拾学简历快萃

SKILL效率
效率 未标注权限 许可证不明确
安装这个技能

拾学简历快萃由拾学社金牌 HR 大赛创始人赞扬哥创建,采集十余年企业 HR 岗位中面试 50000 人数据结合企业招聘场景真实需求为广大求职者提供简历优化服务。

一句话选型结论

按资料字段整理

拾学简历快萃是效率类的 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。

分类效率 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_e76bf3ee/resume-optimization-v2
  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

效率
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_e76bf3ee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 1791677882
正文体量6.3 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
整理待办与日程

把零散任务收进清单,排出优先级。

批量处理重复任务

把固定动作做成模板,重复执行。

把流程写成清单

把口头流程整理成可复用的步骤。

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

  • 需要在效率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
拾学简历快萃当前 未标注权限 未标注 未标注 未标注 有
Nano PDF 文档 联网访问 ClawHub 市场 424.9 万 OpenClaw 有
自动更新程序 浏览器控制 ClawHub 市场 296.4 万 OpenClaw 有
Gemini 助手 联网访问 ClawHub 市场 254.7 万 OpenClaw 有
word DOCX 文档 联网访问 ClawHub 市场 239.6 万 OpenClaw 有
Excel XLSX 前端 联网访问 ClawHub 市场 227.0 万 OpenClaw 有

SKILL.md 全文

6.3 KB
模型实际读到的说明书原文,来自技能仓库

简历优化(HR 视角)

核心理念

简历不是自我总结,而是对招聘需求的逐条应答。

HR 看简历的本质动作,是拿着一张「招聘需求清单」在候选人身上打勾。所以简历优化的正确顺序不是「我有什么就写什么」,而是:

> 先解码岗位需求 → 再重组个人素材 → 最后做匹配校验。

一份好简历的标准只有一个:HR 30 秒内能在你的简历里找到他需求清单上的每一条答案。

适用场景

  • 用户丢来一份岗位 JD / 招聘信息,要求针对性优化简历
  • 用户有一份现有简历,要求诊断问题、提升通过率
  • 用户要写新简历,但没有思路、不知从何下手
  • 用户要判断「我这份简历投这个岗位行不行」
  • 用户要做简历相关的培训课件、宣讲材料

三步工作流

Step 1 — 需求解码:把岗位 JD 拆成六要素

拿到 JD 后,先不要看候选人简历。先把 JD 反向拆解成 HR 的招聘需求结构(六要素),形成一张「需求清单」:

要素类别 具体项目 简历优化中的用途
岗位基本信息 岗位名称、所属部门 定位组织架构坐标,如「研发部-技术经理」
人力配置 招聘人数 判断竞争激烈度与岗位稀缺性
工作内容 岗位职责 对应简历的「工作经历 + 项目经历」,是核心权重区
人选标准 任职资格(显性 + 隐性) 对应简历的「优势描述 + 基本信息」
激励与属性 薪资范围、工作地点 影响「基本信息」中的所在区域与薪资预期表述
招聘时效 到岗期限、招聘起止日期 决定简历中到岗时间/求职状态的写法与投递节奏

详细拆解方法、每类要素的提取话术与简历回应策略见 @references/hr-recruitment-needs.md。

关键动作:把 JD 里的形容词翻译成可被证明的事实。例如 JD 写「要求有较强的抗压能力」,就要在简历里找到一段带截止日期、带难度、带结果的事实来证明它。

Step 2 — 简历重构:四大模块逐个重写

按四模块顺序重构,每一模块只回答上一模块留下的问题:

序号 模块 应包含的内容
01 基本信息 姓名、性别、籍贯、出生年月、政治面貌、联系方式(手机 + 邮箱)、所在区域
02 优势描述 教育背景、专业背景、技能特长、荣誉证书、综合素质
03 工作经历 时间、单位、职位、工作内容
04 项目经历 时间、项目名称、职位、项目背景、工作内容、成果与价值

逐模块的写作要点、句式模板、好/坏样例见 @references/resume-writing-guide.md。

三条硬规则:
1. 全部倒序 — 时间由近及远,把最相关的经历放最前。
2. 全部量化 — 每个职责后面尽量跟数字(比例、金额、人数、周期、增量)。
3. 全部对位 — 每一条经历都尽量对应 JD 六要素中的某一条,无对位的删掉。

Step 3 — 匹配校验:评分 + 修改清单

重构完成后,用匹配度评分卡自检,输出一份结论先行的诊断报告:

  1. 总评分(满分 100)+ 分维度得分(需求覆盖度 / 信息完整度 / 量化程度 / 可读性)
  2. 缺口清单 — JD 要求了但简历没回应的点,逐条列出
  3. 冗余清单 — 简历里写了但与岗位无关的内容,逐条列出
  4. 优先修改项 — 按「投入产出比」排序的 Top 3~5 条具体改法

评分卡与自检表见 @references/matching-checklist.md,空白简历骨架可直接用 @templates/resume-template.md。

输出物规范

根据用户诉求,交付其中一种或多种:

  • 诊断报告:结论先行 + 评分卡 + 缺口/冗余清单 + 优先修改项
  • 优化后简历:完整成稿,改动处可标注([新增] / [改写])
  • 对照表:原句 → 优化后句子 → 优化理由,便于用户理解与复用
  • 培训课件:把六要素 + 四模块做成可宣讲的结构

若用户给了具体 JD,必须先输出 Step 1 的需求清单再动简历——跳过解码直接润色文字,是这份方法论最反感的做法。

常见误区

误区 为什么错 正确做法
只润色文字,不看 JD 文字再漂亮,不对位等于零分 先解码需求,再动笔
简历当成生平传记 HR 平均 15~30 秒过一份简历 只留与岗位相关的经历
通篇形容词 「认真负责」「沟通能力强」无法验证 换成可量化的事实
「项目经历」与「工作经历」重复 两者重复说明没提炼出项目价值 工作经历写职责范围,项目经历写单点突破
忽略基本信息中的地点 异地招聘会被直接筛掉 明确所在区域与可到岗时间

参考文件

  • references/hr-recruitment-needs.md — 招聘需求六要素拆解方法与 JD 提取话术
  • references/resume-writing-guide.md — 简历四大模块逐项写法、模板与样例对照
  • references/matching-checklist.md — 匹配度评分卡与自检清单
  • templates/resume-template.md — 可直接填充的简历骨架模板

常见问题

5 问
答案由本站依据条目字段整理
拾学简历快萃怎么安装?

在支持 Skills 的客户端里执行:skillhub install user_e76bf3ee/resume-optimization-v2。安装方式为未标注。装完刷新技能列表或重开客户端。

拾学简历快萃支持哪些客户端?

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。

拾学简历快萃权限高吗,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。

拾学简历快萃收费吗?

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。

拾学简历快萃用什么许可证?

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 未标注。