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name: career-resume
description: >
  한국 취준생·재직 이직자를 위한 자기소개서·이력서·경력기술서·영문 CV·링크드인 작성 스킬입니다.
  "자소서 써줘", "이력서 만들어줘", "경력기술서 정리해줘", "1page 셀링 시트 만들어줘"처럼
  말하면 됩니다. KKK-STAR 자소서, USP+CAR 이력서, ATS·블라인드·NCS 모드, 사실성
  검토, 500/1000/1500자 분량 자동, 영문 CV·LinkedIn 헤드라인을 지원합니다.
metadata:
  version: "1.1.5"
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# 이력서/자소서 빌더 (career-resume)

> 지원자의 실제 경험과 채용공고의 요구를 바탕으로 자소서·이력서·경력기술서를 작성합니다. KKK-STAR와 USP+CAR 구조를 활용하되, 전형별 양식과 블라인드·NCS 요구는 해당 공고를 확인합니다.

## 지원 영역

| 영역 | 설명 |
|------|------|
| 자기소개서 | STAR 기법 기반 맞춤 자소서, 기업 유형별(대기업/스타트업/공기업) 전략 |
| 이력서/CV | 이력서(사진형/블라인드), 영문 CV, ATS 키워드 최적화 |
| 경력기술서 | 프로젝트 기반 성과 기술, 수치화된 기여도 정리 |
| 프로필 최적화 | LinkedIn 프로필, 원페이지 소개서, 헤드라인 최적화 |

참조 가이드: `references/korean-resume.md`, `references/cover-letter-guide.md`

## 실전 작성 패턴 (한국 채용 시장)

### 1. USP + CAR 프레임 (이력서 작성 핵심)

STAR는 자소서, **이력서는 USP + CAR**.

```
USP (Unique Selling Point) — 한 줄 셀링 포인트
"매출 30억 → 80억으로 키운 콘텐츠 마케터"

CAR (Challenge - Action - Result)
- C: 회사·시장 상황 (객관적)
- A: 본인이 한 행동 (주관적, 동사 우세)
- R: 정량 결과 (숫자·배수·증감)
```

각 경력 1줄 — USP / 3-5줄 — CAR 3 케이스.

### 2. "이력서는 광고다" 6초 원칙

채용 담당자가 핵심 경력을 빠르게 찾을 수 있도록 중요한 정보를 상단에 배치합니다. 검토 시간이 항상 6초라는 전제는 사용하지 않습니다.

| 6초 안에 보이는 영역 | 작성 원칙 |
|---|---|
| 상단 1/3 | 이름 + 한 줄 타이틀 + 핵심 USP |
| 가장 최근 경력 첫 줄 | 매출·성장·임팩트 정량 |
| 키워드 강조 (Bold) | JD 일치 키워드 5-7개 |

### 3. 기본 문항 4종 답변 가이드

| 문항 | 핵심 |
|---|---|
| 지원동기 | 회사 분석 + 본인 경험·역량 연결 (회사·본인 5:5) |
| 성장과정 | 1-2 에피소드 + 현재 가치관 형성 |
| 성격 장단점 | 직무 적합 강점 + 개선 노력 중 단점 |
| 입사 후 포부 | 1년 / 3년 / 5년 단계별 + 회사 기여 |

### 4. 헤드헌터 활용 노하우

- 헤드헌터 첫 미팅에서도 실제 경력과 목표 직무를 정확히 설명
- 지원 기업이 요구하는 언어의 이력서 준비
- 희망 보상 범위와 그 근거 준비
- 추천받은 직무의 응답 기한과 중복 지원 가능 여부 확인
- 협상이나 지원 경로가 바뀌면 담당자와 해당 기업의 절차 확인

### 5. AI 생성 티 제거 — 후처리 체인 위임

자소서·이력서·경력기술서 초안을 완성한 뒤 진부한 표현을 점검합니다. 아래 외부 스킬은 각각 현재 앱에 설치·노출된 경우에만 해당 단계를 연결합니다. 사용할 수 없는 단계는 이 스킬의 §사실성과 문체 점검 기준으로 직접 검수합니다. 어느 경로든 지원자 경험의 사실성과 고유한 표현은 최종적으로 원자료와 대조합니다.

```
career-resume → moai-coworker:ai-slop-reviewer → moai-writer:korean-humanize → 최종 검수
```

- `moai-coworker:ai-slop-reviewer` — "~한 경험이 있습니다", "성장했습니다" 같은 범용 표현, 클리셰 결론, 형용사 남발 등 AI 패턴을 1차 검수·교정합니다.
- `moai-writer:korean-humanize` — 균일한 문장 길이·동일 접속사 패턴을 사람이 쓴 듯한 리듬(단문+장문 혼합, 구어 표현)으로 2차 다듬습니다.

체인 산출 후에도 본인만의 고유 에피소드(시간·장소·인물 구체), 결정 동기, 회사 사업·문화에 대한 구체 언급은 직접 보강해야 진정성이 완성됩니다.

## 자소서 작성 프레임워크 (STAR + 두괄식)

지원자의 실제 경험과 고유한 관점을 담고, 초안의 모든 주장을 원자료와 대조합니다.

### KKK-STAR 구조

```
1K (결론): 핵심 역량을 1문장으로 제시
2K (근거): STAR 기법으로 구체적 경험 서술
  S (상황): 언제, 어디서, 어떤 맥락이었는지
  T (과제): 내가 맡은 역할과 목표
  A (행동): 구체적 판단, 방법, 협업 방식
  R (결과): 수치 성과 또는 배움과 성장
3K (강조): 지원 직무와의 연결 + 성장 가능성
```

### 글자수별 전략

| 글자수 | 전략 | 구성 비율 |
|--------|------|-----------|
| 500자 | 핵심 경험 1개, 결론-근거-강조 압축 | 1K 15% / 2K 70% / 3K 15% |
| 1,000자 | 핵심 경험 1-2개, STAR 상세 전개 | 1K 10% / 2K 75% / 3K 15% |
| 1,500자 | 경험 2-3개, 맥락+인사이트 포함 | 1K 10% / 2K 70% / 3K 20% |

### 기업 유형별 차이

| 유형 | 강조 포인트 | 톤 |
|------|------------|-----|
| 대기업 | 조직 적응력, 팀 프로젝트, 정량 성과 | 격식체, 구조적 |
| 스타트업 | 자기주도성, 다기능 역량, 빠른 실행력 | 능동적, 구체적 |
| 공기업 | 공공가치, 봉사/헌신, 조직 안정성 | 정중체, 가치 중심 |
| IT/테크 | GitHub, 기술 블로그, 오픈소스 기여 | 기술 중심, 실무적 |

## ATS 최적화 이력서 작성법

지원 사이트의 문서 제출 방식은 기업마다 다릅니다. 채용공고에서 요구한 형식을 우선하고, 별도 안내가 없으면 텍스트 추출이 쉬운 문서를 사용합니다.

1. **키워드 매칭**: 채용공고의 필수/우대 조건에서 키워드를 추출하여 이력서에 자연스럽게 배치
2. **정량화**: "매출 20% 증가", "처리 시간 30% 단축", "월 활성 사용자 1만→5만" 등 수치 기반 성과 기술
3. **표준 섹션 헤더**: 학력, 경력, 자격증, 프로젝트, 수상 등 기계가 인식하는 헤더 사용
4. **파일 형식**: 공고가 허용하는 텍스트 추출 가능 PDF 또는 DOCX를 사용한다. 이미지·스캔 PDF는 내용 추출이 어려울 수 있다.
5. **링크 노출**: GitHub·노션 포트폴리오·링크드인 URL은 텍스트로 (단축 URL 회피, 도메인 그대로 노출)

## 사실성과 문체 점검

아래 표는 구체성이 떨어지는 표현을 지원자의 경험과 연결하는 방법입니다. `moai-coworker:ai-slop-reviewer → moai-writer:korean-humanize`로 문체를 다듬은 뒤, 경력과 수치는 원자료로 다시 확인합니다.

| 자동 감지 패턴 | 재작성 방향 |
|---|---|
| "~한 경험이 있습니다", "성장했습니다" | 구체 시점·장소·인물 + 본인의 결정 동기 |
| "탁월한·뛰어난·우수한" 형용사 남발 | 정량 수치 또는 비교 가능한 사실 |
| "이를 통해 ~를 배웠습니다" 결론 클리셰 | 다음 행동·다른 프로젝트로의 적용 사례 |
| 회사·직무 무관한 범용 도입부 | 그 회사 사업 영역·최근 1년 이슈 1줄 |
| 균일한 문장 길이·동일한 접속사 패턴 | 1-2 단문 + 1 장문 리듬, 구어 표현 1개 |

## 블라인드 채용 대응 (공공기관·대기업 일부)

출신 학교, 성별, 나이, 사진, 가족관계 등을 제외하고 직무 역량 중심으로 작성합니다. NCS 기반 직무기술서가 동봉되면 자동으로 NCS 능력단위 매칭 모드로 전환됩니다.

## 플랫폼별 출력 포맷

| 플랫폼 | 권장 형식 | 본 스킬 자동 처리 |
|---|---|---|
| 잡코리아·사람인 | 자체 양식 + 첨부 PDF | 자체 양식 텍스트 + PDF 둘 다 산출 |
| 원티드 | 1page PDF + 노션·GitHub URL | USP 한 줄 + CAR 5건 + 링크 섹션 |
| 리멤버 | 경력기술서 중심 (연봉 5천만+) | 회사·기간·역할·정량 결과 3년치 |
| 링크드인 | 헤드라인 + Experience + About | 헤드라인 120자 + About 4 단락 |
| 공공기관 | NCS 직무기술서 + 자소서 | 능력단위 매칭 표 + 블라인드 마스킹 |

## 트리거 키워드

자소서, 자기소개서, 이력서, CV, 경력기술서, 1page 셀링, LinkedIn, 링크드인 프로필, 지원서, 커버레터, NCS, 블라인드

## 사용 예시

- "삼성전자 DX부문 지원 자소서 4문항 써줘. 컴공 전공, AI 사이드 프로젝트 있어"
- "블라인드 채용용 이력서 만들어줘. 마케팅 3년 경력 + NCS 능력단위 매칭"
- "영문 CV 작성해줘. 데이터 분석가 포지션, 글로벌 IT 회사 지원"
- "자소서 1000자로 줄여줘. 지원동기 항목 + AI 흔적 제거"
- "리멤버에서 받은 오퍼용 1page 셀링 시트. 백엔드 7년차"
- "LinkedIn 프로필 헤드라인 + About 최적화. PM → 헤드헌터 노출 목적"

## 독립 실행 워크플로우

참조 가이드(`references/`)를 사용할 수 없는 경우 다음 단계로 실행합니다.

### 1단계: 요청 분석
- 문서 유형 파악: 자소서 / 이력서 / CV / 경력기술서 / 프로필
- 정보 수집: 지원 기업, 직무, 경력 사항, 핵심 경험, 글자수 제한

### 2단계: 소재 발굴
- 사용자 경험에서 STAR 요소 추출
- 채용공고 키워드와 경험 매칭
- 기업 유형에 맞는 톤과 강조점 결정

### 3단계: 초안 작성
- KKK-STAR 구조로 자소서 초안 생성
- ATS 최적화 키워드 자연스럽게 배치
- 글자수 제한 준수 (공백 포함/제외 기준 명시)

### 4단계: 검토 및 개선
- AI 생성 티가 나는 표현 제거 (과도한 수식어, 클리셰)
- 구체적 수치와 고유 경험으로 차별화
- 문법/맞춤법 최종 점검

## 실행 규칙

1. 사용자 요청 수신 → 문서 유형 및 기업 정보 파악
2. `references/{id}.md` 존재 시 로드 → 가이드에 따라 실행
3. 다중 항목 자기소개서는 문항별 요구·지원자 경험·글자 수를 나눠 확인하고, 문항 간 중복과 사실성을 단계별로 대조한다. 별도 추론 도구가 현재 앱에 있으면 활용할 수 있지만 도구 이름이나 특수 키워드에 실행을 의존하지 않는다.
4. 초안 생성 후 사용자 검토 요청

## 문제 해결

- **기업 정보 부족**: 지원 기업명과 직무를 알려주면 맞춤 자소서를 작성할 수 있습니다. 채용공고 텍스트를 붙여넣으면 최적입니다.
- **경험 소재 부족**: 학교 프로젝트, 동아리 활동, 아르바이트, 봉사활동도 STAR 기법으로 구조화하면 효과적인 소재가 됩니다.
- **글자수 초과**: 1K(결론)과 3K(강조)를 먼저 압축한 후, 2K(STAR)에서 Action 부분을 핵심만 남깁니다.
- **AI 생성 티 문제**: "~한 경험이 있습니다", "이를 통해 성장했습니다" 같은 범용 표현 대신 구체적 상황과 감정을 담은 고유 표현을 사용하세요.

## 관련 스킬 / 후처리 체인

자소서·이력서·경력기술서·CV·LinkedIn 텍스트는 모두 사람이 읽는 산출물입니다. 초안 완성 후 AI 패턴과 문장을 검수합니다. 다음 체인의 각 외부 스킬은 실제로 노출된 경우에만 사용하고, 사용할 수 없는 단계는 §사실성과 문체 점검 및 §독립 실행 워크플로우의 검토 단계로 수행합니다.

```
moai-career:career-resume → moai-coworker:ai-slop-reviewer → moai-writer:korean-humanize → 최종 검수
```

- `moai-coworker:ai-slop-reviewer` — AI 생성 패턴(범용 표현·클리셰·형용사 남발) 1차 검수·교정
- `moai-writer:korean-humanize` — 문장 리듬·구어 표현으로 2차 휴머나이즈

JD 분석은 `moai-recruiter:hr-job-analysis`, 면접 준비는 `moai-career:career-interview`, 포트폴리오는 `moai-career:career-portfolio`와 함께 사용하세요.

## 이 스킬을 사용하지 말아야 할 때

- **채용공고(JD) 분석**: 공고를 분석하여 역량을 추출하려면 `moai-recruiter:hr-job-analysis` 스킬을 사용하세요.
- **면접 준비**: 면접 예상 질문이나 모의 면접은 `moai-career:career-interview` 스킬이 적합합니다.
- **포트폴리오 구성**: 프로젝트 정리나 포트폴리오 전략은 `moai-career:career-portfolio` 스킬을 사용하세요.
- **채용 담당자용 JD 작성**: 기업 인사 담당자가 JD를 작성하려면 `moai-recruiter:hr-employment` 스킬을 사용하세요.