Hisn00w/ASu-skills

ASu‑skills – 중국어 구직 워크플로를 위한 플러그인 스위트

정의 – 여러 AI 코딩 어시스턴트(Claude Code, Codex, DeepSeek Harness Desktop, Cursor, TraeWork, OpenCode, WorkBuddy, Qoder 등)에 설치할 수 있는 "스킬"(플러그인) 모음입니다. 각 스킬은 자체 포함된 명령줄 스타일 진입점(예: /contributor, /great-resume)을 제공하여 사용자가 일반적인 기술 구직 프로세스를 진행하도록 돕습니다.

중요성 – 이 저장소는 AI 모델을 훈련하거나 실행하지 않습니다. 대신 기존 LLM 기반 에이전트를 오케스트레이션하여 다음을 수행합니다.

1. 검증 가능한 오픈소스 기여를 찾고 수행합니다.
2. AI 생성 코드 채팅을 구조화된 "증거 체인"으로 변환합니다.
3. 프로젝트 학습 가이드와 면접 스타일 요약을 생성합니다.
4. 다양한 중국어 템플릿을 사용하여 이력서를 다듬고 형식화합니다(HTML, PDF, 선택적 LaTeX).
5. 이력서를 직무 설명과 매칭하고 격차를 강조합니다.
6. 브라우저 브리지(Kimi WebBridge 등)를 통해 단일 구직 지원 웹 양식을 자동으로 채웁니다.
7. 면접 질문 연습을 수행하고 검증된 주장을 추적합니다.
8. 각 지원 상태를 기록하는 작은 "오퍼 트래커" 테이블을 유지합니다.

9단계 모두 함께 작동하도록 설계되어 주장-증거 원장을 스킬 간에 전달하여 사용자가 이력서의 각 항목이 실제 기여 또는 측정 가능한 결과로 뒷받침됨을 증명할 수 있습니다.

사용 방법 – 지원되는 AI 플랫폼에 플러그인을 설치한 다음 원하는 진입점을 호출합니다. 예:

/contributor   # GitHub 이슈 찾기, 포크, PR 제출, diff 기록
/great-resume  # 대상 역할에 맞게 경험 재작성, HR 오프닝 라인 추가
/make-resume   # 편집 가능한 HTML 이력서(또는 LaTeX) 출력 및 PDF 내보내기
/job-apply     # 채용 페이지 열기, 필드 채우기, 최종 제출 전 중지

README에는 자세한 프롬프트, 예시 대화, 명확한 파일 구조(레지스트리 JSON, skills/ 폴더, 에셋, 참조 문서)가 제공됩니다.

대상 독자 – 중국어를 사용하는 소프트웨어 엔지니어, AI 애플리케이션 개발자, 또는 LLM 에이전트를 활용한 체계적이고 증거 기반의 이력서 워크플로를 원하는 기술 면접 준비자.

라이선스 – MIT, 완전 오픈소스.

---

위 정보는 모두 저장소의 README에서 직접 가져온 것이며 외부 가정은 추가되지 않았습니다.