resumePolice：Difyの展開に基づいて履歴書をレビューし、最適化するAIツール

resumePoliceはGitHub上のオープンソースプロジェクトで、大規模言語モデルの力を活用し、求職者の履歴書の分析、レビュー、最適化を支援します。 このプロジェクトの中核は「批評-分析-推奨」モデルであり、履歴書の問題点を直接指摘し、これらの問題点がもたらすであろう悪影響を分析し、具体的で実行可能な修正案を提示するように設計されています。 履歴書のレビューに加え、このプロジェクトでは、CTO（上級技術役員）の視点をシミュレートする機能も拡張しており、履歴書の内容に基づいて体系的かつ詳細な面接の質問を生成し、求職者が実社会に備えるのを支援する。 技術者でないユーザーの利便性を考慮し、ResumePoliceはあらかじめパッケージ化されたDifyワークフローファイルを提供しています。ユーザーはこれらのファイルをAIアプリケーション開発プラットフォームであるDifyにインポートするだけで、独自の履歴書最適化ツールや面接シミュレーションツールを素早く構築することができます。

機能一覧

• 履歴書のレビューと修正批評-分析-提案：3段階のモデルを使って履歴書の内容を評価し、書式、言葉遣い、プロジェクト記述などの問題点を指摘し、最適化する方法を提案する。
• 面接の質問を作成する内蔵された2つの異なるスタイルの面接官プロンプトは、伝説的なCTOの視点から、履歴書の内容に基づいて一連の詳細で潜在的に「トリッキー」な面接質問を生成します。
• Difyワークフローの統合の複数のバージョンを提供する。.ymlテキスト、会話（チャット）、その他のモードを含むワークフローファイルは、Difyプラットフォーム上でワンクリックでインポートし、使用することができます。
• 履歴書の会話による修正という名前のファイルの使用をサポートする。简历警察Chatの会話型ワークフローは、AIとの複数回のコミュニケーションにより、フォローアップの質問と履歴書の反復修正を可能にする。
• オープン・キュー・シソーラスこのプロジェクトでは、すべてのコア機能のヒントとなる単語テキストを直接提供しているため、開発者や上級ユーザーは他のプラットフォームやカスタム環境で簡単に使用することができます。

ヘルプの使用

resumePoliceこのサービスは主にDifyプラットフォームを通じて提供され、複雑なAIの呼び出しを一般ユーザーでも簡単に始められるツールにカプセル化している。 以下、利用方法や特徴について詳しく説明する。

コア・コンセプト

使い始める前に、その仕組みを理解しておく必要がある。 resumePolice批評-分析-提案」モデルに従う：

1. 講評AIは厳しい "警察官 "のような役割を果たし、「あいまいなプロジェクト記述」や「不十分な技術スタック」など、あなたの履歴書の問題点を指摘します。
2. パース曖昧な記述は、採用担当者にプロジェクトの信憑性を疑わせる可能性がある」などと、なぜこれが問題なのかを説明している。
3. 提案最後に、「プロジェクト説明はSTARの原則に従い、自分の役割とプロジェクトへの貢献を明記すること」など、具体的な変更案が示されている。

インストールと設定プロセス

利用するresumePoliceローカルでのインストールやプログラミングは不要で、重要なのはDifyプラットフォームを設定することです。

ステップ1：ワークフローファイルの取得
インタビューresumePoliceの GitHub リポジトリはworkflowディレクトリで必要な.ymlファイルをダウンロードする。

• 简历警察V3.yml包括的な履歴書レビューレポートを作成するための推奨バージョン。
• 简历警察Chat.ymlチャット感覚で履歴書を作成できる会話版。
• 简历警察(笔录版)V1.yml / V2.ymlインタビューの質問を作成するために使用される。

ステップ2: Difyでワークフローをインポートする

1. Difyプラットフォームアカウントにログインします。
2. アプリケーション作成ページで、ワークフローをインポートするには2つの方法があります：
   • モード1DSLファイルのインポート "ボタンをクリックし、ダウンロードしたファイルを選択します。.ymlドキュメンテーション
   • モード2を直接ダウンロードする。.ymlファイルをDifyのアプリケーションページにドラッグ＆ドロップします。

ステップ 3: モデルの選択とAPIキーの設定

1. ワークフローをインポートした後、そのバックエンドエンジンとしてLarge Language Model（LLM）を設定する必要がある。
2. Difyの設定インターフェイスで、利用可能なモデルを選択します。Geminiシリーズ。
3. APIキー設定エリアに、選択したモデルの有効なAPIキーを記入する。 APIキーをお持ちでない場合は、対応するビッグモデル（例：Google AI Platform）の公式サイトにアクセスしてリクエストする必要があります。
4. 設定が完了したら、設定を保存します。この時点でアプリケーションの準備は完了です。

主な機能 操作ガイド

1. 履歴書の書き方
   • 利用する简历警察V3ワークフロー。
   • アプリケーションのランタイム画面に行くと、テキスト入力ボックスが表示されます。
   • 履歴書を入力ボックスに貼り付けてください。
   • 実行」をクリックし、しばらく待つと、AIが「批判-分析-提言」の全内容を含む詳細なレビュー・レポートを右側に出力する。
2. 履歴書を修正するためにAIに相談する方法
   • 利用する简历警察Chatワークフロー。
   • このワークフローはチャットボットを作成する。
   • 例えば、「私のプロジェクト経験をもっとアピールできるようにしてください」、「この職務経歴書は字が多すぎませんか」など、履歴書を送ってから、実際の相手と会話しているかのように変更を求めることができます。など、実際の人と会話するように変更を求めることができます。
   • AIは、皆様からのフォローアップの質問に基づき、新しい修正版を提供し続けます。
3. 面接の質問の作り方
   • 利用する简历警察(笔录版)V1もしかしたらV2ワークフロー。
   • ここでもCVが入力として使われる。
   • AIは経験豊富なCTOとしてシミュレートし、この履歴書の職歴、技術スタック、プロジェクトの詳細に基づいて面接の質問リストを作成します。
   • V1のバージョンでは、シナリオや仮定の展開がより重視される。V2このバージョンはよりストレートで、テクノロジーとプロジェクトそのものに焦点を当てている。

アプリケーションシナリオ

1. 求職者のための履歴書最適化
   新卒者であれ、職場の年配者であれ、履歴書を提出する前に利用することができます。resumePolice包括的な「メディカル・チェック」。自分では見つけにくいプレゼンテーションのギャップや書式の問題を特定し、AIが推奨するレジュメで履歴書を最適化することで、多くの応募者がひしめく中で競争力を高めることができます。
2. 面接の準備
   候補者は「書き起こし」ワークフローに履歴書を入力し、面接官が質問するであろう内容を事前に予想することができます。 これは、プロジェクトの詳細を整理するのに役立つだけでなく、実際の面接のストレスフルなシナリオをシミュレートすることで、準備を整えることができます。
3. リクルーター支援
   経験の浅い面接官や、大量の履歴書を迅速にスクリーニングする必要のある人事担当者のために、このツールは、候補者の履歴書に基づいて、詳細かつ的を絞った技術面接の質問セットを自動的に生成することができます。
4. AI応用学習
   LLMアプリケーション（LLMOps）の構築方法を学びたい開発者やAI愛好家向け。resumePoliceは素晴らしい例だ。オープンソースのキューワードとDifyのワークフロー構成を検討することで、アイデアを実際に使えるAIアプリケーションにする方法を素早く理解し、把握することができる。

品質保証

1. resumePoliceそれは何ですか？
   これはGitHubでオープンソース化されているAIツールで、履歴書の見直しや修正、模擬面接の質問を生成するための一連のプロンプトとDifyワークフローを提供する。
2. このツールを使うのにお金を払う必要がありますか？
   resumePoliceプロジェクト自体は完全にフリーでオープンソースである。 ただし、実行にはDifyプラットフォームと大規模な言語モデル（GeminiやGPTなど）に依存しており、これらのサードパーティサービスを利用する場合、それぞれの価格戦略によってコストが発生する可能性があります。
3. 私はまったく技術に詳しくないのですが、使えますか？
   できます。このツールの最大の特徴は、非技術系ユーザー向けのDifyワークフロー・ドキュメントです。 ヘルプガイドに従い、Difyプラットフォーム上でクリック、ドラッグ＆ドロップ、インポート操作を行うだけで、コードを書くことなく使用することができます。
4. ディファイとは？
   DifyはLLMアプリケーション開発プラットフォームであり、開発者、非開発者を問わず、大規模な言語モデルに基づくAIアプリケーションをより簡単に作成、運用することができます。resumePolice複雑な技術をシンプルな製品に落とし込むために活用されてきたのが、このプラットフォームだ。
5. レビュー結果とインタビュー質問の質はどうだったか？
   その質は、核となるキュー・ワードのデザインに大きく左右される。resumePoliceこのプロンプトは、「批評、説明、推奨」モデルや、「P.O.S.E.R.」のような探索モデルを使用して、上級人事担当者や技術担当者の思考を模倣しており、専門的で詳細なフィードバックを提供するように設計されている。