Yan Liu
画像モノカラー・デザイン
モノカラー・エディトリアル・プリント 🎨 編集デザインの言語 × 印刷の質感 × 抑制された配色をひとつにまとめたビジュアルSkillです。 単に「画像を単色に変える」のではなく、テーマや画像、テキスト、表現したい感情を理解し、内容に合わせて画面全体のビジュアルシステムを再構築します。 主なビジュアル言語： 1〜2色のインク + 中間色の紙地 + たっぷりとした余白 + 強いコントラストのタイポグラフィ + Halftone / Risograph / Screen Printの質感 + 意識的な不完全さ。 特定の参考画像の構図や文字、スタイルを機械的にコピーするのではなく、その背景にあるデザインのルールを抽出し、入力ごとに再構成します： Color → Composition → Typography → Image Treatment → Print Texture そのため、同じSkillからまったく異なる作品を生成しながらも、一貫性があり、識別しやすいビジュアル言語を保てます。 以下の用途に適しています： ポスター / ソーシャルメディアのカバー / イベントビジュアル / Editorial Graphics / ブランドコンテンツ / アルバムカバー / Zine / 写真の再創作 このSkillの最も面白いところであり、私がDesign Skillを作る原点でもあるのは、次の考え方です： AIに1枚の参考画像を記憶させるのではなく、一連の美的ルールを学習させる。 Taste → Design Language → Skill。 Example Triggers - 「mono-colorで、夏の散歩をテーマにしたポスターを作って。」 - 「このコーヒーの写真を、青い網点のエディトリアルカバーにして。」 - 「緑の植物をテーマにした孔版印刷のposterを作って。」 - 「前回の単色、余白、レトロ印刷のビジュアルを踏襲して。」 - 「Make this portrait into a one-ink editorial zine cover.」 - 「青とオレンジの2色刷りで、都市のサイクリングイベント用ビジュアルを作って。」 - 「この商品を、反復するオブジェクト構成の2色孔版印刷カバーにして。」 - 「緑の写真と黒い本文で、観察日誌の1ページを作って。」
研究Offer Toolkit
シリコンバレーの大手企業で10年の経験を持つ転職システムを基に、実際の採用洞察と転職方法論をAIに組み込みました。 Offer Toolkit｜AI就職アシスタント 「気になる求人を見つける」から「内定を得る」まで、転職プロセス全体を3つのスマートモジュールに分解します： ① JDデコーダー（JD Decoder） 職務記述書を深く分析し、専用のOffer Strategy Reportを生成： 応募価値の有無 職務適合度評価 中核的競争力とスキルギャップ 面接の重点項目と高確率質問の予測 ② レジュメビルダー（Resume Builder） あなたの経験を「職務経歴」から「採用側が認めるインパクトストーリー」へ変換： 個人の経歴を自動構造化 プロジェクト表現の最適化と成果の数値化 ATS対応で高品質なレジュメを生成 11以上の印刷可能なプロフェッショナルテンプレートに対応 ③ 行動面接ストーリーライブラリ（Behavioral Story Library） あなたの実際の経験を掘り起こし、再利用可能な面接ストーリー資産を構築： 主要プロジェクトと成長経験を抽出 自動的にSTARフレームワークに変換 個人のBehavioral Interview Story Bankを作成 "Tell me about a time..." タイプの質問に効果的対応 求人への応募判断に迷っている、レジュメを最適化したい、JDを分析したい、次の行動面接（Behavioral Interview）の準備をしたいなど、Offer Toolkitが自動的にニーズを認識し、最適なAIモジュールにルーティングします。 キーワード： 求職｜Offer｜Career｜Job Hunt｜JD｜Job Description｜履歴書｜Resume｜CV｜Behavioral Interview｜STAR｜Tell me about a time｜Interview Preparation ------------------------------------- job-description-skill：JDとあなたの履歴書を貼ると、HTMLレポートを提供。この求人に応募すべきか、あなたとの適合度、不足点、面接での質問、給与の妥当性、今後6週間の行動計画を伝えます。 resume-skill：既存の履歴書を改善、LinkedInからインポート、または会話しながらゼロから作成。11の印刷可能テンプレート（Classic-ATS、Ledger、Tech Compact、Modern Sidebar、Pillar、Elegant Serif、Atelier、Timeline、Swiss、Executive、Color-block）を提供。毎回2つのファイルを同時に提供：PDFとして直接印刷可能なものと、ブラウザでテキストをクリックして編集できるもの。 bq-skill：既成の答えを与えるのではなく、過去の実際の経験を引き出し、繰り返し使えるストーリーライブラリとして整理。段階的に経験を尋ね、STAR/CARで思考を整理し、「拿主意」「択历就难」のようなタグを付け、日本語と英語で保存。次に異なる行動面接質問に直面しても同じストーリーを使用可能。また、JDに基づいてその会社が尋ねるであろう20の質問を予測し、1問ずつ準備を支援。 三条共用規則： 1. 虚構はしない。すべての経験、職務、数字はユーザーが実際に話した内容に基づく。弱い表現の改善は助けるが、会社、役職、成果、数値の改ざんは絶対に行わない。数字は必ずユーザーに確認する。 2. 一度に一つの質問のみ。ストーリーの発掘、レジュメ作成、BQ準備はすべて対話であり、アンケートではない。 3. 構造化してから出力する。まず標準データモデルに落とし込み、確認後にHTMLのレンダリングや回答生成を行う。