直接納品しません。まずチェック：情報源のカバレッジ、JDから履歴書へのマッチング、各主張のエビデンスレベル、面接準備がすべての箇条書きをカバーしているか。レッドラインを超えたら納品せず、ダウングレードできる場合はダウングレードします。

翻訳 ≠ 捏造（誠実さの下限）

• やったことを別の角度から話す = 翻訳；やっていないことを書く = 捏造、深掘りされると崩れる
• 各「移転可能スキル」は、実際にやったことに紐付ける必要がある
• バックグラウンドチェックのレッドラインは絶対に触らない：学歴、在職期間、役職名は一字も変更できない
• 覚えていない場合は正直に「正確には覚えていません」と言い、新しい嘘をつかない

インストール方法

• 推奨：一行コマンド npx skills add agentenatalie/get-job.skill
• 手動：get-job/ ディレクトリ全体をスキルディレクトリに配置（Claude Codeのパスは ~/.claude/skills/get-job）
• 参考資料としてのみ：references/ のメソッドドキュメントを任意のAIに渡すだけで、インストール不要

対応ランタイム

オープンなAgent Skillsプロトコルに基づき、Claude Code、Codex、Cursor、OpenClawなどに対応。

サンプル成果物

examples/ に3つの完全なデモがあります（すべて架空）：

• 文系がAIコーディングに応募——書き換え前/後の履歴書スクリーンショット + 面接準備
• 文系がオペレーションに応募——「学生活動」をオペレーションスキルに翻訳
• 非専門がAIプロダクトに応募——履歴書に誇張がある場合、面接でどう対処するか

ライセンス

CC BY-NC-ND 4.0：自由に共有可能、商用利用禁止、改変後の再配布禁止、著者のクレジット必須。

自分に合っているかの簡単な判断

向いている人：経験と職の方向性にギャップがある、履歴書が深掘りに耐えられない、職が本当に何を求めているかわからない人。 向いていない人：AIで経験を捏造して面接を騙そうとする人——このツールは明確に捏造を拒否し、その設計ロジック（品質ゲート、誠実さの下限）は捏造を暴くために存在します。