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質問に答えるだけで、JIS規格の履歴書を自動作成できます。氏名から学歴・職歴・資格まで、ステップバイステップで入力をサポートします。 求人票のURLを提供すると、AIが自動的に企業情報や求める人物像を読み込み、志望動機作成の参考情報として提示します。 入力内容をすぐにYAML形式で保存するため、途中で中断しても前回の内容から再開できます。 作成が完了したら、ワンコマンドでPDF形式の履歴書を生成でき、そのまま応募に使用できます。 履歴書をデジタルで効率的に作成・管理したい就職活動中の学生や転職者 複数の企業に応募する際に、求人ごとに志望動機を調整したい方 履歴書の形式や記入方法が不安で、ガイダンスが欲しい方 既存の履歴書を更新・修正したい方 resume/content/ 以下のYAMLファイル（profile.yaml、address.yaml、education_history.yaml、work_history.yaml、certifications.yaml、motivation_requests.yaml）を対話形式で埋めて、mise run resume でPDFを生成します。セクションごとにAskUserQuestionで情報を収集し、順番にYAMLへ書き出します。求人票URLの有無を確認し、提供された場合はWebFetchで取得して会社名・職種・必須スキル・業務内容・求める人物像を抽出します。各ステップ後に即座にYAMLを書き出し、既存のYAMLがある場合は上書き前に確認します。年号は「令和」「平成」など元号のままYAMLに記載し、スキップしたいセクションはユーザーの指示で空のYAMLを書いて次へ進みます。

対話形式で職務経歴書の内容をステップバイステップで入力でき、入力完了後に mise run cv を実行するだけでPDFが自動生成されます。複雑なYAMLファイルを直接編集する必要がなく、非エンジニアでも簡単に職務経歴書が作成できます。 求人票のURLを提供すると、AIがそこから必須スキル・職種要件を自動抽出し、あなたのスキルや経歴との照合を示唆します。「この求人では△△スキルが必須です。持っていれば必ず記載しましょう」という提案が得られます。 STAR法（Situation・Task・Action・Result）を活用して、プロジェクト経験を説得力のある形で構造化できます。AIが「その観点でのエピソードはありますか？」と深掘りするので、平坦な経歴が採用担当者に響く「物語」に変わります。 基本情報→スキル→職歴概要→業務詳細の4ステップで系統立てて入力でき、漏れなく・一貫性のある職務経歴書が完成します。 転職活動中で、複数企業に職務経歴書を提出する必要がある求職者。テンプレートベースで毎回手直ししていた手間が削減できます。 特定の求人に対して、経歴を最適化した職務経歴書を素早く作りたい人。求人コンテキストをもとにスキル・経験の記載順序や表現を調整できます。 STAR法での経歴記述を学びたい人。AIが対話を通じてSTAR法での構造化を支援するため、自然とこの手法が身につきます。 複数の転職エージェント・企業に同時応募する中で、「同じ経歴だが企業ごとに最適化したい」という場面。求人票URLを毎回変更して実行できます。 YAMLコンテンツベース（profile.yaml・overview.yaml・jobs.yaml）で対話形式入力→mise run cv でTypstコンパイルしてPDF生成。Step 0：求人票URL有無確認（AskUserQuestion）→あれば WebFetch で取得・Must/Want スキル・業務内容抽出・ユーザー確認→以降Step2～4で求人コンテキスト参照。Step 1：基本情報（氏名・ふりがな・生年月日・年齢・最寄駅）。Step 2：スキルサマリー（言語FW・インフラクラウド・ツール・趣味、求人Must/Want と照合案内）→profile.yaml出力。Step 3：職歴概要（会社名・在籍期間・業務内容・技術スタック、新順）→overview.yaml 出力。Step 4：業務詳細STAR法記述（プロジェクト名・期間・規模・背景課題・役割・具体施策・成果数値・ツール・言語FW インフラ）→jobs.yaml出力。求人コンテキスト参照時は「Must△△があります。その経験はありますか？」と深掘り。