TalentBridge Lebanon

レバノンのコンピューターサイエンス学部卒業生のためのAIキャリアマッチングエージェント。 CVをアップロードすると、LLMエージェントがプロフィールを解析し、埋め込まれた求人コーパスからセマンティック類似度で役割を取得し、各役割に対して決定的なスキルギャップを計算し、レバノン事情とシニアレベルを考慮したシグナルで再ランク付けし、パーソナライズされた4週間のスキルアップ計画を作成します — エンドツーエンドで約15〜20秒。

ライブデモ: https://talent-bridge-lebanon.lovable.app

結果（ベンチマーク実行: 2026-08-20 15:51）

このプロジェクトの背景

レバノンのCS卒業生は手探りで応募しています。求人ボードはキーワードベースで、転用可能なスキルを理解せず、なぜ不合格になったのか、次に何を学ぶべきかを教えてくれません。TalentBridgeは、検索拡張エージェントでそのループを閉じます。測定可能です — すべてのランキング変更は、アプリに組み込まれたPrecision@5ハーネスを使用して、ラベル付きベンチマークの15件のCVに対して検証されます。

Related MCP server: bach-jsearch

データセット

180件の求人コーパスとラベル付きベンチマークCVは、AI支援で生成された合成データです。職種名、シニアレベル、スキルの組み合わせは、レバノンおよび周辺地域の実際の求人情報をモデルにしており、分布が実際の市場を反映するようにしていますが、会社名は架空です。データ生成の理由は2つあります。利用可能なレバノンの求人リストの公開データセットが存在しないことと、ベンチマークにはすべての求人に正しいトラックラベルが必要ですが、スクレイピングした求人情報にはそれが含まれていないためです。

直接的な制限として、結果はクリーンで構造化されたレコードで実証されています。実際の求人情報はより雑然としており不完全なことが多いため、実世界の投稿に対するパフォーマンスは測定されていません。

機能

• エージェント型パイプライン — parse_cv → search_jobs → reflect_on_results → analyze_gap → build_plan。リフレクション駆動のリトライで決定的にオーケストレーションされます。

• セマンティック検索 — 180件の求人に対する384次元の埋め込み、Postgres（pgvector）での正確なコサイン検索。

• 決定的で幻覚耐性のあるスコアリング — 一致/不足スキルと準備度は、データベースのrequired_skillsからコード内で計算され、モデルが計算することはありません。物語的な散文はそれらの正確なセットから導出されるため、テキストがリストと矛盾することは決してありません。

• レバノン優先の再ランク付け — 最終スコア = 0.35·セマンティック + 0.20·準備度 + 0.25·場所 + 0.15·シニアレベル + 0.05·ドメイン。段階的な場所適合度（レバノンの都市 1.0 → リモート 0.95 → MENA 0.75）と過剰レベルのペナルティを備えています。

• 組み込み評価 — /evalはラベル付きCVセット全体を実行し、平均Precision@5と平均検索レイテンシを報告します。セッションローカルの実行履歴付き。

• ブラウザでのPDF解析 — pdfjs-distがCVテキストをクライアント側で抽出します。マッチングが開始されるまで何も保存されません。

• MCPサーバー — /mcpはsearch_jobs、get_job、assess_fit、job_index_statsを公開するため、任意のMCPクライアント（Claude、Cursorなど）がコーパスを照会できます。

• ダウンロード可能なレポート — 結果ページは、画面上と同じ内容のMarkdownレポートをエクスポートします。

アーキテクチャ

Browser (React 19 + TanStack Start)
  │  PDF text extraction (pdfjs-dist)
  ▼
Server functions (createServerFn, Cloudflare Workers runtime)
  ├─ parse_cv          LLM  → profile, skills (+inferred, cited), domains
  ├─ years/level       code → merged work periods, Intern/Junior/Mid
  ├─ search_jobs       embed query → match_jobs_vector() over pgvector
  ├─ reflect_on_results LLM → topical relevance check, max 1 retry (pooled results)
  ├─ analyze_gap       code → matched/missing skills, readiness %
  ├─ rerank            code → weighted blend (semantic/readiness/location/seniority/domain)
  └─ build_plan        LLM  → 4-week plan grounded in the missing skills
       ▼
Postgres (Supabase + pgvector): jobs, candidates, agent_runs, eval_cvs, eval_results

技術スタック

リポジトリ構成

src/routes/            file-based routes: / (run agent), /results, /admin, /eval, /mcp
src/lib/agent.server.ts   the agent: parsing, retrieval, gap analysis, re-ranking, planning
src/lib/agent.config.ts   single source of truth for models and prompt guardrails
src/lib/skill-match.ts    canonical skill normalisation + shared matched/missing logic
src/lib/eval.server.ts    Precision@5 benchmark harness across the labelled CV set
src/lib/mcp/             MCP server and its four tools
supabase/migrations/     full schema: tables, RLS, grants, match_jobs_vector()
data/                    exported datasets (180 jobs; 15 labelled benchmark CVs + 2 demo profiles)

ページ

評価

グラウンドトゥルースはeval_cvs.relevant_job_idsにあります。各CVについて、ハーネスは訪問者が得るのとまったく同じパイプライン（再ランク付けを含む）を実行し、Precision@5 = |top5 ∩ relevant| / 5を計算して、セット全体で平均化し、CVごとの検索レイテンシとともに報告します。関連性がトラックおよび互換性のあるシニアレベルによって定義されるため、ランキングの変更は推測ではなく検証されます。

ローカルでの実行

git clone https://github.com/ak8x6/talent-bridge-lebanon.git
cd talent-bridge-lebanon
bun install
bun run dev            # http://localhost:8080

npmを希望する場合:

npm install
npm run dev            # http://localhost:8080

環境変数（.envが必要です。コミットされているものはありません）:

VITE_SUPABASE_URL=...
VITE_SUPABASE_PUBLISHABLE_KEY=...
LOVABLE_API_KEY=...        # server-side only: LLM + embedding gateway

データベース設定: supabase/migrations/*.sqlを順番に適用し、/admin経由でdata/jobs.csvをインポートしてから、埋め込みの生成をクリックします。data/eval_cvs.csvをeval_cvsにロードして、ベンチマークを有効にします。

セキュリティに関する注意事項

• クライアントコードにシークレットはありません。ゲートウェイキーはサーバー関数ハンドラー内でのみ読み取られます。

• すべての公開テーブルに対する行レベルのセキュリティと明示的な権限付与。

• track列は、検索、UI、MCPツールを通じて公開されることはありません。これは評価ラベルのみです。

• プロンプトは名前から性別を推測することを禁止しています。生成されるすべての散文は性別に中立です。

ライセンス

MIT © 2026 Ahmad Kassem — LICENSEを参照してください。