hr‑breaker: ATS成功のためのAI駆動履歴書最適化ツール
HR‑Breaker: ATS成功のためのAI駆動履歴書最適化ツール
HR‑Breakerとは？
HR‑Breakerは完全オープンソースのPythonプロジェクトです。大規模言語モデル（LLM）を使い、どんな履歴書も自動でATS対応のシングルページPDFへ最適化します。コードはMITライセンスで公開され、GitHub（https://github.com/btseytlin/hr-breaker）で閲覧できます。
ツールは以下の人気ライブラリに構築されています。
| ライブラリ | 役割 |
|---|---|
| Pydantic | タイプセーフなデータモデルと検証 |
| Click | シンプルなコマンドラインインターフェース |
| Streamlit | 技術者でなくても使えるWeb UI |
| WeasyPrint | 最終HTMLをPDFへレンダリング |
| uv | 依存関係解決と実行ラッパー |
HR‑Breakerの中心は、履歴書を抽出し、充実させ、検証し、レンダリングするパイプラインです。
主な機能
- フォーマット非依存の入力 – プレーンテキスト、Markdown、LaTeX、HTML、あるいは生のPDFをアップロードできます。
- シングルページのATS対応PDF – 証明済みの履歴書ガイドラインに沿った、整然とした1ページの出力を生成します。
- LLM駆動最適化 – LLMが求人情報に合わせて内容を調整しつつ、元の内容を保持し、誤情報を生成しません。
- 組み込み検証フィルタ –
- コンテンツ長と構造チェック
- TF‑IDFによるキーワード照合
- 軽量モデルによるATSシミュレーション
- 誤情報検出とAIスタイルテキスト検知
- 元の履歴書との意味的類似度チェック
- Web UI+CLI – ローカルのStreamlitダッシュボードで実行するか、コマンドラインから自動化できます。
- デバッグ・リニアモード – 最適化の各反復をデバッグ用に保存し、--no‑shame フラグで制約を緩和しつつ新しい経験を誤情報にしないようにします。
仕組み
- アップロード／入力の提供 – プレーンテキストの履歴書、または求人URL／本文。
- 抽出 – エージェントが履歴書を解析し、フォーマットを除去して構造化されたJSONモデルを構築します。
- 最適化ループ – LLMがHTML履歴書を生成し、すべてのフィルタを通過するまで反復します。
- レンダリング – WeasyPrintが最終HTMLを受け取り、プロフェッショナルなスタイリングでPDFに変換します。
- 出力 – PDFは
output/に保存され、デバッグ反復はoutput/debug_*に、記録はoutput/index.jsonに保持されます。
クイックスタートガイド
# 1. 依存関係をインストール
uv sync
# 2. 環境を設定
cp .env.example .env
# .envを編集し、GOOGLE_API_KEYを追加
# 3. Web UIを実行
uv run streamlit run src/hr_breaker/main.py
コマンドライン使用方法
# 生の履歴書ファイルと求人URLから
uv run hr-breaker optimize resume.txt https://example.com/job
# 求人説明ファイルから
uv run hr-breaker optimize resume.txt job.txt
# デバッグモード（反復を保存）
ul run hr-breaker optimize resume.txt job.txt -d
# リニアモード – 制約を緩和しつつも虚構生成を防止
uv run hr-breaker optimize resume.txt job.txt --no-shame
# 生成されたPDF一覧
uv run hr-breaker list
使用例
| ユーザー | シナリオ | HR‑Breakerが助けるポイント |
|---|---|---|
| ジョブシーカー | テックスタートアップでの就業 | 自動で求人に合わせて履歴書を調整し、ATSの通過と重要スキルの優先表示を保証 |
| リクルーター | 候補者評価 | 履歴書URLを含むCSVを一括処理し、フォーマットを標準化してキーワードスコアを抽出 |
| 開発者 | 採用パイプライン構築 | HR‑Breakerをマイクロサービスとして統合し、必要に応じてATS対応PDFを生成 |
なぜオープンソースか？
透明性 – すべてのフィルタと変換が可視化され、監査が可能です。
コミュニティ貢献 – どなたでも新しいフィルタ追加、LLMプロンプト改善、新UI追加ができます。
ベンダーロックインなし – 自分のマシンでローカル実行、あるいはクラウド用にコンテナ化が可能です。
コントリビューション
- フォーク する。
- 機能ブランチを作成 (
git checkout -b improve-filter)。 - テストを書く
tests/に。 - 実行
uv run pytestする。 - Pull リクエストを開く し、変更の簡潔な説明を添える。
[CLAUDE.md] ファイルで貢献者ガイドラインを確認して下さい。
今後のロードマップ
• さらに多くのLLMバックエンド（OpenAI、Anthropic、Azure OpenAI）のサポート。
• 人気のあるATS APIとの統合によるリアルタイムフィードバック。
• カスタムスタイリングテーマ。
• VS Code拡張機能で履歴書ファイルを自動最適化。
結論
HR‑Breakerは、商用ツールの複雑さを排除しながらAI駆動の履歴書パイプラインを求める全ての人にとって、強力で軽量なソリューションです。堅牢な検証、明確な監査トレイル、オープンソースの精神を組み合わせているため、ジョブシーカー、リクルーター、開発者など幅広いユーザーに最適です。ぜひお試しください — コードはGitHubにあり、インストールは数回のコマンドで完了し、最初のPDFは数秒で生成されます。
最適化をお楽しみください！