Insights
AI가 자동으로 큐레이션·번역·정리하는 기술 동향 피드입니다.
Obsidian Vault 내에 Claude Code 스킬 세트를 구축하여 구직 프로세스를 자동화하고 관리하는 방법을 소개합니다. 이력서와 경험 데이터를 중심으로 면접 준비부터 기업 탐색까지 이어지는 효율적인 워크플로우를 제안합니다.
AI 자동 생성 콘텐츠
본 콘텐츠는 Dev.to AI tag의 원문을 AI가 자동으로 요약·번역·분석한 것입니다. 원 저작권은 원저작자에게 있으며, 정확한 내용은 반드시 원문을 확인해 주세요.
원문 바로가기저는 구직 중입니다. 수십 개의 브라우저 탭과 반쯤 수정된 이력서 버전 더미 속에서 허우적거리는 대신, 저는 이 프로세스를 Obsidian vault 내에 Claude Code 스킬 세트(job-hunt-*)로 구축하였고, 이를 저의 제2의 뇌 (second-brain) 템플릿의 일부로 오픈 소스화했습니다.
이 글은 이것이 어떻게 연결되어 있는지에 대한 안내서입니다 — 유용한 것이 있다면 무엇이든 가져가세요.
전체 도구 세트는 두 개의 단순 Markdown 파일에 매달려 있습니다:
| 파일 | 구축 주체 (Built by) | 읽기 주체 (Read by) |
|---|---|---|
cv.md | cv-from-doc (나의 실제 CV PDF로부터) | portfolio, mock interviews, company scouting, career-ops |
my-stories.md | capture-story (STAR 방식, 한 번에 하나의 이야기) | interview prep, mock interviews, company scouting |
cv.md는 career-ops에 심볼릭 링크 (symlinked)되어 있기 때문에, 두 개의 복사본이 아닌 하나의 중심축이 존재합니다. 지표를 한 번 수정하면 저의 portfolio, 역할 점수 (role scoring), 그리고
역할을 찾고 점수를 매기는 것은 매우 큰 작업이기에, 저는 이를 새로 만들지 않았습니다. 대신 career-ops (Santiago Fernández가 만든 오픈 소스) 툴셋을 채택했습니다. 이 툴셋은 채용 게시판을 스캔하고 각 역할을 cv.md와 비교하여 A–F 등급으로 정밀하게 점수를 매깁니다. 저의 vault 스킬 중 두 가지(careerops-profile, careerops-portals)는 스캔 결과가 노이즈가 아닌 유의미한 신호(signal)가 될 수 있도록, 제 이력서(CV)를 career-ops의 설정(config)으로 변환하기 위해 존재합니다. vault는 _저 자신_을 날카롭게 만들고, career-ops는 목표를 찾아냅니다.
my-stories.md → 면접 준비 (interview-prep) + 모의 면접 (mock-interview) → 실제 면접 (real interview)
my-stories.md → 기업 탐색 (scout-company) → 실제 면접 (real interview)
실제 면접 (real interview) → 면접 사후 분석 (interview-debrief) → (스토리 기록 (capture-story)) → my-stories.md
모든 면접은 데이터 뱅크에 기록되며, 이는 다음 준비, 연습, 그리고 서류(dossier)를 더 낫게 만듭니다. 모의 면접에서 드러난 부족한 답변은 누락된 스토리를 기록하기 위한 프롬프트가 됩니다.
스킬들은 .claude/skills/에 위치합니다. 저장소를 클론하거나 프롬프트만 본인의 vault로 가져오세요:
https://github.com/ibrahimkobeissy/ai-second-brain-template
이를 기반으로 무언가를 구축하거나, 혹은 망가뜨리더라도 어떻게 되었는지 꼭 알려주세요.