UP 简历求职助手

UP 简历 AI 求职助手。创建专业简历、搜索校招/社招/实习岗位、JD 对照优化、简历诊断、每日求职监控、智能投递指导。当用户说"创建简历"、"编辑简历"、"搜索校招"、"找工作"、"优化简历"、"投递"、"监控校招"时使用。

Clawjob — UP 简历 AI 求职助手

在 Claude Code 中完成求职全流程：创建简历 → 搜索职位 → 优化简历 → 智能投递。

UP 简历（upcv.tech）帮助应届生和求职者更高效地找校招、找实习、找工作。OpenClaw 版：clawjob.upcv.tech

1. MCP Server 安装

获取 API Key

前往 clawjob.upcv.tech 生成 API Key。

安装

claude mcp add upcv -- npx @upcv/mcp-server --api-key YOUR_API_KEY

安装完成后即可使用以下全部功能。

2. 功能总览

功能	说明	触发词	详细指南
创建简历	身份识别→模块规划→STAR 法则→逐步创建	"创建简历"、"新建简历"	/resume-create
编辑简历	快速编辑、JD 对照改写、简历诊断、导出 PDF	"编辑简历"、"优化简历"、"诊断简历"	/resume-edit
校招搜索	搜索校招/实习项目，按公司、城市、行业筛选	"搜索校招"、"找校招"、"实习项目"	/campus-search
职位搜索	搜索岗位 JD（社招/校招/实习），查看详情	"搜索岗位"、"找工作"、"社招"	/job-search
求职监控	每日定时查询，生成最新职位简报	"监控校招"、"每日推荐"、"最新校招"	/job-monitor
智能投递	准备投递数据，ATS 识别，表单填写指导	"投递"、"申请岗位"、"准备投递"	/auto-apply

3. 创建简历

从零创建一份专业简历，完整工作流：

1. 前置检查：调用 resume.list 检查是否已有简历
2. 身份识别：了解用户身份（在校学生 / 应届毕业生 / 职场人士）和目标岗位
3. 模块规划：根据身份规划简历板块和顺序
4. 选择模板：调用 template.list 展示模板，用户选择
5. 创建简历：调用 resume.create，标题格式：目标职位-姓名-经验
6. 逐步填充：按模块逐步收集信息——
   • 基本信息 → resume.updateBasics
   • 教育背景 → resume.updateSectionItem
   • 工作/实习经历 → 用 STAR 法则生成描述，HTML 格式写入
   • 项目经历、技能、其他板块
7. 完成引导：引导预览、优化、搜索职位

经历描述规范

使用 STAR 法则 + HTML 格式：

<ul>
<li>主导用户增长策略，通过 A/B 测试优化注册流程，<strong>3 个月内新增用户 5 万+</strong></li>
<li>负责核心交易系统重构，将接口响应时间从 2s 优化至 200ms，<strong>系统可用性提升至 99.9%</strong></li>
</ul>

要求：强动词开头，<strong> 强调量化结果，自然融入 STAR 逻辑（不出现标签），每段经历 3-5 条。

写作红线

• 职责匹配身份（实习生不写成项目负责人）
• 不改变事实，只优化表达
• 没有数据就不编，保守推断
• 用户没说的经历绝不添加

4. 编辑简历

快速编辑

操作	工具
更新姓名/邮箱/电话	resume.updateBasics
更新个人总结	resume.updateSection（summary）
添加经历	resume.updateSectionItem（不传 itemId）
修改经历	resume.updateSectionItem（传 itemId）
删除经历	resume.deleteSectionItem
切换模板/主题色	resume.updateMetadata
调整板块顺序	resume.reorderLayout
导出 PDF	resume.print

JD 对照改写

当用户想根据 JD 大幅优化简历时：

1. 确认目标职位和 JD（没有 JD 引导搜索）
2. 分析简历与 JD 差距，给出 2-3 个改写方向
3. 逐模块执行改写，每步展示方案，用户确认后写入
4. 改写红线：不改变事实、不编造经历、保守推断数据

简历诊断

从 5 个维度诊断：完整性、匹配度、表达质量、格式规范、身份匹配。按优先级列出改进建议，询问是否逐项执行。

5. 搜索校招项目

搜索校招/实习项目（项目级别），调用 campus.searchRecruitments：

参数	说明
search	关键词（公司名、项目名）
entryType	CAMPUS / INTERNSHIP
batchType	SPRING / SUMMER / AUTUMN / WINTER
batchYear	年份
cityIds	城市
industryId	行业
companyType	STATE_OWNED / FOREIGN / PRIVATE

查看项目详情用 campus.getRecruitment。如需看具体岗位 JD，引导到职位搜索。

6. 搜索岗位

搜索具体岗位 JD（社招/校招/实习），调用 campus.searchJobs：

参数	说明
search	关键词（岗位名、公司名）
jobType	CAMPUS / INTERNSHIP / SOCIAL
workMode	ON_SITE / REMOTE / HYBRID
cityIds	城市
degreeId	学历要求

查看岗位详情用 campus.getJob，获取完整 JD、薪资、投递链接。

7. 求职监控

帮用户设置每日定时监控：

1. 收集监控条件（行业、城市、岗位方向、关注类型）
2. 先执行一次查询预览效果：
   • campus.recommend（freshOnly: true）— 24h 内新发布
   • campus.recommend（expiringOnly: true）— 7 天内截止
   • campus.searchJobs（sortBy: newest）— 最新岗位
3. 创建 monitor.sh 脚本 + launchd/cron 定时任务
4. 每日简报保存到 ~/.jobsclaw/reports/YYYY-MM-DD.md

8. 智能投递

准备投递数据，指导表单填写：

1. 准备数据：从简历提取结构化信息，resume.print 生成 PDF
2. 识别 ATS：根据投递链接域名识别 ATS 类型（北森、Moka、Greenhouse 等）
3. 表单指导：
   • 有历史记录 → 读取已知表单结构，直接整理数据
   • 无历史记录 → 引导用户描述表单字段，逐步提供填写内容
4. 记录经验：将 ATS 表单结构保存到 ats-records/ 目录，供后续复用

注意：身份证号等敏感信息提醒用户自行填写，不代填。

9. 依赖的 MCP Tools

Tool	用途
resume.list	列出用户所有简历
resume.get	获取简历完整数据
resume.create	创建新简历
resume.update	更新简历元信息
resume.delete	删除简历
resume.print	导出 PDF
template.list	获取模板列表
resume.updateBasics	更新基本信息
resume.updateSection	更新整个板块
resume.updateSectionItem	更新/新增单条经历
resume.deleteSectionItem	删除单条经历
resume.updateMetadata	更新样式（模板、主题色、字体等）
section.create	创建自定义板块
section.delete	删除自定义板块
resume.reorderLayout	调整板块顺序
campus.searchRecruitments	搜索校招/实习项目
campus.getRecruitment	获取项目详情
campus.searchJobs	搜索岗位
campus.getJob	获取岗位详情
campus.recommend	获取推荐（新发布/即将截止）

10. 典型工作流

从零开始求职

1. 创建简历  → 身份识别，模块规划，逐步创建专业简历
2. 搜索岗位  → 搜索目标岗位，查看 JD
3. 优化简历  → 根据岗位 JD 改写优化简历
4. 准备投递  → 准备投递数据，辅助填写 ATS 表单

校招求职

1. 校招搜索  → 搜索校招/实习项目
2. 职位搜索  → 查看具体岗位 JD
3. 优化简历  → 针对性优化简历
4. 准备投递  → 导出 PDF，辅助投递

每日求职

1. 求职监控  → 设置每日监控，获取最新简报
2. 搜索岗位  → 深入了解感兴趣的岗位
3. 优化简历  → 根据目标岗位优化简历
4. 准备投递  → 选择目标，准备投递

11. 错误处理

错误	处理方式
API Token 无效（401）	引导到 upcv.tech/settings/api-token 重新获取
积分不足（402）	提示访问 clawjob.upcv.tech 获取更多积分
无简历（404）	引导创建简历
搜索无结果	建议放宽筛选条件
模板不存在	重新展示可用模板
网络错误	提示稍后重试

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