프론트엔드 3년차 이직 준비 에이전트 시스템

프론트엔드 개발자 3년차 이직을 위한 AI 기반 면접 준비 시스템입니다. Claude CLI의 커스텀 커맨드와 스킬을 활용하여 이력서 리뷰 → 면접 질문지 생성 → 3-에이전트 평가까지 체계적인 면접 준비를 지원합니다.

시스템 개요

이 시스템은 프론트엔드 3년차 개발자의 이직 면접 준비를 위해 설계되었습니다.

핵심 기능

기능	설명
이력서 리뷰	100점 만점 점수화, 항목별 상세 피드백
면접 질문지 생성	이력서 기반 맞춤형 기술/협업 질문 생성
3-에이전트 평가	기술/소프트스킬/종합 평가자의 다각도 분석
회사별 합격 예측	스타트업/중견기업/대기업별 통과 가능성

워크플로우

┌─────────────────┐     ┌─────────────────┐     ┌─────────────────┐
│   이력서 작성    │────▶│   이력서 리뷰    │────▶│   질문지 생성    │
│  (.md/.pdf)     │     │  /review-resume │     │ /create-quest.. │
└─────────────────┘     └─────────────────┘     └─────────────────┘
                                                         │
                                                         ▼
┌─────────────────┐     ┌─────────────────┐     ┌─────────────────┐
│   최종 보고서    │◀────│  3-에이전트 평가  │◀────│   답변 작성     │
│  _evaluation.md │     │    /evaluate    │     │  질문지에 기록   │
└─────────────────┘     └─────────────────┘     └─────────────────┘

설치 및 요구사항

필수 요구사항

Claude CLI (Claude Code) 설치 필요
터미널 또는 커맨드라인 환경

설치 방법

이 프로젝트를 원하는 위치에 복사합니다
Claude CLI에서 프로젝트 디렉토리로 이동합니다
```
cd interview-agents
```
Claude CLI를 실행합니다
```
claude
```
커스텀 커맨드 확인
```
/help
```
- /review-resume, /create-questionnaire, /evaluate 커맨드가 표시되면 준비 완료

프로젝트 구조

interview-agents/
│
├── .claude/                          # Claude CLI 설정 디렉토리
│   │
│   ├── commands/                     # 커스텀 커맨드 (사용자 입력점)
│   │   ├── review-resume.md          # 이력서 리뷰 커맨드
│   │   ├── create-questionnaire.md   # 면접 질문지 생성 커맨드
│   │   └── evaluate.md               # 3-에이전트 평가 커맨드
│   │
│   ├── agents/                       # 서브 에이전트 (독립 실행)
│   │   ├── technical-evaluator.md    # 🔬 기술 평가자
│   │   ├── communication-evaluator.md # 💬 소프트스킬 평가자
│   │   └── final-arbiter.md          # ⚖️ 최종 조율자
│   │
│   └── skills/                       # 평가 기준 가이드
│       ├── resume-review.md          # 이력서 리뷰 평가 기준
│       └── interview-questionnaire.md # 면접 질문 데이터베이스
│
├── resumes/                          # 이력서 및 결과물 저장소
│   ├── sample_resume.md              # 이력서 작성 템플릿
│   ├── [이름].md 또는 .pdf           # 본인 이력서
│   ├── [이름]_review.md              # 이력서 리뷰 결과
│   ├── [이름]_questionnaire.md       # 면접 질문지
│   └── [이름]_evaluation.md          # 최종 평가 보고서
│
└── README.md                         # 프로젝트 설명서 (현재 파일)

사용 방법

1단계: 이력서 준비

방법 A: 템플릿 사용 (권장)

resumes/sample_resume.md 파일을 복사합니다
본인의 경력 정보로 수정합니다
resumes/[본인이름].md로 저장합니다

방법 B: 기존 이력서 사용

PDF 또는 마크다운 형식의 이력서를 resumes/ 폴더에 넣습니다
지원 형식: .md, .txt, .pdf

이력서 작성 팁

# 좋은 예시
- React 기반 대시보드 개발, 초기 로딩 시간 3초 → 1.2초로 60% 개선
- TypeScript 도입으로 런타임 에러 40% 감소
- 웹 접근성 개선으로 Lighthouse 점수 65 → 92점 향상

# 피해야 할 예시
- React 개발 담당
- TypeScript 사용
- 웹 개발

2단계: 이력서 리뷰

Claude CLI에서 다음 커맨드를 실행합니다:

/review-resume resumes/[본인이름].md

결과물: `resumes/[본인이름]_review.md`

평가 항목	배점	평가 내용
기본 구성 요소	20점	연락처, 경력, 기술 스택 포함 여부
기술 역량 표현	30점	핵심 스택, TypeScript, 테스트 경험
성과 중심 기술	25점	정량적 성과, Before/After 표현
프로젝트 경험	15점	역할 명확화, 기술 선택 이유
가독성 및 형식	10점	길이, 형식 일관성, 오탈자

결과물 예시

# 이력서 리뷰 결과

## 총점: 78/100

### 항목별 점수
- 기본 구성 요소: 18/20
- 기술 역량 표현: 24/30
- 성과 중심 기술: 15/25
- 프로젝트 경험: 13/15
- 가독성 및 형식: 8/10

### 강점
- React/TypeScript 기반 탄탄한 기술 스택
- 프로젝트별 역할 명확히 기술

### 개선 필요 사항
- 정량적 성과 수치 부족
- 성능 최적화 경험 미기재

### 예상 서류 통과율
- 스타트업: 85%
- 중견기업: 70%
- 대기업: 55%

3단계: 면접 질문지 생성

/create-questionnaire resumes/[본인이름].md

결과물: `resumes/[본인이름]_questionnaire.md`

생성되는 질문 카테고리:

카테고리	예상 시간	질문 유형
JavaScript/TypeScript	15분	클로저, 이벤트 루프, 비동기, 타입 시스템
프레임워크 (React/Vue)	15분	상태관리, 렌더링 최적화, Hooks
웹 성능	10분	Core Web Vitals, 번들 최적화
이력서 기반 질문	15분	프로젝트별 심층 질문
협업/소프트스킬	10분	코드 리뷰, 갈등 해결, 성장

연계형 질문 구조

각 주제는 4단계로 깊이 있게 탐구됩니다:

기본 질문      →  심화 질문      →  경험 질문       →  상황 대응
"클로저란?"      "메모리 누수      "실제로 클로저     "클로저로 인한
                  가능성은?"        사용한 경험?"     버그를 만난다면?"

4단계: 모의 면접 연습

질문지 파일을 열어 각 질문에 답변을 작성합니다
- 파일 하단의 "답변 기록란"에 직접 작성
- 타이머를 설정하고 실제 면접처럼 연습

STAR 기법을 활용합니다

Situation (상황): 어떤 상황이었나요?
Task (과제): 어떤 문제를 해결해야 했나요?
Action (행동): 어떤 조치를 취했나요?
Result (결과): 어떤 결과를 얻었나요?

음성으로 답변 연습
- 글로 쓰는 것과 말로 설명하는 것은 다릅니다
- 녹음 후 다시 들어보면 더욱 효과적

5단계: 3-에이전트 평가

답변 작성이 완료된 질문지로 종합 평가를 받습니다:

/evaluate resumes/[본인이름]_questionnaire.md

결과물: `resumes/[본인이름]_evaluation.md`

3명의 가상 면접관이 독립적으로 병렬 평가합니다:

💡 Anchoring Bias 방지를 위해 서브 에이전트로 분리되어, 기술 평가자와 커뮤니케이션 평가자가 서로의 평가를 보지 않고 독립적으로 평가합니다.

┌──────────────────────────────────────────────────────────┐
│                                                          │
│  🔬 기술 평가자        💬 커뮤니케이션 평가자              │
│  (엄격/비판적)         (유연/긍정적)                      │
│  [독립 서브에이전트]    [독립 서브에이전트]                │
│       │                     │                            │
│       └─────────┬───────────┘  ← 병렬 실행               │
│                 ▼                                        │
│           ⚖️ 최종 조율자                                 │
│           (중립/균형적)                                   │
│                 │                                        │
│                 ▼                                        │
│         최종 점수 및 판정                                 │
│                                                          │
└──────────────────────────────────────────────────────────┘

최종 판정 기준

점수	판정	의미
85-100	✅ 강력 합격	즉시 채용 권고
70-84	✅ 합격	채용 권고
60-69	⏳ 보류	추가 면접/과제 필요
50-59	⚠️ 조건부	특정 조건 충족 시 재고
0-49	❌ 불합격	현 시점 채용 어려움

3-에이전트 토론 시스템

왜 3명의 평가자인가?

실제 기업 면접에서는 기술 면접관, HR, 팀 리더 등 여러 관점에서 평가합니다. 이 시스템은 그러한 다양한 관점을 시뮬레이션하여 편향을 줄이고 균형 잡힌 평가를 제공합니다.

🔬 기술 평가자 (Technical Evaluator)

항목	내용
성향	엄격하고 비판적, 증거 기반
철학	"좋은 개발자는 좋은 코드와 정확한 지식으로 증명한다"
평가 영역	JS/TS 역량(25), 프레임워크(25), 성능(20), 코드품질(15), 문제해결(15)
주요 체크	개념 정확성, 실제 경험 여부, 깊이 있는 이해

💬 커뮤니케이션 평가자 (Soft-skill Evaluator)

항목	내용
성향	유연하고 긍정적, 잠재력 중심
철학	"완벽한 지원자는 없다. 함께 성장할 동료를 찾는다"
평가 영역	커뮤니케이션(25), 협업(25), 성장의지(20), 문화적합성(15), 주도성(15)
주요 체크	설명력, 협업 경험, 학습 태도, 피드백 수용

⚖️ 최종 조율자 (Final Arbiter)

항목	내용
성향	중립적이고 균형 잡힌 시각
철학	"채용은 과학이자 예술이다. 데이터와 직관의 균형이 필요하다"
역할	의견 종합, 불일치 조율, 가중치 적용, 최종 결정
주요 체크	양측 의견 비교, 3년차 기준 적합성, 팀 적합도

3년차 경력자 가중치

영역	가중치	근거
기술 역량	45%	즉시 업무 투입 가능 여부
소프트 스킬	30%	팀 협업 및 커뮤니케이션
성장 가능성	25%	시니어로의 발전 가능성

평가 기준

3년차가 반드시 갖춰야 할 역량

역량	설명	면접에서 확인하는 방법
독립적 기능 개발	감독 없이 기능 단위 개발 가능	"혼자서 처음부터 끝까지 개발한 기능?"
기술적 의사결정	라이브러리/아키텍처 선택 근거 제시	"왜 이 기술을 선택했나요?"
성능 최적화	성능 문제 인식 및 개선 경험	"성능 개선한 구체적 경험?"
코드 리뷰	건설적인 리뷰 제공/수용	"코드 리뷰에서 지적받은 경험?"
팀 기여	주니어 온보딩, 문서화 등	"팀에 기여한 경험?"

Critical Issues (치명적 결격 사유)

다음 항목에 해당하면 기술 평가에서 큰 감점을 받습니다:

❌ 기본 개념(클로저, 이벤트 루프) 설명 불가
❌ 사용 중인 프레임워크의 핵심 동작 원리 모름
❌ 본인 프로젝트의 기술 선택 이유 설명 불가
❌ 성능 최적화 경험이 전혀 없음
❌ TypeScript를 사용하지만 타입 시스템 이해 부족

파일별 상세 설명

커맨드 파일 (.claude/commands/)

파일	용도	실행 방법
`review-resume.md`	이력서 분석 및 점수화	`/review-resume [이력서경로]`
`create-questionnaire.md`	맞춤형 질문지 생성	`/create-questionnaire [이력서경로]`
`evaluate.md`	3-에이전트 종합 평가	`/evaluate [질문지경로]`

에이전트 파일 (.claude/agents/)

파일	용도	특징
`technical-evaluator.md`	기술 역량 평가	엄격/비판적 관점, 병렬 실행
`communication-evaluator.md`	소프트스킬 평가	유연/긍정적 관점, 병렬 실행
`final-arbiter.md`	최종 조율 및 판정	두 평가 결과 종합, 가중치 적용

스킬 파일 (.claude/skills/)

파일	용도	내용
`resume-review.md`	이력서 평가 기준	5개 영역, 100점 배점 기준
`interview-questionnaire.md`	질문 데이터베이스	6개 카테고리별 면접 질문

활용 팁

1. 이력서 작성

✅ DO: 정량적 성과 중심
"React Query 도입으로 API 호출 50% 감소, 캐싱으로 UX 개선"

❌ DON'T: 단순 기술 나열
"React, TypeScript, React Query 사용"

2. 면접 답변

✅ DO: STAR 기법 활용
"이전 프로젝트에서(S) 페이지 로딩이 5초 이상 걸리는 문제가 있었습니다(T).
코드 스플리팅과 이미지 lazy loading을 적용했고(A),
로딩 시간을 1.5초로 70% 단축했습니다(R)."

❌ DON'T: 추상적 답변
"성능 최적화를 해본 적 있습니다."

3. 반복 연습

첫 평가에서 낮은 점수를 받아도 낙심하지 마세요
피드백을 이력서와 답변에 반영합니다
다시 평가를 받아 점수 변화를 확인합니다
목표 점수(70+)에 도달할 때까지 반복합니다

4. 실전 연습

타이머 설정: 실제 면접처럼 시간 제한을 둡니다
음성 연습: 글로 쓰는 것과 말하는 것은 다릅니다
녹화/녹음: 자신의 답변을 객관적으로 검토합니다
모의 면접: 동료 개발자와 서로 면접을 진행합니다

FAQ

Q: 3년차가 아니어도 사용할 수 있나요?

A: 네, 사용 가능합니다. 다만 평가 기준이 3년차에 맞춰져 있어 경력에 따라 점수가 다르게 나올 수 있습니다. 1-2년차는 점수보다 피드백 내용에 집중하고, 5년차 이상은 더 높은 기준을 적용해 스스로 평가해보세요.

Q: PDF 이력서도 분석 가능한가요?

A: 네, PDF 형식도 지원합니다. resumes/ 폴더에 PDF를 넣고 커맨드를 실행하면 됩니다.

Q: 평가 점수가 낮게 나왔어요. 어떻게 해야 하나요?

A:

먼저 _review.md 파일의 상세 피드백을 확인하세요
이력서의 약점을 보완하세요 (정량적 성과 추가 등)
질문지의 답변을 더 구체적으로 작성하세요
다시 평가를 실행하여 점수 변화를 확인하세요

Q: 커맨드가 실행되지 않아요.

A:

Claude CLI가 설치되어 있는지 확인하세요
interview-agents 폴더 안에서 Claude를 실행했는지 확인하세요
/help 명령어로 커스텀 커맨드가 로드되었는지 확인하세요

Q: 결과 파일이 생성되지 않아요.

A: resumes/ 폴더가 존재하는지 확인하세요. 폴더가 없으면 생성해주세요.

Q: 다른 직군(백엔드, 풀스택 등)에도 사용 가능한가요?

A: 현재는 프론트엔드에 특화되어 있습니다. 다른 직군용으로 사용하려면 .claude/skills/ 폴더의 파일들을 해당 직군에 맞게 수정해야 합니다.

라이선스

이 프로젝트는 개인 학습 및 면접 준비 목적으로 자유롭게 사용할 수 있습니다.

기여

버그 리포트, 기능 제안, PR을 환영합니다. 이슈나 개선 사항이 있다면 알려주세요!

행운을 빕니다! 좋은 결과 있으시길 바랍니다. 🎯

Name		Name	Last commit message	Last commit date
Latest commit History 7 Commits
.claude		.claude
resumes		resumes
CLAUDE.md		CLAUDE.md
LICENSE		LICENSE
README.md		README.md

License

CaesiumY/claude-interview-agents

Folders and files

Latest commit

History

Repository files navigation