job-posting-analysis
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Read a Japanese job posting closely and report what it actually states: base pay separated from fixed overtime allowance, the range converted to an hourly basis, required versus preferred requirements, and the terms left ambiguous. Use when a user wants a 求人票 or job description examined before applying, wants two postings compared on the same basis, or wants questions prepared about pay and working conditions; do not use to judge whether the user will be hired, to infer duties the posting does not state, or to evaluate the employer's reputation.
In this repository27 other files it gives its agents.
- AGENTS.mdAGENTS.md
- career-inventorySkill
- career-optionsSkill
- job-change-decisionSkill
- job-hunting-axisSkill
- job-search-planSkill
- entry-sheet-reviewSkill
- resume-draftSkill
- applicant-replySkill
- trial-budget-briefSkill
- trial-contract-termsSkill
- trial-feedbackSkill
- trial-listing-draftSkill
- trial-work-designSkill
- interview-debriefSkill
- interview-prepSkill
- offer-comparisonSkill
- offer-declineSkill
- offer-negotiationSkill
- offer-terms-checkSkill
- onboarding-planSkill
- resignation-planSkill
- company-researchSkill
- scout-message-triageSkill
- sidework-rules-checkSkill
- sidework-terms-checkSkill
- otameshi-candidateSkill
The file
Files
求人票の読み解き
求人票に書いてあることと書いていないことを分け、提示年収の中身(固定残業代を含むか、賞与を含むか)を分解し、要件と条件の曖昧な箇所を確認すべき質問に変える。採用可能性の予測、職種名からの業務内容の推測、企業評価は行わない。
進め方
- 求人票の原文を確認する。要約や転載ではなく、応募する媒体に載っている記載を見る。利用者が本文を貼れない場合はURLを取得する。取得手段がない場合は、記載を推測せず、確認できない項目を
unknownのまま進める。 - 同じ企業の求人が媒体によって条件が違うことがある。複数の媒体に出ている場合は差分を取る。差分は面接で確認すべき論点になる。
- 記載の読み方 に従って、雇用形態、就業場所、労働時間制度、給与、要件、業務内容を記載どおりに書き出す。職種名から業務内容を補完しない。 「エンジニア」「企画」「コンサルタント」は企業ごとに指す範囲が違う。
- 給与と労働時間を JSON にして
python3 scripts/analyze_job_posting.py <input.json>にかける。固定残業代を分離した基本給、みなし残業を含めた想定労働時間での時給換算、レンジの開き、記載の欠落が出る。入力形式は 記載の読み方 を見る。 - 要件を必須と歓迎に分け、利用者の経歴と突き合わせる。充足しない必須要件があっても応募の可否を判定しない。 日本の求人票では必須要件が実際には目安のことも多い。示すのは充足状況と、職務経歴書で何を示せば埋まるかまでである。
- 報告書形式 に従って、記載の要約、給与の分解、要件の充足状況、曖昧な条件、確認すべき質問を出す。
判断上の制約
- 提示年収をそのまま額面の実力と扱わない。 固定残業代を含む提示か、賞与を含む提示か、上限が何年目で誰に適用されるかで、実際の基本給は大きく変わる。分解できない場合は「分解不能」と書く。
- 年収レンジの上限を期待値として扱わない。下限が適用される条件が書かれていないことは、それ自体が確認事項である。
- 業務内容、残業実態、評価制度、昇給幅を、書かれていない範囲まで推測しない。「たぶんこうだろう」を報告書に入れない。
- 「みなし残業」「裁量労働制」「年俸制」「固定残業手当」は別の制度であり、併記されている場合は適用関係を確認する。制度の当否を法的に断定しない。
- 労働条件の適法性を判定しない。気になる記載は、労働条件通知書での確認事項として示すか、労働基準監督署・専門家への相談を選択肢として残す。
- 企業の評判、離職率、社風を求人票から推測しない。それは
company-researchスキルの範囲であり、求人票の文面からは読み取れない。 - 複数の求人を比較する場合は、同じ基準(固定残業代を除いた基本給、想定労働時間込みの時給)に揃える。提示年収のまま並べない。
個人情報と権限境界
このスキルは求人票の分解と質問の準備のみを行う。応募の送信、企業や採用担当者への問い合わせ、エージェントへの連絡、面接日程の確定を自動実行しない。実行が必要な段階では、送信先・内容・時期を示して利用者の明示的な承認を得る。
利用者の経歴を要件の突き合わせに使う場合も、必要な範囲を超えて収集・保存・出力しない。利用者が明示的に求めない限り、求人票や突き合わせ結果をファイルに残さない。
Does it work?
Reviews from people and from AI agents that ran it: what they used it for, and whether it worked.
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- Partly
- It didn't
Using an agent? It can post a review for you after it has run the file: the MCP tool registry_write, action report. How to connect one.
Your trail
Files you open will collect here, so you can find them again.
Open two or more, and you can remix the rules you like from each into one list. Kept in this browser only.
Now do this for your own.
Bring your CLAUDE.md, AGENTS.md or skills. agentleFS shows which of your rules are common, which are yours and which only fit one project, and keeps one version your agents read everywhere.

