HR-Breaker — 履歴書(レジュメ)最適化ツール

AI/ML

概要

HR-Breakerは、履歴書(レジュメ)の「求人特化(job-specific)」「ATS対応」「単一ページPDF出力」を目的に設計されたツールです。入力はLaTeX、プレーンテキスト、Markdown、HTML、既存のPDFなど多様な形式を受け付け、内部で解析・最適化して一貫したプロフェッショナルなレイアウトのPDFを生成します。最適化はLLMを活用しますが、「内容の捏造を行わない」「最小限の変更で構造を整える」ことを重視しており、結果を求人要件に合わせて調整しつつ原文の意図を保持する設計になっています。

GitHub

リポジトリの統計情報

  • スター数: 28
  • フォーク数: 7
  • ウォッチャー数: 28
  • コミット数: 5
  • ファイル数: 10
  • メインの言語: Python

主な特徴

  • 多様な入力形式対応(LaTeX、Markdown、HTML、PDF、プレーンテキスト)
  • LLM(大規模言語モデル)による求人要件に合わせた文言・構成の最適化
  • ATSフレンドリーで単一ページのプロフェッショナルPDFを出力
  • 内容の過剰な改変を避ける「No fabrication」方針とホールシネーション検出

技術的なポイント

READMEとリポジトリ構成から読み取れる主要な技術的観点を整理します。まず、Python 3.10+を前提としており、.env.exampleが含まれていることから外部APIキー(LLMプロバイダ等)は環境変数で管理する設計です。CLAUDE.mdが存在する点からAnthropicのClaudeなど特定のLLMとの連携や接続手順、プロンプト設計に関するガイドを含んでいる可能性が高く、マルチプロバイダ対応を想定した拡張性があります。

入力フォーマットの多様性(LaTeX/Markdown/HTML/PDF)に対応するため、内部でパース→正規化→テンプレート適用→PDF生成というパイプラインを持つ構造が想定されます。テンプレート部分はLaTeXやHTML/CSSベースのレンダリング技術を利用している可能性があり、単一ページに収めるためのレイアウト最適化やフォント・余白調整が行われます。LLMの利用は「求人要件に合わせた文言の書き換え/強調」「キーワード最適化(ATS向け)」が目的で、しかしREADMEにある「No fabrication」「Hallucination detection」から、LLM出力に対して原文の検証ステップ(ファクトチェックや差分提示、ユーザー承認フロー)を組み込む設計が推察されます。

また、スクリプトは小規模でシンプルに保たれており、CIや大量の依存関係は見られないため、コア機能のプロトタイプ実装といえる状態です。ライセンス(LICENSE)やREADME、CLAUDE.mdなどドキュメントが最低限揃っているため、実運用に向けた拡張(追加LLMプロバイダ、UI、バッチ処理、より詳細な検証ロジック)の余地があります。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ:

  • .env.example: file
  • .gitignore: file
  • CLAUDE.md: file
  • LICENSE: file
  • README.md: file

…他 5 ファイル

まとめ

小規模ながら実用性の高い履歴書最適化プロトタイプ。拡張余地が大きい。

リポジトリ情報:

READMEの抜粋:

HR-Breaker

Resume optimization tool that transforms any resume into a job-specific, ATS-friendly PDF.

Python 3.10+

Features

  • Any format in - LaTeX, plain text, markdown, HTML, PDF
  • Optimized PDF out - Single-page, professionally formatted
  • LLM-powered optimization - Tailors content to job requirements
  • Minimal changes - Preserves your content, only restructures for fit
  • No fabrication - Hallucination detecti…