Resume Project
Core Implementation Features & Characteristics
Resume Review Agent
LangGraph StateGraph実装によるAIエージェント開発
🏗️ Architecture Diagram
👆 Detailed specs & design rationale available
概要
職務経歴書の自動レビュー・修正を行うAIエージェントシステム。LangGraphのStateGraphを活用し、複数のノードで構成された状態管理型ワークフローを実装。
🤔 背景・課題
職務経歴書の品質を継続的に改善するため、AIによる自動レビューとデザイン修正の仕組みが必要でした。また、複数のLLMモデルを状況に応じて使い分けることで、コストと品質のバランスを取ることが求められました。
💡 解決アプローチ
LangGraph (by LangChain) を使用して5つの専門AIエージェント(Recruiter, Technical Writer, Copywriter, UX/Visual Designer)を調整。Recruiter, Technical Writer, Copywriter, UX/Visual Designerといった異なる視点から職務経歴書を評価。ハイブリッド・マルチモデル・アーキテクチャを通じて、評価にはコスト効率の高いモデル(Gemini Flash)、専門的な推論にはプレミアムモデル(o3-mini, Claude Sonnet)を使い分けることで大幅なコスト削減とパフォーマンス向上を実現しました。
実装の詳細 (Implementation)
StateGraph統合
LangGraphのStateGraphにより、並列エージェント実行のためのファンアウト/ファンインパターンを持つ複雑なDAGワークフローを宣言的に定義。
const graph = new StateGraph({
channels: {
messages: { value: (x, y) => x.concat(y) },
reviewStatus: { value: (x, y) => y },
}
})
.addNode('review', reviewNode)
.addNode('fix', fixNode)
.addConditionalEdges('review', shouldFix)
.compile(); マルチモデルハイブリッド
異なる認知タスクに対して異なるLLMプロバイダーを使用。タスクに応じた最適なモデル選択により、コスト効率と応答速度を改善。
型安全な状態管理
Pydantic 2.0モデルにより、エージェント間の状態遷移をランタイムで検証。型安全性を確保。
技術スタック
🏆 成果 (Outcomes)
- ✓ マルチモデル構成によるコスト効率の改善
- ✓ 並列実行による処理時間の短縮
- ✓ 複数視点からの網羅的なレビューを実現
Astro 5 Migration
レガシーWebサイトのモダン化
🏗️ Architecture Diagram
概要
レガシーなReactベースのWebサイトをAstro 5に移行し、パフォーマンスとメンテナンス性を大幅に改善。
🤔 背景・課題
既存のWebサイトは複雑なビルドプロセスとランタイムオーバーヘッドにより、パフォーマンスとメンテナンス性に課題がありました。
💡 解決アプローチ
Astro 5のContent Collectionsと静的サイト生成を活用し、ゼロJavaScriptでの高速なWebサイトを実現。Vercelとの統合により、CI/CDも最適化。
実装の詳細 (Implementation)
Content Collections
リポジトリ内のspecs/とdocs/をContent Collectionsとして扱い、Gitコミットのみで自動的にWebサイトに反映。
ゼロJavaScript
Astroの静的サイト生成により、クライアントサイドJavaScriptを最小化。高速なページ表示を実現。
技術スタック
🏆 成果 (Outcomes)
- ✓ 静的サイト生成による高速なページ表示
- ✓ SEO・アクセシビリティの向上
- ✓ シンプルなビルドプロセスの実現
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Monorepo Architecture
pnpm WorkspaceによるTypeScript/Pythonハイブリッド構成
🏗️ Architecture Diagram
概要
TypeScriptとPythonが混在する複雑なプロジェクトを、pnpm Workspaceで統一的に管理。パッケージ間の依存関係を明確にし、開発体験を向上。
🤔 背景・課題
Web (TypeScript) とAgent (Python) が分離しており、開発ワークフローの統一とコード共有が課題でした。
💡 解決アプローチ
pnpm Workspaceで全パッケージを統合し、共通のビルド・テストフローを構築。TypeScriptとPythonのツールチェーンを共存させる構成を実現。
実装の詳細 (Implementation)
Workspace統合
pnpm Workspaceにより、TypeScriptとPythonのパッケージを統一的に管理。タスクランナーで横断的なビルド・テストを実行。
技術スタック
🏆 成果 (Outcomes)
- ✓ TypeScript/Python の統合管理を実現
- ✓ 共通タスクの一元管理により開発体験を改善