resume-customizer

Solid

지원 전략에 맞춰 이력서를 공고별로 재배치하는 스킬. 경험 데이터를 한 번 구조화해두고, 공고마다 선택과 순서와 표현만 바꿔 재조립한다. 거짓을 만들지 않고 강조점만 바꾸는 것이 원칙이다. Trigger: "이력서 커스터마이징", "이 공고에 맞게 이력서 고쳐줘", "이력서 재배치", "resume customize", "이력서 맞춤 수정". Input: 경험 데이터(experience/*.md), application-strategy.md 또는 공고. Output: 공고별 이력서 + 변경 근거 리포트(matching-report.md).

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Skill Content

# Resume Customizer 공고마다 이력서를 새로 쓰지 않는다. **경험은 한 번만 정리하고, 공고마다 선택과 순서와 표현만 바꾼다.** ## 핵심 개념: 마스터 데이터와 조립 ``` 경험 마스터 데이터 (한 번만 작성, 계속 축적) experience/{회사}.md ← 모든 프로젝트, 모든 수치, 모든 기술 ↓ 공고별 선택 + 정렬 + 표현 조정 ↓ 공고별 이력서 (선택된 것만, 우선순위 순서로) ``` 마스터 데이터는 **넘치게** 쓴다. 이력서에 다 들어가지 않아도 된다. 선택지가 많아야 공고별 맞춤이 가능하다. --- ## Phase 1. 경험 마스터 데이터 구조 `data/experience/{회사명}.md` 형식으로 저장한다. ```markdown # {회사명} - 재직 기간: YYYY.MM ~ YYYY.MM - 직무 / 직급: - 조직 규모: ## 프로젝트: {프로젝트명} - 기간: - 역할: (팀 내 위치, 담당 범위, 인원) - 문제 상황: (왜 이 일을 했는가) - 행동: (구체적으로 무엇을 했는가. 기술과 의사결정 포함) - 결과: - 수치: (before → after, 측정 방법) - 정성적 결과: - 사용 기술: - 이 경험이 증명하는 역량: (태그 형태로 여러 개) - 확장 가능한 이야기: (면접에서 더 깊이 들어갈 수 있는 지점) ``` **수치가 핵심이다.** 수치가 없는 경험은 이력서에서 힘을 잃는다. 수치를 기억 못 하면 다음 방법으로 복원한다. | 복원 방법 | 예시 | |---|---| | 상대값으로 전환 | "응답시간 절반으로 단축" | | 규모로 대체 | "일 100만 건 처리 파이프라인" | | 범위로 표기 | "전환율 3~5%p 개선" | | 기간으로 표기 | "6개월 걸리던 배포를 2주로" | **추정치는 추정치라고 마스터 데이터에 기록한다.** 면접에서 근거를 못 대면 신뢰를 잃는다. --- ## Phase 2. 공고별 선택 application-strategy.md가 있으면 그 매칭 순위를 그대로 사용한다. 없으면 공고에서 직접 요구역량을 추출해 매칭한다. 선택 기준: | 판정 | 처리 | |---|---| | 병목 대응 경험 (매칭 1~2순위) | 최상단 배치, 분량 최대 | | 요구역량 직접 대응 | 상단 배치 | | 간접 관련 | 축약해서 유지 | | 무관 | 제외. 단 경력 공백이 생기면 한 줄로 유지 | **경력 공백 처리**: 무관하다고 통째로 빼면 이력에 구멍이 생겨 의심을 산다. 재직 사실은 유지하되 내용을 한 줄로 축약한다. --- ## Phase 3. 순서 재배치 이력서에서 실제로 읽히는 곳은 상단이다. 서류 검토 시간이 짧기 때문이다. 배치 규칙: 1. **프로필 요약** 3~4줄: 공고의 핵심 요구를 그대로 반영 2. **경력**: 최신순이 기본이지만, 프로젝트 단위 순서는 관련도순으로 바꾼다 3. 같은 회사 내에서 프로젝트 순서를 바꾸...

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Author
useful-skills
Repository
useful-skills/job-application-skills
Created
1 months ago
Last Updated
3 weeks ago
Language
Python
License
MIT

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