name: resume-assistant description: 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。
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。
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
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│ 简历助手系统 │
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│ │
│ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ │
│ │ 1.故事挖掘 │───→│ 2.职位推荐 │───→│ 3.简历优化 │ │
│ │ 代理 │ │ 代理 │ │ 代理 │ │
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│ │ │ │ │
│ │ ↓ ↓ │
│ │ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ │
│ │ │ 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] │
│ │ │ │ │
│ └───────────────────┴───────────────────┘ │
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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:
- 建立信任,降低学生压力
- 多维度提问(学业、实践、社团、个人项目、生活挑战)
- 用STAR框架深挖每个经历
- 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:
- 收集学生档案、专业背景、兴趣偏好、硬性限制
- 从技能匹配度、兴趣契合度、发展潜力三个维度评估
- 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:
- 解析JD提取关键要求和关键词
- 匹配分析学生经历与JD要求
- 重写经历描述,融入关键词,量化成果
- 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:
- 开场自我介绍
- 针对简历各部分深挖细节
- STAR框架行为面试问题
- 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:
- 诊断差距并评估可行性
- 制定分阶段提升计划
- 推荐学习资源和项目实践
- 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)⭐
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
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
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
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)
Task Prioritizer
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