magicapple123/ResumeForge

ResumeForge – ローカル優先の AI 履歴書ワークベンチ

一言で言うと

求職者がローカルで職務解析、履歴書生成、応募追跡などの全プロセスを完了できるオープンソースのデスクトップアプリです。すべてのデータはローカルの SQLite に保存され、AI 機能はオフラインまたは任意の大規模モデル API を介して利用できます。

主な機能

カテゴリ	主な特徴
求人管理	JD（ウェブ、PDF、スクリーンショット）を貼り付け/アップロードして自動的に編集可能なドラフトに解析し、スキルタグを自動抽出。一括インポート、代替求人、一括ステータス変更に対応
AI カスタム履歴書	求人 JD に基づいてローカルの事実データベースから情報をフィルタリングし、ストリーミングで履歴書を生成。美化強度、ページ数、テンプレート（8 種類）、フォントサイズを調整可能。生成後にレイアウト診断とソーストレーサビリティを提供し、「架空」情報を防止
事実台帳	各経験の事実、表現、関与度、検証ステータスを記録。確認済みの事実のみが AI 生成に参加し、未確認のものは明示的に除外
品質チェック	重複チェック、機密語、誇張リスク、ATS コンプライアンス、ローカルルール適合度分析（5 種類の結論）、および架空防止検証
エクスポート & マスキング	PDF、Word、Markdown、TXT、JSON、HTML の複数形式でエクスポート可能。透かしを追加し、ワンクリックでマスキング（名前、電話番号などを非表示）
応募デスク	手動確認後、ローカルブラウザで採用サイトを自動的に開き、フォーム（テキストボックスのみ）を自動入力。成功率統計とマスキング診断レポートに対応
オンライン応募フォーム	専用の組み込みブラウザで完全なページを読み取り、スマートに項目ごとに入力。ドロップダウンやラジオボタンなどはユーザーの手動確認が必要。緩和モードで自動マッチングを試行
求職進捗 & 統計	各企業の各ポジションの応募・スクリーニング・評価・面接・オファーのプロセスを記録。メール/スクリーンショットで進捗を迅速にインポート可能。コンバージョン率、時間リズム、チャネル分布などの可視化ダッシュボードを提供
模擬面接 & 問題集	職務に基づいて面接質問を生成し、複数ラウンドの対話をサポートし、次元別のスコアと改善提案を提供。問題集はエクスポート可能で、各質問の参考回答を表示可能
求職アシスタント	ストリーミング Q&A。ローカル資料、台帳、面接体験、リマインダーなどを検索可能。明確な要求がある場合のみデータを書き込み、カスタムプロンプトと知識ファイルをサポート
グローバル検索	単一の検索ボックスで、求人、履歴書、紹介、リマインダー、面接体験、事実台帳、資料ボックスなど 15 種類のコンテンツを同時に検索
データセキュリティ	すべてのユーザーデータ（SQLite + 添付ファイル）はローカルのみに保存。ログインは必須ではありません。いつでもエクスポートまたは削除可能。オフライン共有パック（マスキング済み HTML/PDF）を提供

技術スタック

• フロントエンド: React (Vite) – ビルド後の静的ファイルは frontend/dist に配置
• バックエンド: FastAPI (Python 3.11‑3.13) – REST API、SQLite 永続化、モデル呼び出しのラッパーを提供
• AI インターフェース: 16 の大規模モデルプリセット（DeepSeek、Claude、OpenAI、Gemini、Ollama など）を内蔵し、OpenAI 互換 API をサポート。ローカルモデル（Ollama/LM Studio）を使用して完全オフライン生成も可能
• ランタイム: プロジェクトにはポータブル版の Python と Node.js が含まれており、start.cmd / start.command をダブルクリックするだけで仮想環境の作成、依存関係のインストール、バックエンド/フロントエンドの起動が自動的に行われます
• テスト: 4 000 以上のユニット/統合テストケース。CI は Linux、Windows、macOS で完全な依存関係インストール、ユニットテスト、Playwright スモークテストを実行

クイックスタート

1. git clone https://github.com/magicapple123/ResumeForge.git && cd ResumeForge
2. 対応するシステムの start.cmd（Windows）または start.command（macOS）をダブルクリック
   • 初回実行時にはポータブル版の Python/Node をダウンロードし、仮想環境を作成して依存関係をインストールします
   • ブラウザが自動的に http://127.0.0.1:8005 を開きます
3. 左側の 設定 → AI モデル でモデルを選択またはカスタマイズし、API キーを入力します（スキップ可能。ローカルルールのみを使用）
4. 求人広場 で JD を追加し、AI カスタム履歴書 でドラフトを生成し、その後 応募デスク で自動応募または手動で進捗を追跡します。

注目すべき理由

• ローカル優先: アカウント不要、データはコンピュータから離れません。プライバシーに敏感な求職シーンに適しています。
• 架空防止メカニズム: 生成されたコンテンツは事実データベースと項目ごとに比較され、不一致がある場合は警告が表示され、面接で問題が発生するリスクを軽減します。
• 全プロセスカバレッジ: JD の取得、適合度分析、履歴書作成、応募フォーム入力、進捗追跡、面接の振り返りまで、ワンストップで管理。
• カスタマイズ可能: オープンソースの MIT ライセンス。独自の二次開発、モデルの置き換え、UI の変更、企業内の採用システムとの統合が可能。

対象ユーザー

• ローカルで安全に AI を活用して履歴書を作成したい求職者
• 履歴書の生成品質に厳しい要件があり、AI による架空の経験を懸念するユーザー
• 求人、履歴書、応募進捗、面接体験を一元管理したい効率的な求職者
• 完全なフロントエンド/バックエンドテンプレートに基づいてカスタム採用/人材管理ツールを構築したい開発者やチーム

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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、追加の機能は推測されていません。