Two Skills I Built to Automate My Job Search with Claude Code

개요

Claude Code를 활용하여 반복적인 업무 탐색 및 이력서 업데이트를 자동화하는 두 가지 스킬(/score-job, /resume-sharpener) 개발에 대한 내용이다.

주요 내용

- 문제점: 구직 과정에서 채용 공고의 가치를 판단하는 데 시간이 많이 소요되고, 면접에서 성공하는 내용과 이력서가 일치하지 않는다는 두 가지 문제에 직면했다.
- /score-job 스킬:
* 채용 공고(JD) 또는 URL을 입력받아 직무 관련성, 기술 깊이, 리더십 범위 등 7가지 항목에 대해 10점 만점 기준으로 채용 공고를 평가한다.
* 자신의 이력서(여러 버전), 프로필, 기술 목록, 필터 문서 등을 참조하여 현재 자신에게 맞는 내용을 기반으로 평가한다.
* 직무 요구사항, 자신의 강점, 개선점, 맞춤형 이력서 문구, 커버레터 첫 문구, 주의사항, 권장 다음 행동 등을 포함한 결과물을 생성한다.
* 필요시, 특정 직무(예: Forward Deployed Engineering/presales)에 대해 두 가지 다른 관점에서 평가를 수행한다.
* '지원 가치 있음' 이상의 평가 결과에 대해, 사용자의 명시적 동의 하에 추적 스프레드시트 및 로컬 submit-queue.md 파일에 추가할 수 있다.
- /resume-sharpener 스킬:
* /score-job 스킬로 생성된 모든 평가 결과 파일(scored-listings 디렉토리)과 기본 이력서를 분석한다.
* 1단계 (분석 및 초안 작성):
* 2개 이상의 채용 공고에서 중복되는 중요한 이력서 문구나, 기본 이력서에서 약하게 표현되었으나 평가에서 강점으로 자주 언급되는 부분을 '프로모션 대상 문구'로 식별한다.
* 3개 이상의 채용 공고에서 반복적으로 나타나고 해결 가능한 '개선 대상 간극'을 식별한다.
* 분석 결과를 바탕으로 이력서별로 구조화된 초안 문서를 생성하며, 각 문구의 발생 빈도를 별점으로 표시한다. 이 초안은 Google Doc으로 저장되어 검토 후 수정/유지/삭제 결정을 내린다.
* 2단계 (적용):
* 사용자가 초안 검토 후 '이력서 개선 적용'을 승인하면, 해당 내용을 바탕으로 실제 .md 이력서 파일을 수정한다.
* 이 과정은 제안 단계와 최종 적용 단계로 명확히 구분되어 자율적인 이력서 수정이 방지된다.
- 스킬 분리의 장점:
* 다른 실행 주기: /score-job은 수시로 실행하지만, /resume-sharpener는 충분한 데이터가 쌓였을 때 일괄적으로 실행한다.
* 영향 범위 분리: /score-job은 파일 생성에 그치지만, /resume-sharpener는 중요 파일인 이력서를 수정하므로 별도의 검토 단계를 거친다.
* 조립 가능성: /score-job이 생성한 구조화된 데이터를 /resume-sharpener가 활용하는 방식으로, 각각의 스킬은 독립적으로 유용하며 동시에 더 큰 시스템으로 작용할 수 있다.
- 스킬 구축 시 고려사항:
* 렌즈(Lenses)의 수: 지원하는 역할의 다양성에 따라 여러 버전의 이력서와 평가 기준이 필요한지 결정해야 한다.
* 소스 오브 트루스(Source-of-Truth) 문서 형식: Markdown 외 .docx 등 다양한 형식을 Claude Code의 기능을 활용하여 처리할 수 있다.
* 결격 사유 vs. 희망 사항: 명확한 결격 사유와 단순한 선호 사항을 구분하여 평가 로직에 반영해야 한다.
* 출력 계약(Output Contract): 파일명 규칙, 고정된 섹션 구조 등 일관된 출력 형식은 후속 스킬 개발의 기반이 된다.
* 생성(Generate)과 실행(Act)의 경계: 자동화 가능한 부분과 사용자의 명시적 동의가 필요한 부분을 명확히 구분해야 한다.
- 개선할 부분**: 초기 디자인 단계에서 /resume-sharpener를 염두에 두고 /score-job의 출력 파일 형식을 더 일관성 있게 설계했다면 파싱에 대한 번거로움을 줄일 수 있었을 것이다.

시사점

Claude Code의 스킬 기능을 활용하여 반복적인 직무 탐색 및 이력서 관리 작업을 자동화함으로써, 구직자는 반복적인 의사 결정에 소요되는 시간을 절약하고 자신의 강점과 경험을 효과적으로 어필할 수 있다. 이러한 자동화 패턴은 개인의 생산성 향상에 기여하며, 더 나아가 복잡한 AI 도구를 효과적으로 활용하는 방법을 제시한다.