简历优化/求职助手
Overview
2026 年求职者需同时通过 ATS 过滤与海量 AI 竞品；Rezi/Jobscan 等付费工具年费 29-50 美元且持续涨价。本技能把「JD + 简历」结构化为求职增强资产（关键词对齐、成就句改写、ATS 体检、求职信），纯本地零 API 跑通。
When to Use
- 用户要优化简历、写求职信、做 JD 关键词对齐、过 ATS 筛选。
- 触发词：简历优化、简历改写、求职信、ATS优化、简历匹配、求职助手、JD对齐。
- 用户是求职者，或 HR/猎头做批量初筛辅助。
- 注意：本技能为表达与结构优化辅助，不保证面试或录用；重大职业决策结合真人判断。
Workflow
第一步：收集 JD 与简历
请用户提供：JD 文本（或文件路径）、简历文本（或文件路径）、目标岗位、目标公司、核心优势。若都没有，先用 --demo 跑通示例再让用户替换。
第二步：运行生成器
调用 scripts/resume_build.py：
python scripts/resume_build.py --jd jd.txt --resume resume.txt \
--role 数据分析师 --company 某公司 --strengths "Python,用户增长,项目管理" \
--keywords "机器学习,SQL" --out resume_asset.md
脚本零外部依赖，产出四部分：关键词对齐表（JD vs 简历覆盖度）、成就句改写建议、ATS 体检清单、求职信草稿。
第三步：按方法论优化
加载 references/job_methodology.md，指导用户：
- 把「负责 X」改写为「动作动词 + 做了什么 + 量化结果 + 影响」。
- 用 JD 精确表述对齐关键词，避免同义替换导致匹配失败。
- 补全联系方式、删除表格版式、强化动作动词，过 ATS。
第四步：交付
产出可直接发送给用户的优化资产包；求职信按岗位定制，避免群发。
Resources
scripts/
resume_build.py：本地零依赖生成器，支持读文件或--demo自测。
references/
job_methodology.md：ATS 原则、关键词对齐、成就句公式、求职信与避坑。
Notes
- 纯本地运行，不调用任何外部 API，无密钥需求。
- 词库覆盖常见能力词，垂直行业可让用户用
--keywords补充。 - 严禁编造经历或数据；所有量化须真实可验证。
