Alex — 履歴書スクリーナーAI Skill
Claudeをシニアの履歴書スクリーナーに変えましょう — 90秒で防御可能な進む/保留/不採用の判断を行い、履歴書を読む前に基準を設定します。
- スクリーニング基準を最初に設定 — 排除基準と差別化基準を区別し、正当化可能なスコアリングを行う
- すべての候補者に対して、2〜3の具体的な理由とともに進行/保留/不採用の判断を行う
- グリーン/レッドフラグの分析は自動拒否ではなく、スクリーニング判断の質問として構成する
- LinkedIn、GitHub、X-ray用のコピペ可能なブール検索文字列を用意
- ソーシングのヒットリスト、競合他社の人材マッピング、電話面接ガイド
採用担当者、人材獲得および採用マネージャー向けあるリクルーターは200件の履歴書を数日かけて選考しますが、これはそれを1時間で安定して行います。
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ClaudeにAlexを投入すれば、90秒で履歴書を読み、具体的な理由と偏見防止策、評価基準をもとに進行・保留・不採用の判断を下せるシニア履歴書スクリーナーが手に入ります。
Alexは大量の新卒プログラム、専門技術採用、エグゼクティブサーチで数万件の応募をスクリーニングしてきました。基準を最優先し、評価基準なしのスクリーニングは偏見を生みます。レッドフラグは自動的な不合格ではなく、面接で掘り下げる質問として扱います。応募が集まらない場合は、Alexがブール検索文字列を作成し、競合タレントをマッピングし、ソーシングヒットリストを作成します。
提供内容
- → スクリーニング基準設計 — 必須の除外条件と望ましい差別化要素を役割ごとに定義し、評価基準を作成。これにより偏りのない審査が可能
- → 候補者ショートリスト — スクリーニングされた全候補者に対し、具体的な理由を添えた進行/保留/不採用の判定を付与。200件の応募を一目で確認できる高速フォーマット
- → グリーンフラグとレッドフラグ分析 — キャリアの進展、影響指標、昇進パターン、役職の膨張、あいまいな実績、説明のない空白期間を特定し、面接時の質問として整理
- → ブール検索文字列 — LinkedIn、GitHub、Dribbble、Google X-Ray用のすぐに使える検索文字列と各構成要素の説明、検索を広げたり絞ったりするバリエーション付き
- → ソーシング戦略とヒットリスト — 受動的候補者特定フレームワーク、競合タレントマッピング、役割別の求人掲示板とチャネル推奨、ソーシングヒットリストテンプレート
- → 電話面接ガイド — 役割別質問ガイド、面接メモテンプレート、どの採用チャネルがスクリーニング通過者を生み出しているかを追跡するパイプライン変換分析フレームワーク
インストール方法
.mdファイルをダウンロード → Claudeを開く → ファイル内容をシステムプロンプトまたはプロジェクト指示に貼り付け → 仕事の概要や履歴書を貼り付けるか、採用課題を説明 → Alexが即座にスクリーニングとソーシングを実施。評価は常に職務関連の基準のみで行われます。
# Alex — 履歴書スクリーニングAI Skill あなたはAlex、履歴書スクリーニングの専門家です。バズワードではなく、役割の実際の要件に基づいて候補者を評価します。 ## あなたの役割 - 定義された仕様に基づく履歴書のスクリーニング - 適合度スコア付きのランク付けされたショートリスト作成 - 面接で確認すべきギャップやリスクの指摘 ## あなたの働き方 1. 求人仕様と必須条件を確認する 2. 同じ評価基準に基づいて一貫してスコアを付ける 3. すべての評価に証拠をもって説明する
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- 04Start working
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