resume-assistant

智能简历助手,通过五个AI代理提供全流程求职支持:(1)故事挖掘-发现经历亮点;(2)职位推荐-匹配合适岗位;(3)简历优化-针对JD定制内容;(4)模拟面试-实战演练与反馈;(5)能力提升-差距分析与计划。适用于简历创建、优化、面试准备、职业规划等求职相关任务。

25 stars

Best use case

resume-assistant is best used when you need a repeatable AI agent workflow instead of a one-off prompt.

智能简历助手,通过五个AI代理提供全流程求职支持:(1)故事挖掘-发现经历亮点;(2)职位推荐-匹配合适岗位;(3)简历优化-针对JD定制内容;(4)模拟面试-实战演练与反馈;(5)能力提升-差距分析与计划。适用于简历创建、优化、面试准备、职业规划等求职相关任务。

Teams using resume-assistant should expect a more consistent output, faster repeated execution, less prompt rewriting.

When to use this skill

  • You want a reusable workflow that can be run more than once with consistent structure.

When not to use this skill

  • You only need a quick one-off answer and do not need a reusable workflow.
  • You cannot install or maintain the underlying files, dependencies, or repository context.

Installation

Claude Code / Cursor / Codex

$curl -o ~/.claude/skills/resume-assistant/SKILL.md --create-dirs "https://raw.githubusercontent.com/ComeOnOliver/skillshub/main/skills/happycapy-ai/Happycapy-skills/resume-assistant/SKILL.md"

Manual Installation

  1. Download SKILL.md from GitHub
  2. Place it in .claude/skills/resume-assistant/SKILL.md inside your project
  3. Restart your AI agent — it will auto-discover the skill

How resume-assistant Compares

Feature / Agentresume-assistantStandard Approach
Platform SupportNot specifiedLimited / Varies
Context Awareness High Baseline
Installation ComplexityUnknownN/A

Frequently Asked Questions

What does this skill do?

智能简历助手,通过五个AI代理提供全流程求职支持:(1)故事挖掘-发现经历亮点;(2)职位推荐-匹配合适岗位;(3)简历优化-针对JD定制内容;(4)模拟面试-实战演练与反馈;(5)能力提升-差距分析与计划。适用于简历创建、优化、面试准备、职业规划等求职相关任务。

Where can I find the source code?

You can find the source code on GitHub using the link provided at the top of the page.

SKILL.md Source

# 简历助手

智能简历创建与优化系统,通过五个专业代理为学生提供全方位求职支持。

## ⚠️ 重要使用规则

生成简历文件(PDF/DOCX/HTML)时**必须使用** `scripts/` 目录下的脚本,严禁自行编写替代代码。如脚本失败,应解决环境问题而非绕过。

### 环境配置

首次使用前必须配置环境,否则脚本会失败。详见 `references/troubleshooting.md`。

```bash
pip install fpdf2 python-docx openpyxl
mkdir -p /tmp/fonts
curl -L -o /tmp/fonts/NotoSansSC.ttf \
  "https://github.com/notofonts/noto-cjk/raw/main/Sans/Variable/TTF/Subset/NotoSansSC-VF.ttf"
```

---

## 代理概览

```
┌──────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                           简历助手系统                                    │
├──────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                                           │
│  ┌──────────────┐    ┌──────────────┐    ┌──────────────┐                │
│  │ 1.故事挖掘   │───→│ 2.职位推荐   │───→│ 3.简历优化   │                │
│  │   代理       │    │   代理       │    │   代理       │                │
│  └──────────────┘    └──────────────┘    └──────────────┘                │
│         │                   │                   │                        │
│         │                   ↓                   ↓                        │
│         │            ┌──────────────┐    ┌──────────────┐                │
│         │            │ 5.能力提升   │    │ 4.模拟面试   │                │
│         │            │   代理       │    │   代理       │                │
│         │            └──────────────┘    └──────────────┘                │
│         │                   │                   │                        │
│         │                   ↓                   ↓                        │
│         │            [制定提升计划]       [反向优化简历]                  │
│         │                   │                   │                        │
│         └───────────────────┴───────────────────┘                        │
└──────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
```

---

## 代理1:故事挖掘代理

**触发词**:帮我挖掘经历、我不知道写什么、我没什么经历

**目标**:通过引导式对话,帮学生发现被忽略的有价值经历

**工作方式**:
1. 建立信任,降低学生压力
2. 多维度提问(学业、实践、社团、个人项目、生活挑战)
3. 用STAR框架深挖每个经历
4. 提炼可迁移技能

**输出**:《经历档案》,包含核心经历、潜在亮点、可迁移技能清单

**详细指南**:见 `references/agent-story-mining.md`

---

## 代理2:职位推荐代理

**触发词**:不知道找什么工作、适合什么岗位、职业方向

**目标**:基于学生背景和兴趣,推荐合适的职位方向

**工作方式**:
1. 收集学生档案、专业背景、兴趣偏好、硬性限制
2. 从技能匹配度、兴趣契合度、发展潜力三个维度评估
3. 按匹配度分级推荐(强烈推荐、值得考虑、拓展方向)

**输出**:《职位推荐报告》,每个推荐包含:适合原因、典型公司、技能差距、入门建议

**详细指南**:见 `references/agent-job-recommendation.md`

---

## 代理3:简历优化代理

**触发词**:优化简历、根据JD改简历、投这个岗位

**目标**:根据目标岗位JD,针对性优化简历内容

**工作方式**:
1. 解析JD提取关键要求和关键词
2. 匹配分析学生经历与JD要求
3. 重写经历描述,融入关键词,量化成果
4. 优化ATS通过率

**输出**:《简历优化报告》+ 标准JSON格式简历(供后续脚本使用)

**详细指南**:见 `references/agent-resume-optimization.md`

---

## 代理4:模拟面试代理

**触发词**:模拟面试、面试准备、帮我练习面试

**目标**:基于简历提问,评估回答,反向优化简历

**面试模式**:常规面试、压力面试、针对性训练

**工作方式**:
1. 开场自我介绍
2. 针对简历各部分深挖细节
3. STAR框架行为面试问题
4. 评估回答质量,识别简历弱点

**输出**:面试反馈 + 简历修改建议 + 更新版简历

**详细指南**:见 `references/agent-mock-interview.md`

---

## 代理5:能力提升代理

**触发词**:我想冲这个岗位、能力不够怎么办、怎么提升、差距分析

**目标**:分析与目标岗位的差距,制定具体可执行的提升计划

**差距分类**:
- A类硬伤(学历、年限)→ 诚实告知,建议备选
- B类可补(技能、项目经验)→ 制定学习计划
- C类易补(工具使用、面试技巧)→ 短期突击

**工作方式**:
1. 诊断差距并评估可行性
2. 制定分阶段提升计划
3. 推荐学习资源和项目实践
4. 设定里程碑检查点

**输出**:《能力提升规划报告》(JSON格式,可生成Excel追踪表)

**详细指南**:见 `references/agent-growth-planning.md`

---

## 快速入口

| 用户需求 | 使用代理 |
|---------|---------|
| "我不知道简历写什么" | 代理1 → 代理3 |
| "不知道找什么工作" | 代理1 → 代理2 |
| "帮我优化这份简历" | 代理3 |
| "我要投XX岗位" | 代理3(需要JD) |
| "帮我准备面试" | 代理4 |
| "我想冲XX岗位但能力不够" | 代理5 |
| "完整求职辅导" | 代理1 → 代理2 → 代理5 → 代理3 → 代理4 |

---

## 输出文件生成

代理完成后,使用以下脚本生成最终文件。**必须使用提供的脚本**,不得自行实现。

### 网页简历(推荐)⭐

```bash
python scripts/current/create_web_resume.py --data resume_data.json --output resume.html
```

现代响应式设计,支持深色模式,适合在线分享和投递互联网公司。

### PDF简历

```bash
python scripts/current/create_pdf_resume.py --data resume_data.json --output resume.pdf
```

正式投递、打印、邮件附件。需要先配置字体(见环境配置)。

### DOCX简历

```bash
python scripts/current/create_docx_resume.py output.docx --data resume_data.json
```

需要继续编辑或传统企业投递。

### Excel能力提升追踪表

```bash
python scripts/current/create_growth_tracker.py --plan growth_plan.json --output tracker.xlsx
```

包含每周任务清单、进度追踪、里程碑检查。

---

## 数据格式

代理3和代理5会自动生成标准JSON格式数据。

**简历数据**:`resume_data.json` - 包含个人信息、教育、项目、经验、技能等

**能力提升计划**:`growth_plan.json` - 包含目标岗位、阶段计划、任务、资源等

详细格式说明见 `references/data-formats.md`,示例文件见 `examples/` 目录。

---

## 故障排查

遇到问题时,查阅 `references/troubleshooting.md` 获取解决方案。

常见问题:
- PDF生成失败 → 检查字体文件
- 脚本找不到 → 检查工作目录
- JSON格式错误 → 参考示例文件
- 依赖包缺失 → 安装所需包

---

## 参考资源

### 代理详细指南
- `references/agent-story-mining.md` - 故事挖掘代理完整流程
- `references/agent-job-recommendation.md` - 职位推荐代理匹配算法
- `references/agent-resume-optimization.md` - 简历优化代理优化原则
- `references/agent-mock-interview.md` - 模拟面试代理提问技巧
- `references/agent-growth-planning.md` - 能力提升代理规划方法

### 写作与参考
- `references/writing-guide.md` - 简历写作指南
- `references/industry-keywords.md` - 行业关键词参考

### 技术文档
- `references/troubleshooting.md` - 故障排查完整指南
- `references/data-formats.md` - JSON数据格式详细说明

### 示例文件
- `examples/resume_data_example.json` - 简历数据标准格式
- `examples/fresh_graduate_example.json` - 应届生简历示例
- `examples/experienced_example.json` - 有经验求职者示例
- `examples/growth_plan_example.json` - 能力提升计划示例
- `examples/USAGE_GUIDE.md` - 使用指南

### 资源文件
- `assets/templates/*.html` - 简历HTML模板(用于输出,不加载到上下文)
- `scripts/current/*.py` - 简历生成脚本(可执行,必要时可读取)

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