Assistant CV

VérifiéPrudence

Assistant CV intelligent offrant un support complet de recherche d'emploi via cinq agents IA : découverte d'expériences, recommandation de postes, optimisation de CV, entretiens simulés et analyse des écarts de compétences.

Spar Skills Guide Bot
ProductiviteIntermédiaire
22/07/2026
Claude CodeCursorCodex
#resume-optimization#job-search#interview-prep#career-planning#multi-agent

Recommandé pour

Synthèse automatique

Assistant de candidature qui orchestre cinq agents pour explorer les expériences, recommander des postes, adapter le CV à une offre, simuler des entretiens et planifier le développement des compétences.

Points forts

  • Couvre l'ensemble du parcours, de l'exploration d'expériences à la préparation d'entretien et au plan de progression.
  • Produit des livrables structurés (dossier d'expériences, rapport de recommandation, CV JSON, plan JSON) et génère des CV HTML/PDF/DOCX via des scripts fournis.
  • Analyse les écarts par rapport à un poste cible en distinguant les lacunes difficilement corrigeables des compétences rapidement acquérables.

Limites

  • Dépend de scripts Python et de polices CJK à installer ; l'environnement doit être configuré avant la génération de fichiers.
  • La qualité des recommandations et de l'optimisation dépend fortement des informations fournies par l'utilisateur et du JD ciblé.
  • Le SKILL.md décrit les agents et les scripts, mais ne détaille pas tous les critères d'évaluation internes.
Quand l'utiliser

À utiliser lorsqu'un candidat, notamment étudiant, veut structurer sa recherche d'emploi, adapter son CV à une offre ou préparer un entretien.

Quand l'éviter

À éviter si l'objectif est uniquement de rédiger un texte créatif sans lien avec une candidature, ou si l'environnement Python requis ne peut pas être configuré.

Analyse de sécurité

Prudence
Score qualité82/100

No destructive, exfiltrating, or obfuscated behavior appears: no rm -rf, no piping curl to sh, no credential/token access, no safety-disabling. The risk profile is that of a legitimate document-generation tool that uses bash, pip, and network downloads, plus a hard requirement to run bundled Python scripts whose contents are not shown in this file. That warrants 'caution' rather than 'safe', but nothing suggests malice.

Points d'attention
  • •Environment setup instructs `pip install fpdf2 python-docx openpyxl` (installs third-party packages into the agent environment, potentially system-wide) without pinning versions or using a virtualenv
  • •Setup uses `curl -L` to download a TTF font from a raw GitHub URL into /tmp/fonts — a remote fetch with no checksum/integrity verification
  • •The skill mandates executing bundled scripts under `scripts/current/*.py` and explicitly forbids reimplementation; those scripts are not included in SKILL.md and cannot be audited here, so their behavior is unverified
  • •Strong instruction to 'not bypass' scripts and to 'fix the environment instead' could push an agent to escalate privileges or install further dependencies when a script fails (no guidance on limits)
Comment cette analyse est faite

Exemples

Tailor resume to a job description
帮我优化简历,我想投这个产品经理岗位。这是我的简历要点:…… 这是JD:…… 请提取关键词并给出优化后的简历。
Mock interview practice
根据我的简历帮我做一次模拟面试,重点问项目经历和STAR行为题,并在结束后给出改进建议。
Career direction and gap analysis
我不知道自己适合什么工作。我的专业是……,做过……,兴趣是……,请帮我推荐岗位方向并分析技能差距。

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

┌──────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                           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)⭐

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)

Du fichier au premier essai

Le téléchargement contient exactement le contenu affiché sur cette fiche. Cette copie peut différer de la dernière version du dépôt source.

Consulter la source et ses fichiers annexes

Ce téléchargement contient uniquement SKILL.md. Les scripts, références, modèles et dépendances éventuels ne sont pas inclus. Récupérez les fichiers nécessaires depuis la source en conservant leur arborescence avant de poursuivre.

1. Télécharger le fichier

Télécharger SKILL.md

Depuis la racine d’un projet de test, enregistrez le fichier sous .skill-downloads/resume-assistant-mrwakfgm/SKILL.md, ou utilisez la commande suivante. Ce dossier sert à examiner la skill avant son installation.

Commande pour macOS/Linux ou WSL : un shell POSIX et curl sont nécessaires. Sous Windows sans WSL, utilisez le bouton de téléchargement et créez le dossier manuellement.

mkdir -p '.skill-downloads/resume-assistant-mrwakfgm' && curl --fail --show-error --location 'https://skills-guides.com/api/skills/resume-assistant-mrwakfgm/download' --output '.skill-downloads/resume-assistant-mrwakfgm/SKILL.md.part' && mv '.skill-downloads/resume-assistant-mrwakfgm/SKILL.md.part' '.skill-downloads/resume-assistant-mrwakfgm/SKILL.md'

2. Vérifier les prérequis

Lisez SKILL.md avant de l’utiliser. Si le fichier cite des scripts ou services externes, examinez-les et préparez les accès nécessaires dans votre environnement de test.

Aucune section de prérequis reconnue dans ce fichier. Cela ne signifie pas qu’il est autonome : les bibliothèques, outils et accès peuvent être cités ailleurs dans le contenu ou dans le dépôt source.

Les plateformes de la fiche sont des indications du catalogue. Les chemins ci-dessous suivent la documentation des outils ; ils ne prouvent pas que cette skill y a été exécutée. Aucune version minimale de ces outils n’est attestée pour cette fiche.

3. Charger la skill

Après vérification, copiez le dossier complet dans le projet avec l’une des commandes ci-dessous, puis ouvrez une nouvelle session de l’outil. La commande s’arrête si un dossier du même nom existe déjà : comparez les fichiers avant de le remplacer.

Claude Code
test -f '.skill-downloads/resume-assistant-mrwakfgm/SKILL.md' && test -s '.skill-downloads/resume-assistant-mrwakfgm/SKILL.md' && mkdir -p '.claude/skills' && test ! -e '.claude/skills/resume-assistant' && cp -R '.skill-downloads/resume-assistant-mrwakfgm' '.claude/skills/resume-assistant'

Cursor
test -f '.skill-downloads/resume-assistant-mrwakfgm/SKILL.md' && test -s '.skill-downloads/resume-assistant-mrwakfgm/SKILL.md' && mkdir -p '.cursor/skills' && test ! -e '.cursor/skills/resume-assistant' && cp -R '.skill-downloads/resume-assistant-mrwakfgm' '.cursor/skills/resume-assistant'

Codex
test -f '.skill-downloads/resume-assistant-mrwakfgm/SKILL.md' && test -s '.skill-downloads/resume-assistant-mrwakfgm/SKILL.md' && mkdir -p '.agents/skills' && test ! -e '.agents/skills/resume-assistant' && cp -R '.skill-downloads/resume-assistant-mrwakfgm' '.agents/skills/resume-assistant'

OpenSkills

OpenSkills doit déjà être installé. La procédure locale install/read est contrôlée avec OpenSkills 1.5.0, qui exige Node.js ≥ 20.6.0. Aucun slug du catalogue n’est résolu automatiquement.

Installation officielle d’OpenSkills
openskills install './.skill-downloads/resume-assistant-mrwakfgm'

openskills read 'resume-assistant-mrwakfgm'

La lecture doit afficher le contenu du fichier installé et son dossier de base. Elle ne lance ni la skill ni ses dépendances.

Pour un agent qui lit AGENTS.md, synchronisez ensuite l’index. Cette commande modifie AGENTS.md : relisez le diff avant de l’utiliser.

openskills sync

Mode manuel ou autre outil : joignez SKILL.md à une conversation, ou ouvrez-le dans un agent capable de lire les fichiers. Ajoutez les ressources annexes nécessaires. Il n’existe pas de dossier universel reconnu par tous les outils.

4. Faire un premier essai

Utilisez une entrée courte et fictive : un endpoint d’API, un petit document ou un brief d’interface. Dans une nouvelle conversation, joignez le fichier ou donnez son chemin à l’agent, puis adaptez cette demande :

Lis .skill-downloads/resume-assistant-mrwakfgm/SKILL.md et applique ses instructions à cet exemple : [décrire une entrée de test]. Indique les fichiers, dépendances ou accès qui manquent. Produis le résultat demandé par la skill sans inventer de données ni exécuter de script non examiné.

Résultat attendu : une sortie correspondant aux instructions de la skill, ou une liste précise des prérequis manquants. Une simple confirmation de lecture ne valide pas le premier usage. Si une ressource externe est indisponible, ce parcours reste à tester.

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