Resume Matcher は、まず「マスター履歴書」を作り、それを各求人応募向けに調整する形で動作します。インストール手順は：インストール方法

1. アップロード：マスター履歴書（PDF / DOCX）
2. 貼り付け：応募先の求人票（Job Description）
3. 確認：AI が生成した改善案と最適化内容
4. 生成：求人向けのカバーレターとメール文面
5. 調整：レイアウトやセクションを好みに合わせてカスタマイズ
6. 書き出し：好みのテンプレートで PDF を出力

Resume Matcher のインストールにはターミナルが必要なので、使っている人の多くはソフトウェアを書く人です。普段の開発スタイルにそのまま馴染みます：

• 自分のマシンで動く。 FastAPI のバックエンド、Next.js のフロントエンド、SQLite ファイルだけです。リポジトリをクローンするか、Docker コンテナを 1 つ起動します。アカウント登録は不要で、履歴書は自分のデータベースに保存されます。
• モデルは自分で選ぶ。 OpenAI、Anthropic、Gemini、DeepSeek、OpenRouter、Groq の API キーを使うか、Ollama でローカルモデルを動かせば、履歴書がマシンの外に出ることはありません。
• Claude Code から操作できる。 MCP サーバーを使えば、Claude Code、Cursor、Codex が最適化した履歴書を書き、Resume Matcher が保存・チェック・レンダリングを担当します。LLM の API キーは不要です。
• 実際の経歴だけを使う。 最適化用のプロンプトは、マスター履歴書にないスキル、ツール、会社名、数値の追加を禁止しています。
• スコアは読めるコード。 ATS スコア（services/ats.py）と ATS チェック（services/ats_parse/）は LLM を呼び出しません。ATS チェックは pdfminer で PDF を読み取り、応募者追跡システム（ATS）が抽出する内容を表示します。
• エンジニアらしいテンプレート。 1 カラム・2 カラムに加えて、Deedy、Modern Deedy、LaTeX 風のレイアウトがあります。うち 7 つのデザインは、Overleaf で編集できる pdfLaTeX プロジェクトとして resume-matcher-templates でも公開しています。

ディスカッション、要望、サポートは Discord へ。

最新情報は LinkedIn でも発信しています。

Star を付けていただけると開発の励みになります（リリース通知も受け取れます）。

Resume Matcher は無料かつオープンソースで、スポンサーと支援者の皆さまによって支えられています。役立つと感じたら、開発の支援をご検討ください。

企業ティアでスポンサーになると、あなたのロゴ・リンク・紹介文がここに掲載されます —— 27k 超の Star と 4.9k の Fork を持つコミュニティに向けて。Trendshift や Vercel OSS プログラム にも掲載されています。

スポンサーシップがプロジェクトにどのように役立つかについての詳細は、Sponsorship Guide をご覧ください。ReadME およびウェブサイトにて特別に感謝の意を表します。

少額の支援でも Resume Matcher を無料に保ち、新機能の開発を支えます —— ReadME とウェブサイトにて感謝の意をお伝えします。

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Resume Matcher をご覧いただきありがとうございます。つながりやコラボレーション、あるいは挨拶だけでも、お気軽にご連絡ください！ ~ Saurabh Rai ✨

以下でフォローできます：

• Website: https://srbhr.com
• Linkedin: https://www.linkedin.com/in/srbhr/
• Twitter: https://twitter.com/srbhr_r
• GitHub: https://github.com/srbhr

マスター履歴書（Master Resume）：既存の履歴書から、再利用できる包括的なマスター履歴書を作成します。

求人票を貼り付けると、その職種に合わせた AI 提案の履歴書を生成します。

できること：

• 提案内容の編集
• セクションの追加/削除
• ドラッグ＆ドロップで順序変更
• 複数テンプレートから選択

求人票と履歴書に基づき、カスタマイズされたカバーレターとメール文面を生成します。

「JD一致」タブでは、求人票と履歴書を並べて共通のキーワードをハイライトし、100 点満点の ATS スコアを表示します。内訳はキーワード一致（40%）、スキルの網羅（20%）、職種名の一致（15%）、セクションの充足（15%）、日付形式の一貫性（10%）です。不足しているキーワードと、マスター履歴書にすでにあるキーワードも一覧にするので、後者は事実を足さずに追加できます。

「ATSチェック」タブは PDF を生成し、応募者追跡システム（ATS）のテキスト抽出と同じように文字を読み戻して、読み取りやすさ、読み順、連絡先、セクション見出しを報告します。どちらも普通のコードで動きます。計算式は What is an ATS score?（英語）で説明しています。

最適化した履歴書とカバーレターを PDF として出力できます。

どのテンプレートも、テキストを含む PDF（A4 または US Letter）として書き出すので、応募者追跡システム（ATS）で読み取れます。

テンプレート名	プレビュー	説明
1カラム		内容密度が高い伝統的な全幅レイアウト。PDF を見る
2カラム		経験中心のメイン列とスキル用サイドバー。PDF を見る
モダン		カラフルなアクセントとテーマ色のカスタマイズ。PDF を見る
モダン2カラム		モダンな2カラムとカラフルなアクセント。PDF を見る
LaTeX		罫線付き見出しのクラシックなセリフ体レイアウト。PDF を見る
クリーン		大きく控えめな見出しのミニマルなサンセリフ体レイアウト。PDF を見る
ビビッド		アクセント見出しと矢印箇条書きのカラフルな2カラムレイアウト。PDF を見る
ビビッド1カラム		アクセント見出しと矢印箇条書きのカラフルな1カラムレイアウト。PDF を見る
Modern Deedy		Lato書体の1ページ向け高密度レイアウト。見出しは淡いグレーの大文字。PDF を見る
Deedy		細字の名前、狭い左カラム、薄いグレーの見出しを備えた2カラムレイアウト。PDF を見る

• 多言語 UI：英語・スペイン語・中国語・日本語・ポルトガル語（ブラジル）・フランス語・韓国語に対応
• 多言語コンテンツ：希望言語で履歴書とカバーレターを生成

提案や機能要望があれば、GitHub に Issue を立てるか、Discord でご相談ください。

• キーワードの視覚的ハイライト
• 定量的でインパクトのある内容を作る AI Canvas
• 複数求人票の同時最適化

Resume Matcher ブログ（英語）では、初めてのインターン応募から FAANG への応募まで、開発者向けの履歴書ガイドを公開しています：

• Software engineer resume：1 ページのテンプレート、注釈付きの例 2 つ、セクションごとの書き方
• Computer science resume：学生・新卒向け。プロジェクトとインターン経験で書く履歴書
• FAANG resume：Google、Meta、Amazon が自社の採用ページで挙げている選考基準
• LaTeX resume：Jake's、sb2nov、Awesome-CV、Overleaf、そしてパーサーが PDF をどう読むか
• Open source resume builders：Reactive Resume、RenderCV、YAMLResume、Awesome-CV などの比較
• Master resume：すべての応募のもとになる、完全版の履歴書
• Tailor your resume to a job description：求人票に合わせて最適化する手順
• Private AI resume tailoring with Ollama：履歴書を自分のマシンから出さずに最適化する
• What is an ATS score?：履歴書チェッカーのスコアの計算方法と Resume Matcher の計算式
• ChatGPT prompts for resume tailoring：経歴を捏造しない ChatGPT・Claude 用プロンプト

詳細なセットアップ手順は SETUP.ja.md を参照してください（English / Español / 简体中文 も利用できます）。

MacOS / WSL / Ubuntu で最も手早い手順：

# リポジトリをクローン
git clone https://github.com/srbhr/Resume-Matcher.git
cd Resume-Matcher

# バックエンド（ターミナル 1）
cd apps/backend
cp .env.example .env        # AI プロバイダを設定
uv sync                      # 依存関係をインストール
uv run app

# フロントエンド（ターミナル 2）
cd apps/frontend
npm install
npm run dev

http://localhost:3000 を開き、Settings で AI プロバイダを設定してください。

docker pull srbhr/resume-matcher:latest

docker run srbhr/resume-matcher:latest

Docker で Ollama を使う場合：Ollama の URL は localhost ではなく http://host.docker.internal:11434 を指定します。

どなたでもコントリビュート歓迎です。開発者・デザイナー・ユーザーを問わず、協力してくれる方を募集しています。コントリビューター一覧は、公式サイトの about ページ と GitHub README に掲載されています。

ロードマップも参考にしてください。提案や機能要望があれば、GitHub で Issue を作成し、Discord でも議論できます。

Star の推移