optimize-resume-skill

SKILL内容创作
内容创作 未标注权限 许可证不明确
安装这个技能

针对岗位 JD 与中文简历进行匹配诊断、事实补全、ATS 适配和精益改写,并生成或迭代更新“姓名-{岗位名称}.md”。用户要求简历优化、JD 匹配、改写现有简历、精简个人优势、筛选项目、检查夸大或调整简历结构时使用。

一句话选型结论

按资料字段整理

optimize-resume-skill是内容创作类的 Agent Skill,安装方式未标注,权限级别未标注,许可证不明确,有可直接复制的安装命令。技能本质是给模型读的说明书,效果取决于模型与客户端;装完先用一个小任务验证,再放进正式流程。

分类内容创作 安装方式未标注 权限级别未标注权限 许可证许可证不明确
累计安装 未标注 本周 未标注
GitHub 星标 未标注 仓库 未标注
下载量 未标注 技能市场下载数
权限级别 未标注权限 安装前请确认风险范围
许可证 许可证不明确 未说明

安装

未标注
在支持 Skills 的客户端里执行,装完问一句「你有哪些技能」验证
skillhub install user_c864635a/optimize-resume-skill
  1. 1
    确认客户端支持

    确认你的客户端支持 Skills(Claude、Codex、Cursor 等),并升级到较新的版本。

  2. 2
    拿到技能文件

    执行上面的命令安装;也可以把仓库里的 SKILL.md 手动放进客户端的 skills 目录。

  3. 3
    刷新技能列表

    重新打开客户端,或刷新技能列表,让新放进来的技能被加载。

  4. 4
    验证是否生效

    问一句「你有哪些技能」,确认列表里出现它,再拿一个小任务试跑。

技能档案

内容创作
字段来自技能仓库与公开索引,中文说明由本站标注
作者 / 维护方user_c864635a仓库 未标注 · 版本 未标注
宿主客户端未标注技能可被这些客户端加载
安装方式未标注安装包 community
权限级别未标注权限安装前请确认风险范围
许可证未说明许可证不明确,商用前请自行确认条款
仓库可用性available技能仓库当前是否可访问
最近核验未标注上游最后核验时间 · 数据更新 1791624866
正文体量12.9 KBSKILL.md 原文大小,越大说明说明书写得越细

典型使用场景

3 类
按分类整理的常见用法,具体以 SKILL.md 为准
写文章与脚本

按主题产出初稿与分镜脚本。

改稿与润色

把草稿改顺、统一语气。

多平台文案改写

同一内容按平台改成长短不同的版本。

选择建议

装之前先看这几条
按条目字段给出的判断,不替你决定用不用

值得选的地方

  • 有可直接复制的安装命令,不用自己翻文档找入口。

先想清楚的地方

  • 没有标注权限级别,实际能做什么要装好后确认。
  • 许可证不明确,商用或二次分发前先到仓库确认条款。
  • 没有做站内核验,内容以作者仓库为准。
  • 技能只是说明书,实际效果取决于模型与客户端,装完先用小任务试一遍。

更适合

  • 需要在内容创作场景里给模型补一套做法的人。
  • 愿意先读一遍 SKILL.md、确认它会让模型做什么的人。

不太适合

  • 对许可证要求很严、必须明确可商用的人。
  • 只想装完就自动变强、不打算看说明书的人。

同类对比

6 个同类
同分类里挑最接近的几条,字段以各自详情页为准
技能权限级别安装方式累计安装宿主客户端安装命令
optimize-resume-skill当前 未标注权限 未标注 未标注 未标注 有
AI 视频生成 调用外部服务 GitHub 仓库 431.3 万 Codex、Claude、Cursor 有
视频帧 联网访问 ClawHub 市场 262.1 万 OpenClaw 有
Markdown 转换器 写入文件 ClawHub 市场 135.3 万 OpenClaw 有
哔哩哔哩全合一 接触敏感数据 ClawHub 市场 64.1 万 OpenClaw 有
Remotion video toolkit 命令行 浏览器控制 ClawHub 市场 63.9 万 OpenClaw 有

SKILL.md 全文

12.9 KB
模型实际读到的说明书原文,来自技能仓库

简历优化

以猎头筛选和业务面试官追问两个视角工作。优先保证事实可信、岗位相关和表达具体;不为提高匹配度编造经历、数据或 scope。

输入与资源

需要以下信息:
- 目标岗位 JD;
- 原始简历或现有目标简历;
- 用户在当前及前序对话中确认、否认或补充的事实。
缺少 JD 或简历且无法从上下文取得时,再向用户补齐。
按需读取:
- 判断不同岗位的内容取舍时,读取 references/role-mappings.md;
- 需要改写示例、scope 用词或面试钩子时,读取 references/examples.md。

先建立事实账本

改写前在内部整理四类事实:
1. 已确认:用户明确提供,可直接写入;
2. 已否认:用户明确说没有,禁止写入;
3. 未知:没有证据,不进入最终简历;
4. 可迁移能力:有相近底层经验,但必须明确边界,不包装成直接经验。
执行规则:
- 已否认事实优先级最高,后续版本不得重新带回;
- 不把个人 Demo 写成客户项目,不把技术支持写成客户成功,不把协作写成团队管理;
- 不补写未经确认的比例、金额、团队人数、客户结果、工作方式或空窗期解释;
- 工作年限按实际任职月份计算,不用“当前年份-毕业年份”替代;
- 最终文件中不得出现 TODO、scope 注释或其他内部标记。

判断工作模式

根据用户意图选择一种模式,不机械重复完整流程。

模式 A:仅诊断

用户要求分析、评估或指出问题时,只输出诊断,不改文件。

模式 B:首次优化且存在关键缺口

当缺失事实会实质改变岗位匹配或参与层级时,先诊断并提问:
1. 职业风险扫描;
2. JD 核心要求与职级范围;
3. ATS 的技能、scope、行业匹配;
4. 已匹配项与关键缺口;
5. 最多 5 个具体问题,注明补 ATS 证据还是面试钩子。
问题只覆盖高价值缺口。若没有阻断改写的缺口,不强制提问。

首次优化强制门禁

首次为某个 JD 生成目标简历时,必须在写入或修改目标文件前完成以下门禁,不得因“已有部分信息”而跳过:
1. 建立事实账本,至少核对直接匹配、可迁移能力、已否认事实和未知事实;
2. 完成职业风险扫描,并检查最近经历、空窗期、任职稳定性、行业变化和 JD 硬性条件;
3. 将 JD 前 3 个核心要求逐项映射到简历证据,标记直接匹配、可迁移或无证据;
4. 判断是否存在会改变简历表述、参与层级、岗位匹配或面试风险的关键缺口;
5. 存在关键缺口时,先向用户提出最多 5 个高价值问题,说明每题补充 ATS 证据、职业风险解释或面试钩子中的哪一项,然后暂停文件写入,等待用户回答;
6. 用户回答后更新事实账本,重新检查未解决缺口,再进入模式 C 生成简历。
关键缺口至少包括:目标 JD 明确要求但简历没有证据的系统迁移、平台深度能力、AI 部署或数据安全、项目管理文档、团队/项目规模、关键结果,以及近期空窗期的真实状态。
门禁未通过时,禁止:创建“初稿”“优化版”或目标简历文件;直接调用文件编辑工具;用可迁移能力替代用户确认的直接经历;将未知事实写入个人优势、工作经历或项目经历。
若执行中误写了文件,必须明确标记为临时草稿,立即停止继续改写,向用户补问关键缺口;收到回答后按事实账本逐条回溯并修正,不得把临时草稿当作最终交付。

模式 C:信息足够或用户已回答

直接生成目标简历,不重复第一阶段。

模式 D:迭代修改现有简历

用户要求精简、删除、调整某个模块或套用新格式时,直接修改目标文件,同时检查相邻模块的一致性;不重新发起完整诊断。

职业风险扫描

首次优化时检查:
| 项目 | 参考阈值 | 处理方式 |
|---|---|---|
| 任职稳定性 | 连续 3 段平均少于 1.5 年 | 询问项目制、业务调整等真实背景 |
| 空窗期 | 最近 5 年内超过 6 个月 | 询问真实经历;未确认不得解释 |
| 职业路径 | 岗位方向发生明显变化 | 说明能力迁移,不直接判定为降级 |
| 行业连续性 | 3 年内切换 2 个以上不相关行业 | 提炼共通能力并弱化无关经历 |
| 学历与年限 | 不满足 JD 硬性条件 | 明确风险,不通过文案掩盖 |
将这些问题称为“需解释项”,避免把正常转型直接定义成硬伤。

JD 拆解与证据映射

提取:
- 3 个核心硬技能;
- 2 个可行为验证的软素质;
- 职级与 scope 预期;
- 行业标签;
- 明确的必备项与加分项。

对 JD 明确的硬性条件单独建立“ATS 可见性清单”,至少检查学历、工作年限、编程语言、认证、行业经验和岗位要求的工具/平台:

  1. 是否有用户确认的事实证据;
  2. 是否使用了真实且可检索的 ATS 关键词;
  3. 是否出现在个人优势或简历前段的相关经历中,能被初筛快速看到。

仅在靠后的工作经历中出现,不算完成“可见性”检查。若事实已确认但位置过深,应前置到个人优势或最相关经历;不得为了前置而新增未经确认的技术栈,也不因此恢复独立的“核心技能”模块。

为每项要求寻找简历证据,内部标记为:
- 直接匹配:同类岗位、客户或项目中做过;
- 可迁移:底层能力相近,但场景不同;
- 无证据:不写成已具备。
ATS 优先复现真实的技术名词、产品名、行业词和职责名词。不要为了原词复现堆砌动词,也不要把 JD 的“负责”机械改写成候选人的“主导”。

职责语义对齐

证据映射与表达映射必须分开检查:简历中存在相关事实,不等于该条经历已经用目标岗位的语言呈现。逐条检查标题、动作、对象和结果是否对应 JD 的职责动词与能力要求。

  • 若原始表述偏“技术支持”,但事实包含需求澄清、业务流程拆解、影响判断、研发协同或上线验证,应改写为目标岗位可识别的“需求分析、问题拆解、方案落地”等表达;
  • 改写只能重新组织已确认的动作和结果,不得把技术支持包装成客户成功、客户 AI 场景挖掘、项目主导或商业结果;
  • 删除与目标岗位无关的渠道性描述(如工单、微信群)时,要保留其背后的客户对象、问题类型、判断过程和交付结果;
  • 对 JD 前 3 个核心要求逐条做一次“证据 + 语义”双检:既确认做过什么,也确认初筛人员会如何理解这条经历。

例如,若事实支持面向客户 IT/业务团队梳理问题、判断影响范围并推进研发与上线验证,应将“客户问题受理:通过工单、微信群响应客户反馈”改写为“需求与问题拆解:面向客户 IT/业务团队梳理问题现象、影响范围和业务流程,转化为研发需求与上线验证项”。

内容筛选

对每条经历内部评分:
- 2 分:直接证明 JD 核心要求,保留并前置;
- 1 分:证明可迁移能力,压缩为 1–2 条;
- 0 分:与目标岗位无关,删除。
项目不强求数量。通常保留 1–3 个最相关项目;弱相关个人项目不得仅因包含 AI 关键词而占用版面。
个人优势写“能力结论 + 证据或规模”,不复述完整工作过程;技术、工具和业务方法应结合具体工作或项目证据写入对应 bullet,不单独设置“核心技能”模块。

项目背景取舍

不要将“背景可不加关键字”理解为“背景默认删除”。逐个项目判断:

  • 保留能说明客户痛点、业务场景、项目目标或方案必要性的背景,通常压缩为 1 句话;
  • 删除空泛的行业介绍、与后文重复的背景,或无法帮助理解项目价值的背景;
  • 项目背景应服务于后续的方案设计、POC、交付动作和结果,避免只写“客户希望数字化”等泛化表述;
  • 背景是最终简历内容,不属于内部注释,也不受“每个项目 2–3 条 bullet”限制;篇幅不足时优先压缩动作描述,不要机械删除有证据价值的背景。

改写规则

真实性与 scope

按实际参与层级选词:
| 层级 | 含义 | 常用表达 |
|---|---|---|
| 独立承担 | 独自设计或完成 | 独立设计、搭建、编写 |
| 主导 | 跨团队推进并承担主要结果 | 主导、串联、打通、闭环 |
| 核心执行 | 承担关键模块 | 实现、集成、落地、定位 |
| 支持 | 提供局部或辅助工作 | 支持、协助、跟进、维护 |
“主导”整份简历通常不超过 3 次,但以事实为准。最终简历不展示 scope 标签。

语言

  • 删除空洞形容词和没有对象的万能句,如“能力强”“经验丰富”“显著提升”;
  • “负责、参与、优化、提升、推动”等词并非绝对禁用;只有缺少具体对象、动作和结果时才替换;
  • 优先使用编写、拆解、串联、定位、抽象、打通、落地、验收等具体动词;
  • 句子以一遍读懂为准,避免一条 bullet 同时塞入多个无关主题。

数据与结果

  • 只使用用户确认的数据,并对关键数据加粗;
  • 无数据时使用可验证的状态变化、覆盖范围、交付物或验收结果;
  • 不要求每条个人优势都带数字;
  • 技术项目没有商业数据时,可写测试结果、覆盖场景、上线状态或使用对象;
  • 只有真实存在技术折中、风险或限制时才写,不强制制造“反过度包装”句。

面试钩子

整份简历保留 2–3 个真实、具体且候选人能展开的追问入口即可。钩子可来自:
- 兼容多套系统或历史数据;
- 多方接口边界;
- 关键选型理由;
- 上线后的异常与收场;
- 从项目定制抽象为标准能力。
不要为每个项目机械添加钩子。

输出结构

手机/微信:xxx |邮箱:xxx
## 个人优势
- **关键字**:能力结论 + 证据或规模。
## 工作经历
### 公司|职位
时间
- **关键字**:动作 + 场景 + 结果或价值。
## 项目经历
### 项目|角色
时间
- **关键字**:动作 + 场景 + 结果或验证。
## 教育背景与认证
- 学校|专业|学历|时间
- 已确认的认证

格式规则:
- 顶部不写求职意向、工作经验、城市、性别、年龄或籍贯;
- 个人优势控制在 3–4 条,每条不超过 2 行;
- 工作经历每条必须使用“关键字:内容”,关键字通常为 4–8 个字且同一经历中不重复;
- 项目经历建议使用相同格式;若背景能解释业务痛点、项目目标或方案必要性,应保留为 1 句话且可不加关键字;
- 工作经历按倒序排列,每段通常 3–6 条;
- 项目经历通常 1–3 个,每个 2–3 条;
- 不单独设置“核心技能”模块;技术、工具和业务方法应写入相关工作或项目经历;教育背景与认证合并;
- 输出文件命名为“姓名-{岗位名称}.md”,去除公司和城市前缀;
- 修改现有目标简历时更新原文件,不额外创建“最终版”“优化版”等重复文件。

交付前检查

  1. 确认首次优化强制门禁已通过;若未通过,不交付文件;
  2. 核对已否认和未知事实没有进入最终文件;
  3. 核对 JD 前 3 个核心要求都有真实证据或明确标为可迁移;
  4. 逐项复核 ATS 可见性清单:硬性条件有证据、有真实关键词,并且至少一处位于个人优势或简历前段;
  5. 逐条复核核心经历的职责语义:标题、动词、对象和结果没有把目标岗位相关工作误写成低相关的支持性工作;
  6. 删除与 JD 无关的职责、项目和泛化工具;
  7. 检查个人优势与工作经历、项目经历之间没有机械重复;
  8. 检查保留的项目背景是否具体说明痛点/目标,且与方案动作和结果形成因果链;
  9. 检查参与层级、日期、工作年限和数据一致;
  10. 检查顶部格式、章节顺序、关键字格式及所有内部注释;
  11. 对 Markdown 文件运行:
    python3 scripts/lint_resume.py /绝对路径/姓名-{岗位名称}.md
    脚本只能检查格式和重复,真实性仍需根据事实账本人工核对。

最终回复

提供目标文件的可点击路径,并简要说明:
- 本次保留和强化了什么;
- 删除或压缩了什么;
- 仍有哪些真实缺口需要面试准备。
只有实际设计了面试钩子时才说明钩子,不机械输出后续建议。

常见问题

5 问
答案由本站依据条目字段整理
optimize-resume-skill怎么安装?

在支持 Skills 的客户端里执行:skillhub install user_c864635a/optimize-resume-skill。安装方式为未标注。装完刷新技能列表或重开客户端。

optimize-resume-skill支持哪些客户端?

资料没有标注宿主客户端,但只要客户端支持 Skills(Claude、Codex、Cursor 等),一般都能加载。

optimize-resume-skill权限高吗,安全吗?

权限级别为未标注权限。安装前先看它会读取或写入哪些内容。

optimize-resume-skill收费吗?

本站不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于技能本身和所用的模型或客户端,正式使用前按作者说明确认。

optimize-resume-skill用什么许可证?

许可证标注为 未说明(许可证不明确)。商用或二次分发前请到仓库确认条款原文。

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