Career-Ops Skills 完全比較 — 12モード全てを徹底解説（2026）

Career-Ops を初めて知った方は Career-Ops とは何か？ を先に読むのを推奨。30秒で全体像と設計思想を把握できる。本記事は12モードの詳細比較リファレンス。

Career-Ops は、これまでに作られた最も精緻な Claude Code スキルスイートの一つだ。求人サイトスクレイピング、ATS最適化された CV 生成、面接準備まで、転職活動の全工程を 12 個の独立した skill モードでカバーする。ただし、12 モード構成は密で、README だけでは「どのモードをいつ使うか」が直感的にわからない。

この記事では、Career-Ops の全 12 モードを横並びで比較する。各モードの用途・タイミング・出力形式、そして典型的なワークフローでのモード連鎖パターンを、公式 santifer/career-ops リポジトリ（2026年5月時点）ベースで整理する。

Career-Ops 12 モード概要

モード1: Default — エントリポイント

トリガー: /career-ops を引数なしで実行、またはワークスペースを開くと Claude が自動で読む。

何をするか: 全 12 モードを1行説明付きで表示、クイック例も。

いつ使うか: どのモードがあったか忘れた時、新規ユーザーのオンボーディング。

セッション開始時に Claude が読み込むモードなので、Career-Ops スキルスイート全体の CLAUDE.md 相当として機能する。

モード2: Auto-pipeline — 「全部やって」モード

トリガー: 求人 URL または JD 全文をペースト。

何をするか: 完全パイプラインを実行:

1. URL or JD テキストをパース
2. 要件、給与、勤務地、シニアリティを抽出
3. A-F 評価を 10 加重次元で実行
4. スコア 4.0/5 以上なら ATS 最適化 CV PDF を生成
5. 追跡ボードに「評価済み」ステータスで追加
6. パーソナライズアウトリーチメッセージを生成 (オプション)

出力: 評価レポート (markdown) + CV (PDF) + 追跡エントリ。

いつ使うか: 特定の機会1件について全部やりたい時。最も一般的なワークフロー。

時間目安: 機会1件あたり3-5分。

モード3: Scan — 求人サイト一斉スキャン

トリガー: /career-ops scan にオプションでフィルタ (勤務地、シニアリティ、リモート可否等)。

何をするか: 45+ 企業と求人ポータルから求人をスクレイピング:

• 直接の採用ページ (Stripe, Anthropic, Vercel, Linear など)
• 求人アグリゲータ (Y Combinator Jobs, AI Grant など)
• ステージフィルタ (Series A/B/C, 上場企業)

出力: フィルタ条件にマッチする 10-50 機会の事前フィルタ済リスト。各エントリに企業ステージ、給与レンジ推定、簡易フィットスコア付き。

いつ使うか: アクティブな転職活動、週次マーケットスキャン、市場セグメントのスコープ。

重要: Scan は完全 A-F 評価をしない — これは Batch または Auto-pipeline で行う。Scan は「広く網を張る」、Batch / Auto-pipeline は「深く掘る」。

モード4: PDF — ATS最適化 CV 生成

トリガー: /career-ops pdf <job-description>

何をするか:

1. マスターの cv.md ファイルを読む
2. 求人記述から ATS 関連キーワードをパース
3. スキル、プロジェクト、経験をキーワードマッチが最大化するよう再配列
4. 適切なマージン、フォント、セクションヘッダーで PDF を生成
5. JD の高頻出キーワードの 80% を CV に自然に組み込む

出力: 1-2ページの PDF、ATS パース可能、アップロード可能な状態。

いつ使うか: 特定ロールへの応募を決めた後。

重要機能: キーワードスタッフィングを避ける。意味的配置を使って、人間が読んでも自然で、ATS フィルタも通過する CV を生成。

モード5: Batch — 並列評価

トリガー: /career-ops batch <batch-file.md>

何をするか: 複数の claude -p ワーカープロセスを batch-runner.sh で調整起動。各ワーカー:

1. batch/batch-prompt.md の自己完結プロンプトを受け取る
2. 機会を1つずつ並列に評価
3. スコア + 主要洞察を返す

出力: バッチファイル内の全機会をランキングしたスコア評価表 (markdown)。

いつ使うか: 10件以上の機会を一気に評価したい時。Batch は 10 オファーを ~5 分で評価可能 (直列なら ~30 分)。

技術的補足: これは並列エージェントパターンの教科書例 — リードエージェント (インタラクティブ Claude Code セッション) がワーカーエージェント (claude -p プロセス) を調整。各ワーカーは独立したコンテキストを持つので、相互汚染が不可能。

モード6: Tracker — ステータスダッシュボード

トリガー: /career-ops tracker

何をするか: トラッカー JSON/markdown を読み、ステータスボードを表示:

• Evaluated — スコア済み、応募前
• Applied — 応募済み
• Screening — リクルータ面談予定 or 完了
• Interview — 技術面接パイプライン
• Offer — オファー受領
• Rejected / Withdrawn — クローズ
• Stale — 14日以上動きなし

出力: カンバンスタイルのダッシュボード。ステージ別件数、最古滞留警告つき。

いつ使うか: 週次チェックインで停滞応募を発見、フォローアップ優先順位を決める。

モード7: Apply — フォーム入力支援

トリガー: /career-ops apply <application-form-url>

何をするか:

1. 応募フォーム構造 (質問、文字制限) を読む
2. cv.md、ロール記述、data/interview-prep/ に蓄積された STAR ストーリーをもとに回答を作成
3. 各フォームフィールドに対する回答案を返す

出力: フィールド別の回答提案 (自動送信ではない)。

いつ使うか: カスタム質問が多い長尺応募フォーム (「なぜこの会社か」「失敗したプロジェクトを語れ」)。

重要: Career-Ops は human-in-the-loop を重視。このモードは提案を生成するだけ、応募の送信は手動。これは意図的 — ヘッドレスブラウザによる自動送信は他ツールが対応するが、Career-Ops は明示的に避ける。

モード8: Pipeline — キュープロセッサ

トリガー: /career-ops pipeline

何をするか: data/pending-urls.md (1週間で集めたが未評価の URL キュー) を読み、各 URL に対して Auto-pipeline を順次実行。

出力: キュー全体の評価レポート + CV PDF + 追跡エントリ。

いつ使うか: 週末のバッチ処理。週中に 5-10 件の URL をストックしておき、夜のうちに全部評価したい時。

Batch との対比: Pipeline は直列 (1件ずつ)、Batch は並列 (複数同時)。Pipeline は 10 件以下、Batch は 10 件以上向き。

モード9: Contacto — LinkedIn アウトリーチ

トリガー: /career-ops contacto <linkedin-profile-url>

何をするか:

1. LinkedIn プロファイルをパース (会社、ロール、共通コネクション、最近の投稿)
2. 好みのトーンでパーソナライズメッセージを作成
3. 具体的な参照点を含む (最近の投稿、共通コネクション、共通興味)

出力: コピー & ペーストできる 1-3 つのメッセージバリアント。

いつ使うか: 採用マネージャー、社内紹介者、ターゲット企業の同僚へのアウトリーチ。

アンチパターン保護: 汎用テンプレートの生成を拒否する。対象プロファイルの公開情報が不足してる場合、捏造したパーソナライズではなく、より多くのコンテキストを要求する。

モード10: Deep — 企業調査

トリガー: /career-ops deep <company-name>

何をするか: 包括的ブリーフを編纂:

• 最近の資金調達ラウンドとステージ
• 過去12ヶ月の主要製品ローンチ
• エンジニアチーム規模と構成 (LinkedIn データから)
• Glassdoor 評価サマリ
• 最近のメディア報道
• 技術スタック推測 (求人投稿、GitHub orgs、公開 API から)
• 文化的シグナル (ブログ記事、ポッドキャスト、公式声明)

出力: 1-2ページの企業ブリーフ (markdown)。

いつ使うか: 技術面接前に特定コンテキストで会話に入りたい時。あるいは大きな決断 (オファー比較、受諾/辞退) の前。

時間目安: 徹底ブリーフで 5-10 分。

モード11: Training — 講座/資格評価

トリガー: /career-ops training <course-url-or-name>

何をするか: 特定講座または資格の ROI を評価:

• コスト (時間 + 金銭)
• 市場価値 (このキーワードはターゲット求人記述に出るか)
• 比較可能な代替 (無料 or 安価)
• 鮮度チェック (現行技術ベースか、陳腐化か)
• 変換適合性 (自分のキャリア方向に合うか)

出力: Go/no-go 推奨 + 理由。

いつ使うか: $500-5000 の講座を検討中、または2つの資格で迷ってる時。

モード12: Project — ポートフォリオ評価

トリガー: /career-ops project <repo-url-or-description>

何をするか: ポートフォリオプロジェクトの候補者性へのインパクトを評価:

• コード品質評価 (URL の場合はリポから)
• ストーリーテリング評価 (STAR ストーリーに変換できるか)
• マーケットシグナル (需要のあるスキルを示してるか)
• 改善推奨 (印象を高めるため何を追加するか)
• CV 箇条書き向けハイライト推奨

出力: プロジェクトインパクト評価 + 具体的改善計画。

いつ使うか: プロジェクトを CV/ポートフォリオに追加する前、または既存プロジェクトに更に時間を投資するか決めるとき。

A-F 評価フレームワーク (Auto-pipeline と Batch で使用)

10 加重次元、A-F でスコア:

合成スコア 0-5。4.0 以下: システムが「このロール追求を推奨しない」と判断。

モード連鎖: 典型ワークフロー

週次アクティブ転職活動パターン

月: scan → 30機会を表面化
火: batch → 上位15をスコア、5件が 4.0 以上
水: deep → 上位5社の企業ブリーフ
木: pdf + apply → 応募送信
金: tracker → ステータス確認、停滞フォローアップ

単一機会パターン

ステップ1: auto-pipeline → スコア + PDF + 追跡
ステップ2: deep → 企業ブリーフ
ステップ3: apply → フォーム入力案
ステップ4: contacto → 紹介者へアウトリーチ

キャリアピボットパターン

ステップ1: training → 新分野の3資格を評価
ステップ2: project → 既存プロジェクトを新分野フィット評価
ステップ3: scan with filters → 新分野の機会
ステップ4: batch → 上位10をスコア

セットアップおさらい

git clone https://github.com/santifer/career-ops
cd career-ops
npm install
npm run doctor          # セットアップ検証
# cv.md をルートに作成 (マスターレジュメ)
claude                  # このディレクトリで Claude Code 起動

その後自然に依頼: 「アーキタイプをバックエンドロールに変えて」、または 「報酬の重み付けを追加して」 と言えば、Claude が modes/、config/、templates/ ファイルを直接編集する。

強みと制限

強み

• モジュラー設計 — 各モードが独立した skill ファイル、カスタマイズが容易
• Human-in-the-loop — 自動送信なし、何を送るか自分でコントロール
• 並列バッチ処理 — claude -p ワーカーで評価時間を劇的短縮
• 自己改善 — インタビュー準備 STAR ストーリーが時間で蓄積

制限

• 多言語サポートに偏り — プロンプトは英語ファースト、日本語等は手動翻訳必要
• 45+ ポータルスキャンは地域偏り — US/EU フォーカス、APAC 求人ボードに弱い
• ATS との直接統合なし — PDF を生成するだけ、ATS に直接プッシュしない
• Batch モードの高コスト — 10+ Claude ワーカーを並列実行はトークン集中型

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FAQ

Career-Ops のどのモードから始めるべき？

Default。/career-ops を実行してモードリストを読む。次に本格利用なら、単一機会で Auto-pipeline を試す — Career-Ops の機能を端から端まで最速で実証できる。

Batch と Pipeline の違いは？

Batch は claude -p ワーカーで並列実行 (10+ 機会で高速)。Pipeline はキューを直列処理 (10件以下向き)。Batch はトークン集中型だが完了が速い。

Career-Ops は実際に応募を送信する？

しない。Career-Ops は human-in-the-loop を重視。Apply モードはフォーム入力案を生成、送信は手動。意図的。

A-F スコアの「応募すべき」閾値は？

デフォルトの推奨閾値は 4.0/5。4.0 以下では低適合とフラグされる。config/ で厳しく / 緩く調整可能。

新しいモードを追加できる？

可能。modes/<my-mode>.md に既存パターンに従ったファイルを作成。Claude Code がディレクトリを読む際に自動発見される。

Greenhouse や Lever のような ATS と統合する？

直接統合なし。Career-Ops は PDF CV を生成、ATS への手動アップロード。API プッシュなし。

Batch モードのトークンコストは？

各ワーカーは JD の深さと cv.md によって ~10K-30K トークン使用。10 ワーカーで合計 100K-300K トークン/Batch 実行。計画的に。

Career-Ops は無料？

GitHub のリポジトリ自体はオープンソース (MIT ライセンス)。評価中の Claude API トークン / Claude サブスクリプションは課金対象。