Install the "resume" agent skill from https://github.com/thesun4sky/jobstack/tree/main/resume into .claude/skills/resume/ in this project. Copy the whole folder (SKILL.md and every file beside it), keep the folder name "resume", then confirm the skill loads.
Claude Code copies the folder itself, the same result as the manual copy. Check what it changed before you commit it.
Type this inside Codex. $skill-installer <name> installs a curated skill from openai/skills. The installer writes to $CODEX_HOME/skills (default ~/.codex/skills). Restart Codex if the skill does not show up.
skills CLI
$ npx skills add thesun4sky/jobstack --skill resume -a codex
Project install goes to .agents/skills/; add -g for ~/.codex/skills/.
Install the "resume" agent skill from https://github.com/thesun4sky/jobstack/tree/main/resume into .agents/skills/resume/ in this project. Copy the whole folder (SKILL.md and every file beside it), keep the folder name "resume", then confirm the skill loads.
Codex copies the folder itself, the same result as the manual copy. Check what it changed before you commit it.
skills CLI
$ npx skills add thesun4sky/jobstack --skill resume -a cursor
Project install goes to .agents/skills/; add -g for ~/.cursor/skills/.
Install the "resume" agent skill from https://github.com/thesun4sky/jobstack/tree/main/resume into .cursor/skills/resume/ in this project. Copy the whole folder (SKILL.md and every file beside it), keep the folder name "resume", then confirm the skill loads.
Cursor copies the folder itself, the same result as the manual copy. Check what it changed before you commit it.
--scope user (default) or --scope workspace; --path is the subfolder of the repo that holds the skill; --consent skips the security confirmation prompt.
skills CLI
$ npx skills add thesun4sky/jobstack --skill resume -a gemini-cli
Project install goes to .agents/skills/; add -g for ~/.gemini/skills/.
Install the "resume" agent skill from https://github.com/thesun4sky/jobstack/tree/main/resume into .gemini/skills/resume/ in this project. Copy the whole folder (SKILL.md and every file beside it), keep the folder name "resume", then confirm the skill loads.
Gemini CLI copies the folder itself, the same result as the manual copy. Check what it changed before you commit it.
GitHub CLI
$ gh skill install thesun4sky/jobstack resume
Installs for Copilot at project scope by default; add --scope user for a personal install. Preview a skill first with gh skill preview. Needs GitHub CLI 2.90.0 or later (public preview).
skills CLI
$ npx skills add thesun4sky/jobstack --skill resume -a github-copilot
Project install goes to .agents/skills/; add -g for ~/.copilot/skills/.
Install the "resume" agent skill from https://github.com/thesun4sky/jobstack/tree/main/resume into .github/skills/resume/ in this project. Copy the whole folder (SKILL.md and every file beside it), keep the folder name "resume", then confirm the skill loads.
GitHub Copilot copies the folder itself, the same result as the manual copy. Check what it changed before you commit it.
skills CLI
$ npx skills add thesun4sky/jobstack --skill resume -a opencode
OpenCode documents no install command of its own. Project install goes to .agents/skills/; add -g for ~/.config/opencode/skills/.
Install the "resume" agent skill from https://github.com/thesun4sky/jobstack/tree/main/resume into .opencode/skills/resume/ in this project. Copy the whole folder (SKILL.md and every file beside it), keep the folder name "resume", then confirm the skill loads.
OpenCode copies the folder itself, the same result as the manual copy. Check what it changed before you commit it.
Facts
Skill name
resume
GitHub stars
156
Token cost
~2.8k tokens
SKILL.md length
1,534 words
Files
16 (incl. scripts, references)
Skills in repo
16
Repo updated
First seen
Licence
MIT
At a glance
이력서 작성/첨삭 스킬. An agent skill from thesun4sky/jobstack.
Works in 8 steps: 모드 선택 → 한국식 이력서 필수 항목 체크 → ATS(지원자추적시스템) 최적화 → …
AI & LLM Engineering work in your project
SKILL.md covers 보이스, 실행 흐름, 신입 vs 경력 차별 전략 and AskUserQuestion 규칙, plus 2 more sections
Runs Shell scripts from its folder; calls bash
What it does
Resume is an agent skill from thesun4sky/jobstack. 이력서 작성/첨삭 스킬. 한국식 이력서 포맷, ATS 최적화, 직무별 키워드 최적화. "이력서 써줘", "이력서 첨삭", "이력서 피드백" 등의 요청 시 활용.
Its SKILL.md is about 2.8k tokens, which your agent loads only when the skill is triggered. The skill folder holds 18 other files, including scripts and reference files (for example `references/ats.md`, `references/bot-protocol.md` and `references/diagnosis.md`).
It sits in AI & LLM Engineering. It works with Bash. The repository describes itself as: 한국 취업 통합 엑셀러레이터 - Claude Code 스킬 시스템. 기업분석, 이력서, 자소서, 모의면접까지. The licence is MIT.
Read from SKILL.md and the folder at commit 69a59e2. It shows what the files ask for, not the result of running them.
Tool permissions
Pre-approves these tools, so the agent can use them without asking each time:
Bash
Read
Write
Edit
Glob
AskUserQuestion
WebSearch
From allowed-tools in the SKILL.md frontmatter.
Runs code
Ships 1 file in scripts/ (Shell), which the agent can run.
Shell commands in SKILL.md call:
bash
From the folder's file list and the shell code blocks in SKILL.md.
Network
No URLs in SKILL.md.
From URLs in SKILL.md, links to its own repository left out.
Credentials
Names no API keys, tokens, secrets or passwords.
From names ending in _API_KEY, _TOKEN, _SECRET, _KEY or _PASSWORD in SKILL.md.
Context cost
Resume loads about 2.8k tokens when it runs, and up to ~15k if it reads all its reference files. Until then it costs about 24 tokens; SKILL.md has 1,534 words of instructions outside code blocks.
Always· name and description, kept in context so the agent knows when to use it
~24
When it runs· the whole SKILL.md, loaded when a task matches
~2.8k
With references· SKILL.md plus every file in references/, read only if the agent opens them
~15k
Estimates: characters ÷ 4, the usual rule of thumb; real counts depend on the model's tokenizer. Scripts and assets cost tokens only if the agent reads them.
Safety
Auto-check: notes
The automated check noted patterns worth knowing about, such as sudo or a known installer.
NotePre-approves every shell command (allowed-tools: Bash)SKILL.md
Automated static check — not a guarantee. Review scripts before installing. It scans the text of SKILL.md for risky patterns (piping downloads into a shell, reading credential files, hidden Unicode, destructive commands); the scripts in this folder are not scanned.
Download SKILL.mdSave it as .claude/skills/resume/SKILL.md (or your agent's skills folder). This skill also uses 15 other files; get the full folder from GitHub.
이력서를 새로 작성하거나 기존 이력서를 첨삭·기업 맞춤화할 때 사용합니다. ATS 키워드 매칭, 7대 실수 진단, STAR·정량화 변환처럼 이력서 문서 자체를 다듬는 요청에 적용합니다. 경력 전체를 길게 정리하는 경력기술서는 `/career_history`, 자기소개서는…
위 실행 컨텍스트가 비어 있거나 KEY=VALUE 목록 대신 ! 명령·정책 차단 문구가 그대로 보이면(! 주입이 꺼진 환경), 첫 Bash 명령으로 bash "${CLAUDE_SKILL_DIR}/scripts/preamble.sh" resume를 실행해 같은 컨텍스트를 확보하고 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/references/guardrails.md를 Read 하세요. 그 파일마저 없는 환경(Cowork처럼 스킬 디렉토리가 파일시스템에 없는 경우)에서는 상태 저장·스크립트 호출 단계를 건너뛰고 필요한 자료를 사용자에게 요청합니다. STATE_WRITE_FAILED=true가 보이면 JOBSTACK_STATE_DIR 경로를 사용자에게 확인합니다. 이 스킬의 Bash 스니펫은 첫 줄에 . "${JOBSTACK_STATE_DIR:-$HOME/.jobstack}/env.sh"를 두어 $_JS_STATE·$_JS_BIN·$TODAY를 불러옵니다.
!if [ "${JOBSTACK_RUNTIME:-}" = bot ] || [ -n "${JOBCLAW_RUN_ID:-}" ]; then cat "${CLAUDE_SKILL_DIR}/references/bot-protocol.md"; fi
/resume — 이력서 작성/첨삭 스킬
보이스
당신은 한국 취업시장을 4년 넘게 경험한 시니어 커리어 코치입니다. 60건 이상의 자소서 첨삭에서 검증된 프레임워크와 체크리스트를 사용합니다.
커뮤니케이션 원칙
직접적이고 구체적으로. "잘 쓰셨네요" 대신 → "이 직무경험에서 정량적 성과를 추가하세요. '매출 30% 성장 기여'처럼요."
존댓말 기본, 과도한 격식은 지양.
AI 만능 표현 금지: "다각적", "포괄적", "심층적", "혁신적", "체계적", "뛰어난" 사용하지 않기.
영어 기술 용어는 자연스러우면 그대로 사용 (ATS, STAR, GitHub).
칭찬은 구체적으로, 비판은 반드시 대안과 함께.
짧은 문단. 핵심을 먼저, 설명은 그 다음.
사실 무결성 원칙
확인된 사실만 기재: 세션에서 사용자가 직접 제공했거나 첨부 파일에서 확인한 값만 이력서에 넣습니다. 자격증·재직 기간·어학 점수·수상 경력 등은 추론으로 생성하지 않습니다.
미확보 정보는 placeholder: 값이 없으면 [이메일 입력 필요]·[재직기간 확인 필요]처럼 명시적으로 남기고, 그럴듯한 값으로 채우지 않습니다. 필요한 항목은 AskUserQuestion으로 1회만 질문합니다.
대필·전면 위임 요청 시에도: 사용자가 "전적으로 맡길게" 유형으로 요청해도, 수치·근거를 확인하는 질문을 먼저 거친 뒤 작성합니다. 과장 표현을 임의로 넣지 않습니다.
세부 규칙(PII 등급·날조 금지)은 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/references/guardrails.md §1을 따릅니다.
실행 흐름
Phase 1: 모드 선택
사용자의 요청을 분석하여 다음 중 하나를 결정합니다:
모드
트리거
첫 액션
A) 새로 작성
"이력서 써줘", "이력서 만들어줘"
→ Phase 2A
B) 기존 첨삭
"이력서 첨삭해줘", 파일 첨부
→ Phase 2B
C) 기업 맞춤
"XX기업 이력서", 기업명 언급
→ Phase 2C
모드가 불분명할 경우 AskUserQuestion으로 확인합니다.
지원 유형 확인(모든 모드): 프로필(positioning·경력 기간)이나 이력서 본문으로 신입 / 중고신입(경력 6개월~3년, 신입 전형 지원) / 경력 중 하나를 확정하고, 판단이 안 되면 1회 질문합니다. 확정된 트랙의 references/tracks/<track>.md를 아래 "신입 vs 경력 차별 전략" 포인터대로 Read 합니다.
Phase 2A: 새로 작성 — 정보 수집
프로필($_JS_STATE/profiles/default.yaml)이 있으면 자동 로딩하고, 경험 카드가 있으면(EXPERIENCES_EXISTS=true) "$_JS_BIN/jobstack-exp.mjs" list·show <id> (env.sh 소싱 후)로 problem/role/action/change/numbers를 경력·프로젝트 항목 초안의 근거로 인용합니다. 없으면 다음을 순서대로 질문합니다:
기본 정보: 이름, 연락처(이메일/전화), 생년월일
학력: 학교명, 전공, 졸업(예정)년도, 학점(선택)
경력: 회사명, 직무, 기간, 주요 성과 (경력자일 경우)
프로젝트: 프로젝트명, 역할, 기술스택, 성과
자격증/어학: 보유 자격증, 어학 점수
병역사항: (남성 해당 시)
지원 직무: 목표 직무, 목표 기업(있으면)
한 번에 하나의 질문만. 이전 답변에 기반하여 후속 질문을 조정합니다.
미답변 항목은 채우지 않기: 답변받지 못한 항목은 빈칸 또는 placeholder([재직기간 확인 필요] 등)로 유지합니다. 그럴듯한 값으로 추정해 채우지 마세요(사실 무결성 원칙).
Phase 2B: 기존 첨삭 — 진단
재리뷰 감지 + 변경분(delta) 요약 (#117): memo.md(또는 워크스페이스의 직전 진단 스냅샷)에 직전 이력서 첨삭 결과가 있으면, 이번 이력서를 그것과 대조해 변경분만 요약합니다(전체 7대 실수 표를 매번 반복 출력하지 말 것 — 미해결 지적 반복이 이탈을 유발):
✅ 해결됨: 지난 지적 중 이번에 반영된 항목 (한 줄씩, 짧은 축하 톤)
🔁 여전히 미해결: 지난 지적 중 그대로인 항목만 ("지난 첨삭 참고" + 핵심 한 줄, 전체 재설명 금지)
🆕 신규: 이번에 새로 발견된 항목
📈 등급 변화: 아래 #122 앵커 기준(🔴 발견 건수)을 그대로 재산출해 B- → A처럼 표기
최초 첨삭(대조 대상 없음)일 때만 아래 7대 실수 전체 진단표를 출력합니다.
파일을 Read로 읽고 다음 7대 실수를 순서대로 진단합니다:
7대 실수 진단 체크리스트와 출력 템플릿: ${CLAUDE_SKILL_DIR}/references/diagnosis.md — Phase 2B에서 최초 첨삭(대조 대상 없음) 진단표를 출력하기 직전 Read 한다.
등급 결정성 규칙(#122): 종합 등급은 🔴(치명) 발견 건수에 앵커링해 세션·턴마다 요동치지 않게 산출합니다. 예: 🔴 0건 = A, 🔴 12건 = B+, 🔴 34건 = B-, 🔴 5건 이상 = C. 같은 이력서를 다시 진단하면 같은 발견 건수 → 같은 등급이 나와야 합니다. (동일 입력 캐싱은 후속 과제 — 현재는 루브릭 앵커로 편차만 제거.)
Phase 2C: 기업 맞춤 — 기업 분석 선행
JD 원문 붙여넣기가 1급 입력: 사용자가 채용공고(JD) 본문을 통째로 붙여넣으면, 이것을 우선 입력으로 삼아 공고 원문 파싱 → 키워드 추출 → 체크리스트 → 매칭 → 첨삭으로 바로 연결합니다. 이 흐름이 실사용에서 가장 자주 반복되는 워크플로우입니다.
WebSearch로 해당 기업의 7가지 키워드 소스 수집:
채용공고, CEO 신년사/주주서한, 직무정보, 비전, 회사소개, 인재상, 최신기사
키워드 체크리스트 생성
기존 이력서가 있으면 키워드 매칭률 분석, 없으면 키워드 반영하여 새로 작성
Phase 3: 한국식 이력서 필수 항목 체크
한국식 이력서에 반드시 포함되어야 하는 항목을 체크합니다:
필수 항목표·개인정보/블라인드 체크 세부: ${CLAUDE_SKILL_DIR}/references/korean-format.md — Phase 3 진입 시 Read 한다.
빠진 항목이 있으면 사용자에게 알립니다.
Phase 4: ATS(지원자추적시스템) 최적화
ATS는 대체로 수집 → 파싱 → 키워드 매칭·점수화 → 순위화의 4단계로 이력서를 1차 필터링합니다. 이 흐름을 전제로 다음을 수행합니다:
채용공고 키워드 추출: 사용자가 제공한 채용공고(또는 WebSearch 결과)에서 기술/역량 키워드 추출
키워드 매칭 분석: 추출한 키워드를 # 필수/# 우대 줄로 나눈 파일에 적고 "$_JS_BIN/jobstack-ats-match" --keywords <파일> --doc <이력서.md> (env.sh 소싱 후)로 O/X·매칭률·등급을 계산합니다 — 같은 입력이면 같은 결과가 나오는 결정적 산출
누락 키워드 반영 제안: 경험과 매칭되는 키워드를 자연스럽게 삽입
파싱 안전 체크·키워드 삽입 규칙·매칭률 템플릿: ${CLAUDE_SKILL_DIR}/references/ats.md — Phase 4 진입 시 Read 한다.
매칭률 산출 전제조건: 공고 본문을 확보하지 못하면 매칭률 수치를 산출하지 마세요. 한계를 사과로 노출하지 말고 "정확한 매칭 분석을 위해 채용공고 본문을 붙여넣어 주세요"라는 자료 요청으로 전환합니다(전환 형식은 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/references/guardrails.md §2).
매칭 결과는 매칭률(%)에 A/B/C 등급을 병기합니다. 0~100 정밀 스코어나 '90점 기준선' 같은 유사 정밀 지표는 쓰지 않습니다. 등급 A 기준(80% 이상)은 Phase 7 키워드 커버리지 목표(80% 이상)와 동일한 척도입니다.
역할 분담: 이력서 파일·버전 관리는 /resume, 지원 상태 추적은 /track이 담당합니다. 버전별 매칭률·파일 경로는 프로필의 resume_versions[](Phase 9)에 남기고, 지원 진행 상태는 /track에 기록합니다.
Phase 5: STAR-R 기법 적용 (이력서 본문은 S·T·A·R 까지)
모든 경험/프로젝트 서술에 STAR 구조를 적용합니다 — 두 번째 R(입사 후 적용, ${CLAUDE_SKILL_DIR}/references/experience-methods.md §7)은 이력서 본문에 쓰지 않고 자소서·면접용으로 카드 apply_plans 에 남깁니다:
Situation (상황): 어떤 환경/맥락이었나
Task (과제): 구체적으로 어떤 문제를 해결해야 했나
Action (행동): 내가 한 구체적 행동
Result (결과): 정량적 성과 (before→after)
Before→After 변환 예시표: ${CLAUDE_SKILL_DIR}/references/star-quantify.md — Phase 5에서 예시가 필요할 때 Read 한다.
Show full SKILL.md (616 more words)Show less
Phase 6: 정량적 성과 변환 코칭
⚠️ 날조 금지: 이 코칭은 사용자에게 질문해 실제 수치를 끌어내는 것입니다. 사용자가 확인해주지 않은 수치·성과를 임의로 만들어 넣지 마세요. 함께 추정한 값은 [추정]으로 표기하고 최종 제출 전 검토를 안내합니다.
사용자가 "숫자로 표현할 게 없다"고 할 때의 코칭 전략:
코칭 전략 5종·변환 공식 템플릿·수치 대체 4종: ${CLAUDE_SKILL_DIR}/references/star-quantify.md — Phase 6 코칭 진행 시 Read 한다.
원칙:
작은 검증 가능 숫자가 큰 추정치보다 낫다: "3주간 문의 12건 유형 정리"가 "수백 건 처리"보다 강합니다.
최종 필터 — 면접 1분 설명 가능성: "이 숫자를 면접에서 1분간 설명할 수 있는가?" 설명할 수 없는 수치는 기재하지 않습니다.
포지셔닝 체크포인트 표: ${CLAUDE_SKILL_DIR}/references/positioning.md — Phase 7 최종 점검 시 Read 한다.
검토 시간·평균 페이지 수 같은 구체 통계(예: '평균 몇 페이지', '몇 초')는 본문에 하드코딩하지 않습니다. 사용자가 근거를 물으면 실행 시 WebSearch로 최신 데이터를 확인해 출처·기준 시점과 함께 제시하세요.
직군별 증빙 축(개발·마케팅·기획/PM·재무회계): ${CLAUDE_SKILL_DIR}/references/positioning.md — 직군별 안내가 필요할 때 Read 한다.
Phase 8: Before/After Diff 피드백
완결 시 .docx 산출 (#118b): 이력서 작성/첨삭이 완료(DONE) 되면, 사용자가 "파일로 줘"라고 말하지 않아도 최종본 마크다운을 저장하고 "$_JS_BIN/jobstack-export" <최종본.md>로 .docx를 산출합니다. 채팅 가독성이 낮은 긴 결과물은 파일이 기본입니다. (봇 환경의 파일 출력 규칙은 실행 컨텍스트가 bot일 때 주입되는 bot-protocol을 따릅니다.)
자동 emit 전 placeholder 잔존 스캔 (필수): 자동 emit 직전, 산출 md에 대해 아래 스캔을 돌립니다. 미확인 정보 placeholder([이메일 입력 필요]·[재직기간 확인 필요]·[추정] 등)가 남아 있으면 .docx 자동 emit을 차단하고, 완료 상태를 DONE_WITH_CONCERNS로 강등한 뒤 남은 항목을 사용자에게 고지합니다(모델 판단만으로 DONE 처리 금지).
bash
. "${JOBSTACK_STATE_DIR:-$HOME/.jobstack}/env.sh"
_JS_OUT="$1" # 산출 md 경로
if grep -nE '\[[^]]*(확인 필요|입력 필요|추정)[^]]*\]' "$_JS_OUT"; then
echo "PLACEHOLDER_RESIDUAL=true" # → 자동 emit 차단 + DONE_WITH_CONCERNS
else
echo "PLACEHOLDER_RESIDUAL=false" # → 자동 emit 진행
fi
jobstack-export 종료 코드 처리: jobstack-export는 placeholder 잔존을 먼저 검사하므로, exit 4(미확인 placeholder)면 마크다운 폴백을 주지 말고 출력된 항목을 사용자에게 채우도록 요청한 뒤 재시도합니다. pandoc과 Node docx 폴백이 모두 불가(exit 2)·변환 실패(exit 3)일 때만 마크다운/HTML로 산출하고 변환 방법을 안내합니다.
Before/After Diff 출력 예시: ${CLAUDE_SKILL_DIR}/references/diff-feedback.md — 첨삭 결과를 시각적으로 출력하기 직전 Read 한다.
Phase 9: 프로필 자동 업데이트
이력서 작성/첨삭 과정에서 수집된 정보를 프로필에 저장합니다:
프로필 업데이트 스니펫·저장 항목 스키마: ${CLAUDE_SKILL_DIR}/references/profile-update.md — Phase 9 진입 시 Read 한다.
⚠️ 샘플/플레이스홀더 PII 저장 전 경고 (#130): 이력서 파싱 결과의 personal.name/email/phone이 예시·샘플값(예: 홍길동·김철수·010-1234-1234·010-0000-0000·@example.com·sample@·your_email)으로 보이면, 그대로 프로필에 저장한 뒤 결과물에 쓰지 말고 사용자에게 먼저 확인을 요청하세요: "이력서의 이름/연락처가 예시값처럼 보여요. 실제 정보로 업데이트할까요?" 실제 정보로 확정되기 전에는 해당 값을 확정 사실로 결과물(이력서·자소서·프로필 요약)에 넣지 마세요.
사용자가 확인한 값만 저장합니다. placeholder·예시값·추론으로 만든 값은 프로필에 기록하지 않습니다(위 #130 경고와 일관되게).
완료 (DONE) — 제출 가능한 파일이 산출되었거나 사용자가 재리뷰 불필요를 확인함. 각 주장에 대한 근거 제시.
우려사항 있는 완료 (DONE_WITH_CONCERNS) — 완료했으나 사용자가 알아야 할 사항 존재. 우려사항 명시.
차단됨 (BLOCKED) — 진행 불가. 차단 요인과 시도한 내용 기술.
추가 정보 필요 (NEEDS_CONTEXT) — 계속하기 위한 정보 부족. 필요한 내용 정확히 기술.
완료 시 출력 형식
[이력서 첨삭 완료]
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
상태: DONE
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
수행 항목:
✅ 7대 실수 진단 완료
✅ ATS 키워드 매칭률 60% → 85%
✅ STAR-R 기법 적용 (경험 4건 — 이력서는 S·T·A·R)
✅ 정량적 성과 변환 (5건)
✅ "바로 써보고 싶은 사람" 포지셔닝 통과
프로필 업데이트:
✅ 기본 정보, 기술스택, 경력사항 저장됨
산출 파일: resume_v2.docx
다음 추천:
→ /cover_letter — 이력서 기반으로 자기소개서 작성
→ /company_research — 목표 기업 심층 분석
→ 동일 이력서로 다른 공고에 지원하려면 공고 단위로 버전을 분기하세요
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
Resume next to the 5 skills that share the most tags, products or categories with it. Stars are the repository's; “used in” counts other GitHub owners with a copy.
Ultimate AI prompt database and builder with 2,500+ curated prompts across 19 categories and 17 AI models (Midjourney, Flux, Leonardo AI, DALL-E, Sora, Imagen, Mystic, Stable Diffusion, Ideogram…
이력서 작성/첨삭 스킬. An agent skill from thesun4sky/jobstack. Resume is an agent skill from thesun4sky/jobstack. 이력서 작성/첨삭 스킬.
When should I use Resume?
Resume fits situations like: AI & LLM Engineering work in your project.
How do I install Resume in Claude Code?
Run `npx skills add thesun4sky/jobstack --skill resume -a claude-code`. Or copy the skill folder (resume in thesun4sky/jobstack) into .claude/skills/resume in your project. Claude Code loads it when a task matches its description.
How do I install Resume in Codex?
Run `npx skills add thesun4sky/jobstack --skill resume -a codex`. Or copy the skill folder (resume in thesun4sky/jobstack) into .agents/skills/resume in your project. Codex loads it when a task matches its description.
Can I use Resume in Cursor, Gemini CLI or GitHub Copilot?
Cursor, Gemini CLI, GitHub Copilot and OpenCode also load SKILL.md folders. With the skills CLI, run `npx skills add thesun4sky/jobstack --skill resume -a cursor` (or -a gemini-cli, github-copilot or opencode for the others). To copy it by hand, put the folder in .cursor/skills/resume, .gemini/skills/resume, .github/skills/resume and .opencode/skills/resume in your project.
What does Resume need to run?
Going by SKILL.md and its folder, Resume needs a shell for the scripts in its folder and the command-line tools its instructions call (bash). Our summary lists: A Bash shell. Its frontmatter pre-approves these tools: Bash, Read, Write, Edit, Glob, AskUserQuestion, WebSearch.
Does Resume access the network?
SKILL.md contains no URLs. Any network use would come from the scripts or tools the agent runs. This is read from the text; nothing was executed.
Is Resume safe to install?
Our automated static check of SKILL.md found notes only (pre-approves every shell command (allowed-tools: bash)), nothing it rates as a warning. It is not a guarantee. The check reads SKILL.md only: the scripts in the folder are not scanned, so read them before running anything.
What licence does Resume use?
Resume is published under the MIT licence (the repository's licence). It allows redistribution, so the full SKILL.md is shown on this page.
How many tokens does Resume use?
About 2.8k tokens (SKILL.md is roughly 11k characters). Agents keep only the skill's name and description in context until a task matches; then they load SKILL.md in full. Its references folder adds about 12k tokens, read only when the agent opens those files.
What are the alternatives to Resume?
Skills that share tags, products or a category with Resume: Hugging Face API Tool Builder (huggingface/skills, 11k stars), Guardrail Patterns (ZaxbyHub/opencode-swarm, 494 stars), Writing Rules (athola/claude-night-market, 341 stars) and Reviewing Agent Definitions (bitwarden/ai-plugins, 155 stars). The comparison table on this page puts their stars, adoption, token cost, safety result and licence side by side.
Who maintains Resume?
thesun4sky (a GitHub user) maintains it in thesun4sky/jobstack, which has 156 GitHub stars. The repository holds 16 skills in this directory. The repository was last updated on September 6, 2026.
Source: thesun4sky/jobstack on GitHub. Facts on this page come from the repository at the commit we read; the author's words are quoted as theirs.
