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Resume Optimizer

对已有简历做「求职强化」—— 聚焦三个国内最实用的原子能力。

三项原子 Skill

# 名称 触发词 输入 输出
1 JD 匹配 帮我匹配 JD、这个岗位我合适吗、关键词覆盖率 JD 文本 + resume.yaml 覆盖率报告 + 缺失技能清单 + 优先补齐建议
2 Bullet 量化改写 帮我改 bullet、量化改写、优化经历描述 resume.yaml 中的 highlights 逐条改写对照 + 追问量化数据
3 中文 ATS 检查 ATS 检查、简历体检、格式合规吗 resume.yaml(或 PDF/HTML) 逐项合规报告 + 修复建议

何时使用

用户已经有简历(resume.yaml 或粘贴的文本/PDF),想要:

  • 检验简历和特定岗位 JD 的匹配度
  • 让经历描述更具说服力(量化、结构化)
  • 确保简历在国内 ATS 系统中被正确解析

不覆盖:从零生成简历(交给 resume-builder);职业方向选择(交给 career-planner)。


Skill 1:JD 匹配

工作流

  1. 接收 JD:用户粘贴岗位描述(或给出链接,Agent 提取正文)
  2. 提取 JD 关键词:调用脚本提取结构化需求
  3. 与简历交叉匹配:逐项对比,输出覆盖率
  4. 生成报告
## JD 匹配报告

**岗位**:{title} @ {company}
**整体关键词覆盖率**:{covered}/{total} = {percent}%

### ✅ 已覆盖({n} 项)
- React — 出现在 skills.keywords + projects.tech
- ...

### ❌ 缺失({n} 项)
| 关键词 | 重要度 | 补齐建议 |
|--------|--------|----------|
| Kubernetes | 高(JD 出现 3 次) | 建议在 projects 中补充容器化部署经历 |
| ...

### 🎯 优先行动
1. ...(最多 3 条,按投入产出比排序)

调用脚本

python3 scripts/jd_match.py <resume.yaml> --jd <jd.txt>

脚本输出 JSON,Agent 负责格式化为上述报告呈现给用户。

关键词提取规则

详见 references/jd-match.md


Skill 2:Bullet 量化改写

工作流

  1. 定位 bullets:从 resume.yaml 读取所有 highlights 字段
  2. 逐条诊断:识别"形容词式/职责式/模糊式"描述
  3. 改写建议:给出改写版本,标注需要用户补充的量化数据占位符 [?]
  4. 交互确认:用户补充数据后,Agent 更新 resume.yaml

输出格式

## Bullet 量化改写

### work[0] — 字节跳动 / 前端实习

| # | 原文 | 问题 | 改写建议 |
|---|------|------|----------|
| 1 | 参与了广告投放系统的开发 | 无动词主语、无量化、无结果 | **主导**广告投放系统 [模块名] 开发,覆盖 [?] 个投放场景,CTR 提升 [?]% |
| 2 | ... | ... | ... |

> 💡 标记 [?] 的地方需要你补充具体数字,回复我即可更新简历。

诊断规则

详见 references/bullet-rewrite.md


Skill 3:中文 ATS 检查

工作流

  1. 读取简历:从 resume.yaml 加载结构化数据
  2. 逐项检查:按规则表逐条检测
  3. 输出报告
## ATS 合规检查报告

**总计**:{total} 项检查,✅ {pass} 通过,⚠️ {warn} 警告,❌ {fail} 不通过

| # | 检查项 | 状态 | 说明 | 修复建议 |
|---|--------|------|------|----------|
| 1 | 姓名字段 | ✅ | — | — |
| 2 | 时间格式统一 | ❌ | work[1].start 为 "2023年3月",其余为 "2023.03" | 统一为 YYYY.MM 格式 |
| ...

### 高优修复(必须改)
1. ...

### 建议优化(改了更好)
1. ...

调用脚本

python3 scripts/ats_check.py <resume.yaml>

检查规则

详见 references/ats-check.md


联动 resume-builder

  • 本模块的输入是 resume-builder 的产出(resume.yaml
  • Bullet 改写和 ATS 修复完成后,Agent 直接更新 resume.yaml,可立即调用 resume-builder 重新渲染
  • 典型链路:resume-builder 生成 → resume-optimizer 强化 → resume-builder 重渲染

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