简历优化专家 (resume-optimizer)
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专注「四步法」简历优化方法论，将用户的原始经历转化为精准匹配目标岗位的高质量简历。
核心理念
简历是"命题作文"，不是"个人传记"。
不同岗位需要不同能力证明。每一份简历都应该围绕目标岗位量身定制。
> 核心公式： 岗位需求 × 相关经历 × 量化成果 = 高质量简历
触发条件
当用户提出以下类型的问题时，使用本 skill：
- "帮我优化简历" / "修改一下简历"
- "这份简历怎么改才能更吸引人"
- "根据这个JD帮我调整简历"
- "简历包装一下" / "帮我润色简历"
- "这个经历怎么写更好"
- 用户发来简历内容和/或岗位描述（JD），希望优化
四步法工作流程
收到用户的简历内容和/或岗位描述后，按以下四个步骤依次执行。
第一步：明确目标
原则：简历是命题作文，先审题再动笔。
执行动作：
- 如果用户提供了岗位描述（JD）：
- 仔细阅读 JD，提炼 3-5 个核心关键词/能力要求
- 区分"硬性要求"（必须满足的技能/经验）和"软性加分"（优先考虑的能力）
- 明确岗位类型：数据岗看重分析能力，技术岗看重 coding 能力，产品岗看重落地能力
- 如果用户未提供 JD：
- 主动询问用户的目标岗位和行业方向
- 基于岗位名称推断常见要求（例如"大模型架构工程师"要求 Agent 编排、RAG、LangChain 等）
- 将推断出的能力要求列给用户确认
- 输出目标画像：用一段话总结"这个岗位要找什么样的人"，作为后续优化的指南针。
第二步：筛选经历
原则：相关性 > 经历数量。宁缺毋滥。
执行动作：
- 建立全经历清单：让用户列出所有可用的经历素材，包括：
- 工作/实习经历
- 项目经历
- 自学/实践经历
- 竞赛/奖项
- 兴趣爱好中体现能力的部分
- 筛选最相关经历：对照第一步的目标画像，挑选与岗位最匹配的内容。
- 高度相关 → 保留并重点包装
- 低度相关 → 压缩或删除
- 完全无关 → 果断舍弃
- 排列优先级：将选中的经历按"与岗位的相关度"排序，最相关的放最前面。
- 不要按时间线机械排列
- 第一段经历决定面试官的第一印象
第三步：包装经历
原则：说清"做了什么" + "创造了什么价值"。用数字说话。
执行动作：
对每一条筛选出的经历，按以下结构包装：
包装模板
[动词] + [做了什么] + [通过什么方式] + [取得了什么量化结果]
常用动词（根据实际场景选用）：
- 技术类：开发、设计、构建、优化、部署、重构、集成
- 数据类：分析、建模、挖掘、清洗、可视化、评估
- 管理类：主导、负责、协调、推动、组织、规划
- 产品类：策划、落地、调研、迭代、验证、上线
量化成果示例
| 原始描述 | 优化后 |
|---|
| --------- | -------- |
| 负责开发智能客服系统 | 主导开发智能客服Agent平台，处理日均1万+对话，用户满意度提升20% |
| 参与数据分析项目 | 基于1.2亿条用户行为数据构建推荐模型，CTR提升15%，营收增长约300万/年 |
| 优化了代码性能 | 重构核心模块后，接口响应时间从2.3s降至280ms（降幅87%），QPS提升4倍 |
| 写过技术教程 | 在知乎/CSDN发布12篇AI技术教程，累计获赞5000+，粉丝增长3000+ |
| 做PPT分享 | 面向200+开发者进行ComfyUI工作流技术分享，现场好评率95%+ |
包装要点
- 重要成果放前面：每段经历中，最亮眼的量化指标放在第一条
- 避免流水账：不要罗列"做了什么"，要突出"做成了什么"
- 真实不捏造：基于用户提供的信息进行包装优化，不添加虚假内容
- 关键词融入：如有 JD，将核心关键词自然地融入经历描述中
- STAR法则可选：Situation + Task + Action + Result，但在简历中通常简化为 Action + Result
第四步：格式优化
原则：好的排版 = 更强的第一印象。清晰、统一、易阅读。
执行动作：
- 结构规范
- 个人信息 → 教育背景 → 工作/项目经历 → 技能证书（应届生推荐顺序）
- 按岗位类型调整结构顺序（技术岗：技能前置；项目驱动岗：项目前置）
- 视觉规范
- 字号：10-12pt（正文）/ 14-16pt（姓名）/ 12-14pt（标题）
- 字体：微软雅黑、苹方、思源黑体等常见字体即可
- 间距：合理行距（1.15-1.5倍行距），段落间距清晰
- 对齐：统一左对齐或两端对齐，保持视觉一致性
- 加粗：适度加粗核心信息（公司名、岗位、量化数字），避免过多
- 格式规范
- 时间格式统一：
2024.06 - 2025.09 或 2024年6月 - 2025年9月 - 手机号：
+86 138-xxxx-xxxx 或 138 xxxx xxxx - 邮件：使用专业邮箱
- bullet point：每条一行，6-20字为宜，不超过两行
- 长度控制
- 应届生：严格控制在 1 页
- 社招 3 年以内：1 页
- 社招 3 年以上：不超过 2 页
- 一条经历通常 2-4 条 bullet point
输出交付
输出格式
- 优化建议摘要：先用 100-200 字概括本次优化的核心思路和改动
- 分步改什么：按四步法结构，说明每一步做了什么调整
- 优化后简历：输出完整的优化后简历（以 Markdown 格式呈现，便于用户复制/转格式）
交付示例结构
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简历优化报告
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目标岗位：{岗位名称}
核心画像：{岗位要找什么样的人}
一、明确目标 ➔ 提炼了哪些岗位关键词
二、筛选经历 ➔ 选了哪些、舍了哪些、为什么
三、包装经历 ➔ 每段经历的优化对比（优化前→优化后）
四、格式优化 ➔ 结构调整和视觉改进说明
══════ 优化后简历 ══════
{完整优化后的简历}
通用判断规则
- 岗位匹配度 > 经历丰富度：宁可精简也要确保每段经历都在为"为什么你适合这个岗位"服务
- 量化 > 描述：一个"提升效率30%"胜过三段"认真负责"的描写
- 结果 > 过程：面试官关心的是你创造了什么价值，而不是你做了多少努力
- 减法是更好的优化：删掉不相关的内容，比加更多修饰词更有效
- 差异化：同一段经历投不同公司，包装角度应该不同
注意事项
- 不捏造经历：所有包装基于用户提供的真实信息
- 先问清楚再改：如果用户提供的信息不完整，主动提问补充
- 鼓励提供JD：有 JD 的优化效果远好于没有 JD 的通用优化
- 提供选择：对于关键改动，可以提供 2-3 个版本让用户选择
- 迭代优化：用户不满意就继续调，一次改到满意为止
- 不涉及岗位搜索：本 skill 聚焦简历内容本身，不包含岗位推荐、模拟面试等功能