JD를 분석해 맞춤 이력서를 자동 생성하고, 면접까지 준비하는 Claude Code 기반 구직 자동화 시스템.

📦 예시 파일 포함: src/my-resume.md (가상 인물), src/example-jd.md, outcome/ 예시 출력물로 파이프라인 전체 흐름을 즉시 확인할 수 있습니다.

이 파이프라인은 이력서 작성을 자동화하지만, 최종 결과물의 품질은 당신의 검토에 달려 있습니다.

각 단계 결과물을 반드시 직접 열어서 읽어보세요.
AI가 생성한 내용 중 어색한 표현, 불필요한 내용, 또는 본인 스타일과 맞지 않는 부분은 직접 수정하거나 제거하는 것을 권장합니다.
에이전트의 출력을 100% 신뢰하지 말고, 항상 본인이 최종 편집자라는 관점으로 활용하세요.

src/my-resume.md  +  src/{company}-jd.md
          │
          ▼
  /evaluate-jd    →  outcome/0_evaluate/{company}-evaluate.md   (사전 필터)
          │
          ▼
   /draft-resume  →  outcome/1_draft/{company}-draft-{A|B|C}.md
          │
          ▼
  /verify-resume  →  outcome/2_verify/{company}-verify.md
          │
          ▼
  /review-resume  →  outcome/3_review/{company}-review.md
          │
          ▼
  /refine-resume  →  outcome/4_refine/{company}-final.md
          │
          ▼
    /pdf-resume   →  outcome/5_pdf/{company}-final.html + .pdf

  /story-bank     →  outcome/interview/story-bank.md            (면접 준비)
                      outcome/interview/{company}-interview.md

src/
├── my-resume.md      ← 내 원본 이력서 작성 (팩트 기준, 절대 수정 금지)
└── {company}-jd.md   ← 지원 회사 JD 붙여넣기

{company} 예시: kakao, toss, line-plus 등 회사명 영문 소문자

💡 JD 수집 팁: 채용 공고 URL 앞에 r.jina.ai/를 붙이면 광고·노이즈 없이 깨끗한 텍스트 형태로 JD를 가져올 수 있습니다.

# 예시
https://r.jina.ai/careers.kakao.com/jobs/12345

가져온 내용을 src/{company}-jd.md에 붙여넣으면 AI가 훨씬 정확하게 분석합니다.

# Claude Code 실행
claude

# (선택) JD 적합도 사전 평가 — B 이상이면 지원 추천
/evaluate-jd

# 슬래시 커맨드 순서대로 실행
/draft-resume
/verify-resume
/review-resume
/refine-resume
/pdf-resume

# (선택) 면접 준비 — STAR 스토리 뱅크 생성
/story-bank

각 커맨드를 실행하면 Claude가 자동으로 파일을 읽고 결과물을 outcome/ 하위 폴더에 저장합니다.

💡 중간 결과물이 쌓여 파일을 일일이 열어보기 번거로울 때: /dashboard를 실행하면 outcome/ 전체를 스캔해 브라우저에서 바로 볼 수 있는 dashboard.html을 생성합니다. 자세한 내용은 📊 파이프라인 대시보드 섹션을 참고하세요.

oh-my-career/
├── src/
│   ├── my-resume.md          # 원본 이력서 (팩트 기준 — 절대 수정 금지)
│   └── {company}-jd.md       # 지원 회사 JD
├── instruction/              # 워크플로우 추가 지침 (선택)
├── .claude/
│   └── skills/               # 파이프라인 스킬 정의
│       ├── evaluate-jd/
│       ├── draft-resume/
│       ├── verify-resume/
│       ├── review-resume/
│       ├── refine-resume/
│       ├── pdf-resume/
│       ├── story-bank/
│       └── dashboard/
└── outcome/
    ├── 0_evaluate/           # JD 적합도 평가 리포트
    ├── 1_draft/              # 초안 3가지 (A/B/C 버전)
    ├── 2_verify/             # 팩트 검증 + JD 정합성 리포트
    ├── 3_review/             # 품질 리뷰 리포트
    ├── 4_refine/             # 마크다운 최종본
    ├── 5_pdf/                # HTML + PDF 제출본
    └── interview/            # STAR 스토리 뱅크 + 회사별 면접 준비

outcome/0_evaluate/{company}-evaluate.md
outcome/1_draft/{company}-draft-{A|B|C}.md
outcome/2_verify/{company}-verify.md
outcome/3_review/{company}-review.md
outcome/4_refine/{company}-final.md
outcome/5_pdf/{company}-final.html
outcome/5_pdf/{company}-final.pdf
outcome/interview/story-bank.md
outcome/interview/{company}-interview.md

예시 (피치페이 지원 시):

src/peachpay-jd.md
outcome/1_draft/peachpay-draft-A.md
outcome/1_draft/peachpay-draft-B.md
outcome/1_draft/peachpay-draft-C.md
outcome/2_verify/peachpay-verify.md
outcome/3_review/peachpay-review.md
outcome/4_refine/peachpay-final.md
outcome/5_pdf/peachpay-final.html
outcome/5_pdf/peachpay-final.pdf

JD와 원본 이력서를 대조해 10차원 가중 스코어링으로 A-F 등급을 산출합니다.

• 강점 매칭, 갭 분석, 이력서 커스터마이징 가이드, 예상 면접 질문 Top 5 포함
• B 이상이면 /draft-resume로 진행, C 이하면 갭 분석 참고해 지원 여부 재검토

👀 검토 포인트: 등급이 낮아도 성장 가능성이나 도메인 흥미가 있다면 지원할 수 있습니다. 점수는 참고용이지 절대 기준이 아닙니다.

src/my-resume.md와 JD를 분석해 서로 다른 전략의 초안 3가지를 자동 생성합니다.

👀 검토 포인트: 세 버전을 비교하며 본인의 강점을 가장 잘 드러내는 버전을 선택하세요. AI가 과장하거나 원본에 없는 내용을 추가했는지 반드시 확인하세요.

• 원본 이력서 대비 수치/사실 오류 검출
• JD 필수·우대 항목별 커버리지 매핑
• 버전별 추천 순위 결정

👀 검토 포인트: ❌ 항목은 반드시 처리해야 하지만, ⚠️ 항목은 맥락에 따라 유지할 수도 있습니다. 리포트를 맹목적으로 따르지 말고 직접 판단하세요.

• Summary/Bullets STAR 밀도 분석
• 표현 개선 제안 (Action only → Action + Result)
• 분량, 구조, 키워드 커버리지 종합 점수

👀 검토 포인트: 제안된 표현이 어색하거나 본인 목소리와 다르다면 그냥 넘기세요. 리뷰는 참고용이지 정답이 아닙니다.

• 검증·리뷰 피드백을 모두 반영한 마크다운 최종본 생성
• 콘텐츠 완성 단계 — 레이아웃 변환은 5단계에서 처리

👀 검토 포인트: 최종본을 처음부터 끝까지 직접 읽어보세요. 이전 단계에서 놓친 어색한 부분, 불필요한 내용, 삭제할 항목이 있다면 이 단계에서 직접 편집하는 것이 좋습니다.

• outcome/4_refine/{company}-final.md를 스타일드 HTML로 변환
• Chrome headless로 A4 PDF 자동 생성
• 프로필 사진(src/photo.jpg) 존재 시 헤더 우상단에 자동 삽입
• 콘텐츠 수정 없이 레이아웃·인쇄 CSS만 처리

👀 검토 포인트: 생성된 PDF를 열어 페이지 잘림, 폰트, 여백, 사진 위치를 눈으로 확인하세요. 필요 시 HTML 파일을 직접 수정한 뒤 PDF를 재생성하면 됩니다.

이력서의 경험들을 STAR+R(Reflection) 구조로 변환해 면접용 마스터 스토리를 축적합니다.

• 범용 모드 (/story-bank): 이력서 전체에서 5-10개 마스터 스토리 추출, 태그 분류 (#성능최적화 #장애대응 #아키텍처 #리더십 등)
• 회사별 모드 (/story-bank {company}): JD 기반 예상 질문 생성 + 마스터 스토리 매칭 + 역질문 추천
• 스토리 뱅크는 누적 업데이트 — 이력서에 새 경험이 추가되면 자동으로 신규 스토리 append

👀 검토 포인트: AI가 생성한 Reflection이 본인의 실제 배움과 다르다면 직접 수정하세요. 면접에서 자연스럽게 말할 수 있는 표현이어야 합니다.

여러 회사에 동시에 지원하거나, 파이프라인을 며칠에 걸쳐 진행하다 보면 결과물 파일을 하나씩 열어가며 현황을 파악하는 것이 번거로워집니다.
/dashboard를 실행하면 outcome/ 전체를 자동 스캔해 브라우저에서 바로 확인할 수 있는 dashboard.html을 생성합니다.

/dashboard

생성된 파일은 프로젝트 루트의 dashboard.html에 저장됩니다. 브라우저에서 바로 열면 됩니다.

file:///path/to/oh-my-career/dashboard.html

/dashboard 실행 시 모든 MD 파일을 읽어 HTML에 임베드하기 때문에 파일이 많을수록 토큰 소비가 늘어납니다.

파이프라인 전체 진행 중 토큰 소비 규모와 비슷하거나 약간 더 큽니다. 수시로 실행하기보다 중간 점검이나 다음 단계 확인 시점에 한 번씩 실행하는 것을 권장합니다.

• src/my-resume.md는 팩트 기준 — 이 파일의 수치/사실을 절대 변형하지 않는다
• 원본에 없는 숫자나 사실을 생성하지 않는다
• 각 단계 결과물은 반드시 해당 outcome/ 하위폴더에 저장한다
• 단계를 건너뛰지 않는다 (draft → verify → review → refine → pdf 순서 준수)

이 레포에는 가상 인물 김개발을 기준으로 한 예시 파일이 포함되어 있습니다.

src/my-resume.md          → 가상 인물 예시 이력서 (결제/핀테크 백엔드 엔지니어)
src/example-jd.md         → 가상 회사 "피치페이" JD
outcome/1_draft/          → 전략별 초안 3가지 예시
outcome/2_verify/         → 팩트 검증 리포트 예시
outcome/3_review/         → 품질 리뷰 리포트 예시
outcome/4_refine/         → 마크다운 최종본 예시
outcome/5_pdf/            → HTML + PDF 예시

실제 사용 시 src/my-resume.md를 본인 이력서로 교체하고 지원 회사 JD 파일을 추가하면 됩니다.

• Claude Code 설치
• ~/.claude/ 디렉토리에 스킬 파일이 있거나 프로젝트 내 .claude/skills/ 경로에 스킬이 위치해야 합니다

MIT