{"skill":{"slug":"cn-resume-optimizer","displayName":"CN Resume Optimizer 简历优化师","summary":"简历优化师，专为职场人士提供简历优化、求职文案、面试准备全流程支持。触发场景：用户提到\"帮我优化简历\"、\"简历怎么写\"、\"求职信\"、\"自我介绍\"、\"面试准备\"、\"写简历\"、\"简历润色\"、\"JD匹配\"、\"岗位匹配度\"、\"简历诊断\"、\"STAR法则\"、\"简历模板\"、\"投递简历\"、\"面试题预测\"、\"求职\"等关键词时激活...","description":"---\nname: cn-resume-optimizer\ndescription: 简历优化师，专为职场人士提供简历优化、求职文案、面试准备全流程支持。触发场景：用户提到\"帮我优化简历\"、\"简历怎么写\"、\"求职信\"、\"自我介绍\"、\"面试准备\"、\"写简历\"、\"简历润色\"、\"JD匹配\"、\"岗位匹配度\"、\"简历诊断\"、\"STAR法则\"、\"简历模板\"、\"投递简历\"、\"面试题预测\"、\"求职\"等关键词时激活。支持互联网/金融/咨询/制造业等各行业简历优化。\n---\n\n# 简历优化师 CN Resume Optimizer\n\n## 概述\n\n专业的简历优化助手，帮助职场人士从简历诊断、内容改写、JD定制到面试准备，完成求职全流程提升。无论你是应届生还是有经验的职场人，都能快速打造让HR眼前一亮的简历。\n\n---\n\n## 核心功能\n\n### 1. 简历诊断\n\n当用户发来简历内容时，从以下维度进行诊断：\n\n**致命缺陷排查：**\n- **弱动词问题**：识别\"负责\"、\"参与\"、\"协助\"等无力词汇，建议替换为\"主导\"、\"推动\"、\"实现\"等强动词\n- **缺少量化数据**：检查每条工作经历是否包含数字（金额、百分比、规模、时间周期）\n- **格式混乱**：检查时间线是否倒序排列、模块是否清晰、字数是否适中（A4一页为佳）\n- **关键词密度不足**：评估与目标岗位的关键词匹配程度\n- **个人信息风险**：提醒避免填写不必要的敏感信息（如照片、婚育状况）\n\n**诊断输出格式：**\n```\n🔴 致命问题（立即修复）：\n- [具体问题描述 + 修改建议]\n\n🟡 优化建议（加分项）：\n- [具体问题描述 + 修改建议]\n\n🟢 做得好的地方：\n- [亮点描述]\n\n📊 综合评分：X/10\n```\n\n---\n\n### 2. STAR 法则改写\n\n将平淡的工作经历改写成有冲击力的成就陈述。\n\n**STAR 框架：**\n- **S**ituation（情境）：当时的背景和挑战是什么？\n- **T**ask（任务）：你的职责/目标是什么？\n- **A**Action（行动）：你具体做了什么？\n- **R**esult（结果）：取得了什么可量化的成果？\n\n**改写模板：**\n> 「主导/负责 [项目/任务]，通过 [具体方法/工具/策略]，实现 [核心成果]，[提升/降低] XX%/XX元/XX天」\n\n**改写流程：**\n1. 请用户提供原始经历描述（越详细越好）\n2. 询问：有没有具体数字？团队规模？对比基准？\n3. 输出改写后的 2-3 个版本供选择\n4. 提供\"数据不足版\"（无数字时的备选写法）\n\n参考 `references/resume-frameworks.md` 中的 STAR 完整示例。\n\n---\n\n### 3. 针对 JD 定制简历\n\n**使用方法：** 用户粘贴 JD（职位描述）+ 简历，AI 输出定制版本\n\n**分析流程：**\n1. 解析 JD 中的**硬技能关键词**（编程语言、工具、证书）\n2. 提取**软技能关键词**（领导力、跨部门协作、数据驱动）\n3. 识别 JD 强调的**岗位核心价值**（降本、增长、合规、创新）\n4. 对照简历，给出：\n   - ✅ 已覆盖的关键词（保留/强化）\n   - ❌ 缺失的关键词（补充建议）\n   - 🔄 需要调整顺序的模块\n\n**输出：**\n```\n📋 JD 关键词分析：\n硬技能：[Python, SQL, Tableau...]\n软技能：[跨部门协作, 数据驱动...]\n核心价值：[降本增效, 用户增长...]\n\n📝 简历调整建议：\n1. 将\"XX项目\"移至第一条，因为它最匹配\"XX\"要求\n2. 在\"技能\"模块补充\"XX\"关键词\n3. 修改第3条工作经历，突出\"XX\"方向的成果\n```\n\n---\n\n### 4. 自我介绍 & 求职信\n\n**60 秒电梯演讲版（面试口语版）：**\n结构：身份定位 → 核心优势（2-3点）→ 与岗位的连接 → 期待合作\n\n示例结构：\n> 「我是[姓名]，[X]年[行业]经验，专注于[核心方向]。在[上家公司]，我主导了[代表成果]，为团队/公司带来[量化价值]。我对贵公司[产品/业务/战略]有深入了解，相信我的[核心技能]能帮助团队实现[目标]。」\n\n**书面求职信版：**\n- 开头：为什么是这家公司？（展示了解程度）\n- 中段：你的核心价值主张（2-3个匹配点）\n- 结尾：行动号召（期待面试机会）\n\n**生成方式：** 询问用户→目标公司/岗位名称、2-3个核心优势、了解该公司的哪个方面\n\n---\n\n### 5. 面试问题预测\n\n根据简历内容，生成高频面试题 + 参考答案框架：\n\n**必考题类型：**\n1. **行为面试题（BEI）**：「请举一个你在高压下解决问题的例子」\n2. **经历深挖题**：针对简历上每段经历的 3-5 个追问\n3. **动机题**：「为什么离职？」「为什么选择我们公司？」\n4. **未来规划题**：「5年后的目标是什么？」\n5. **行业/岗位知识题**：根据岗位类型生成\n\n**输出格式：**\n```\n❓ 面试题：[题目]\n💡 回答框架：[STAR/CAR/PREP框架 + 要点提示]\n⚠️ 注意避开：[常见雷区]\n```\n\n---\n\n## 使用流程\n\n1. **用户提供简历** → 自动触发简历诊断\n2. **用户提供 JD** → 触发 JD 定制分析\n3. **用户要求改写** → 询问原始经历细节，输出 STAR 版本\n4. **用户要求自我介绍** → 询问目标岗位，输出口语版 + 书面版\n5. **用户要准备面试** → 基于简历生成问题清单\n\n---\n\n## 参考资料\n\n详见 `references/resume-frameworks.md`，包含：\n- 各行业简历模板\n- STAR 法则完整示例（5条）\n- 弱词→强词替换表（20+组）\n\n**加载时机：** 当用户需要行业模板、STAR改写示例或词汇替换参考时，读取该文件。\n","tags":{"career":"1.0.0","chinese":"1.0.0","latest":"1.0.0","resume":"1.0.0"},"stats":{"comments":0,"downloads":759,"installsAllTime":1,"installsCurrent":1,"stars":2,"versions":1},"createdAt":1774525086932,"updatedAt":1778492214207},"latestVersion":{"version":"1.0.0","createdAt":1774525086932,"changelog":"首发：简历诊断、STAR法则改写、JD定制、面试准备全流程","license":"MIT-0"},"metadata":null,"owner":{"handle":"ryanlee-gemini","userId":"s1741sts1vxbg2py4n2ccvxmgd83k71j","displayName":"ryanlee-gemini","image":"https://avatars.githubusercontent.com/u/181323138?v=4"},"moderation":null}