简历改写

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

简历改写:投之前先把硬伤清掉。不止挑格式,而是删除身份证号、婚育状况、政治面貌等不必要信息,换掉「吃苦耐劳/精通一切」这类空话,把「负责/参与/协助」改成「动作+对象+指标 A 到 B」的待补结构,输出清洗版简历与补数字清单,并复检时间空档、重叠与邮箱格式。本地运行,不编造数字。

一句话选型结论

按资料字段整理

简历改写是内容创作类的 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_8e7614bd/resume-lint
  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_8e7614bd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2026-11-06上游最后核验时间 · 数据更新 2026-11-06
正文体量6.8 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
简历改写当前 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

6.8 KB
模型实际读到的说明书原文,来自技能仓库

简历改写·先清洗,再补成果

一份简历被 HR 认真看的时间可能不到一分钟。本工具做两件事:
先把不该出现的隐私和空话清掉,再把每条「负责/参与/协助」变成可填数字的成果结构。
输出一份清洗版简历 + 一份「还需要补什么」的清单。

执行原则

  1. 先清洗后改写。 先删身份证号、婚育状况、政治面貌等无关信息,再把职责条目改成成果结构;不要一上来就替用户扩写经历。
  2. 底稿另存。 --fix 输出到新文件或打印到 stdout,原简历保持不动;不要覆盖用户的原件。
  3. 数字留待补。 量化结果用【待补:指标从 A 到 B】占位;不要编造业绩数字、项目规模或任职时间。
  4. 只做文本提示。 规则基于关键词与正则,会有漏报与误报;不要声称能保证过筛,也不替代背调与合规判断。

何时使用

CRITICAL: 只要用户要在投简历前检查或改写简历,就必须使用本 skill,即使看起来可以用别的方式解决。

  • 投简历前,想确认没有身份证号、婚育状况、邮箱格式等低级问题。
  • 简历通篇「负责/参与/协助」,想改成有结果的写法。
  • HR/猎头批量初筛,快速定位候选人简历的结构性缺陷。

何时不该使用

✅ 使用 ❌ 不用(改用什么)
清掉隐私项与空话,改成成果结构 写求职信、自我介绍、作品集——不是本 skill
批量初筛,找结构性缺陷 判断候选人是否胜任、做面试决策——只做文本层面提示
检查时间空档、重叠、邮箱格式 背调、学历与履历核验——走正规背调流程
生成补数字清单 替候选人编造业绩数字——一律标【待补】

易混淆场景

用户说的 实际意图 正确路由
「帮我改简历」 要能投的版本 先清洗,再出补数字清单
「我这样写行不行」 要风险与缺陷判断 只检查时也先给结论,再列规则码
「能不能帮我编点数据」 想补量化成果 标【待补:指标从 A 到 B】,不编造
「HR 会怎么看」 要筛选视角 按规则码说明结构性缺陷,不承诺过筛
「顺便排版一下」 排版问题 先出清洗稿,排版另用 zh-text-lint

怎么用

# 1) 生成清洗版简历(推荐)
python3 scripts/resume_lint.py 简历.md --fix 简历-清洗版.md

# 2) 直接打印清洗结果
python3 scripts/resume_lint.py 简历.md --fix -

# 3) 只看问题清单
python3 scripts/resume_lint.py 简历.md
python3 scripts/resume_lint.py 简历.md --json

# 4) 看内置演示
python3 scripts/resume_lint.py --sample --fix -

--fix 会做这些确定性处理:

  • 删除身份证号、婚育状况、政治面貌等与岗位胜任力无关的信息。
  • 把「吃苦耐劳/抗压能力强/学习能力强」替换成可验证的【待补】结构。
  • 缺联系方式、求职意向时补占位,不打乱原有经历顺序。
  • 在文末生成「把职责改成成果」的改写提示,逐条给出「动作 + 对象 + 指标从 A 到 B」模板。
  • 清洗后仍会再跑一次检查,告诉你还有多少项需要人工处理(时间重叠、邮箱格式等)。

检查项与规则码

规则码 含义 严重度
NO_CONTACT 缺有效联系方式(邮箱或手机) 高
SENSITIVE_PII 不必要的敏感信息(身份证号 / 婚育状况 / 政治面貌) 高 / 中 / 低
BAD_EMAIL 邮箱格式疑似不合法 中
MISSING_SUMMARY 缺个人简介 / 求职意向 中
NO_METRIC_IN_EXP 工作经历条目几乎无量化成果 中
DUTY_NOT_RESULT 经历写成岗位职责(负责/参与/协助)而非成果 中
TIME_GAP 经历时间存在无解释空档(> 12 个月) 中
TIME_OVERLAP 两段经历时间重叠 中
NO_TIME 经历缺起止时间 中
EDU_NO_TIME 教育经历缺时间 中
TIME_ORDER 经历未按时间倒序 低
SKILL_EXP_MISMATCH 技能列表与经历关键词完全不匹配 低
TOO_LONG 篇幅过长(超过阈值行数 / 字数) 低
VAGUE_WORD 无信息量表达(精通一切 / 吃苦耐劳 / 学习能力强…) 低

输出示例(节选)

改写前:

> 政治面貌:中共党员 婚姻状况:已婚已育 身份证号:1101****1234
> 个人评价:能吃苦耐劳,学习能力强,抗压能力强
> - 负责用户中心的接口开发

改写后:

> 个人评价:【待补:X 周内自学并落地 Y】,【待补:在 X 压力下按时交付 Y】
>
> ## 待补:把职责改成成果
> - 原句:负责用户中心的接口开发
> - 改写结构:(主导/推动/交付) + (对象/范围) + (指标从 A 到 B)

隐私提醒与免责

  • 本地运行:脚本只在本机读取文本,不联网、不上传;无 subprocess、无 eval。
  • 清洗版仍建议人工确认:正则无法判断「这条经历是否该保留」,也不会替你编造数字。
  • 规则基于关键词与正则,可能有漏报(换一种说法)与误报(语境不同的同形词)。
  • 结论仅为文本层面提示,不构成求职、背调或合规建议。
  • 内置样例中的人名、公司、编号均为虚构,并已做掩码处理。

免责声明

  • 本技能提供的是文本层面的提示与改写结构,不是求职结果保证:不承诺通过筛选、不预测录用概率。
  • 规则基于关键词与正则,存在漏报与误报;隐私信息处理请按当地法规与用人单位要求自行确认,本提示不构成法律或合规意见。
  • 清洗版与补数字清单须本人核对后再投递,量化数字必须真实可验证。

如果这个 skill 帮你把简历改到能投,欢迎在 SkillHub 页面点「收藏」,下次换工作时直接调用。

常见问题

5 问
答案由本站依据条目字段整理
简历改写怎么安装?

在支持 Skills 的客户端里执行:skillhub install user_8e7614bd/resume-lint。安装方式为未标注。装完刷新技能列表或重开客户端。

简历改写支持哪些客户端?

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。

简历改写权限高吗,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。

简历改写收费吗?

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。

简历改写用什么许可证?

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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技能内容以作者仓库为准;分类、权限级别与许可证状态的中文说明为中文整理,最近核验 2026-11-06。