auto resume
1.0.0
サイドプロジェクトや学習のための貴重な時間を節約しながら、着陸面接の可能性を高めるためにあなたの経験を「強化」します。
このリポジトリは、Base Resumeからより魅力的で職務記述書をターゲットにした履歴書を生成する際に、ChatGptの機能を活用しようとしています。履歴書の送信からインタビューの確保までの変換率は非常に少ないことに気付きました（100アプリケーションあたり約2〜3％）。インタビューの可能性を高めるには、履歴書を調整するために履歴書を調整する必要があります（たとえば、Python開発者の役割に「Python」などの関連するキーワードを組み込む）。この「履歴書にフィットする」タスクは、非常に迷惑で意味がないことがわかりました。ソフトウェア開発者として、次のインパクトのあるプロジェクトを作成して、実際の問題に対処するための次のインパクトのあるプロジェクトを作成することをお勧めします。他の人の生活を改善するためにソフトウェアエンジニアリングスキルを活用してください。
その結果、私は、すべての開発者の貴重な時間を維持しながら、インタビューを着陸する可能性を増幅するソリューションを開発する動機を持っています。
自動モードが良い仕事をしていないことがわかりました。ほとんどの場合、生成された箇条書きは意味がありませんでした。したがって、現時点では、バージョンを制御するバージョンを作成するダッシュアプリを作成しました。 ChatGpt Webインターフェイスを使用して箇条書きを生成するだけで、データベースにそれらの良い世代のみを保存しました。アプリのadd experienceを使用して、そうすることができます。
詩を使用して環境をセットアップします
poetry install.env.sampleを参照して.envファイルを作成します #
python seed.py # add this line in your .zshrc / .bashrc
export OPENAI_API_KEY= " your-openai-api-key "python generate_resume.py --resume your-base-resume-json.json --jd your-job-description.txt最終更新：2023-11-17
このエージェントは、特定のジョブの説明を解析して、重要な情報を抽出します。役職、必要なスキル、およびその他の重要なキーワードです。エージェントは、ジョブの説明を入力として使用し、抽出されたデータをDICTにフォーマットします。
job_description ：str、実際の職務記述書。
このエージェントは、職務内容から派生した特定のキーワードを組み込むことにより、一連の職業経験を強化します。目標は、提供された職務記述書に合わせて経験をより調整することです。エージェントは、ユーザーのエクスペリエンスを確認し、関連するキーワードを選択し、選択したキーワードでそれらのエクスペリエンスを書き直します。
経験：STR、ユーザーの仕事の経験。キーワード：リスト、ジョブの説明から抽出されたキーワードのリスト
このエージェントは、特定の必要なスキルを含めることにより、一連の仕事の経験を修正します。エージェントは、関連するスキルを含めることにより、仕事の要件に適合するように体験を調整することを目指しています。エージェントは、経験をレビューし、最も関連性の高いスキルを選択し、これらのスキルを含む経験を書き直します。
経験：STR、ユーザーの仕事の経験。スキル：STR、必要なスキルのリスト。
このエージェントは、ユーザーの仕事履歴から提供される仕事の経験を強化します。目的は、ユーザーの成果とスキルをよりよく反映するために、指定された基準に従ってこれらのエクスペリエンスを改良することです。エージェントは、経験がアクション指向、職務明確で、スキルを組み込む、および定量化可能な結果に焦点を合わせていることを保証します。
経験：STR、ユーザーの仕事の経験。
engine_v1.py特定の職務内容に従ってユーザーの履歴書を改良するためにマルチエージェントシステムを採用しています。 start()メソッドは、履歴書を構築するロジックをカプセル化し、 create_agents()メソッドはすべてのエージェントを初期化します。エージェントがどのように相互作用し、履歴書の強化プロセスに貢献するかは次のとおりです。
すべてのエージェントは、同じLLM（言語モデル）構成で初期化されます。
jdparsingagentは、職務内容を読み取り、必要なスキルやキーワードなどの重要な詳細を抽出します。
基本履歴書での各職務経験について、SkillInjectingAgentには、職務記述書から職務経験の説明に関連するスキルが組み込まれています。
その後、KeyWordInjectIngagentには、職務記述書から関連するキーワードが拡張された職務経験の説明に組み込まれています。
最後に、Experience EnnancingAgentは、アクション指向、明確で、スキルを組み合わせた、および達成度に焦点を合わせて定量化可能な結果に焦点を合わせていることを確認することにより、職務経験の説明をさらに洗練します。
更新された仕事の経験は照合され、元のベース履歴書を更新するために使用されます。次に、ユーティリティ関数create_resume()使用して、更新された履歴書を指定された出力ファイルパスに保存するDOCXファイルにフォーマットします。
このソリューションの品質と有効性に関するフィードバックは高く評価されています。私はあなたの洞察から学び、改善したいと思っています！さらに、自由にプルリクエストを行います。採用プロセスを一緒に強化するために協力してください！
