BeClaude

resume-tuning

New
16GitHub TrendingGeneralby anneheartrecord

交互式简历生成器，面向**所有岗位**（技术、产品、设计、运营、市场、学生等）。用户给一份现成简历（含 PDF / 图片扫描件）、或只口述/粘贴一些零散经历，都能交付一份排版好的**单页 PDF 简历**。流程是交互式的：先问清个性化输入，再生成几种版式的初稿让用户挑，最后渲染定稿 PDF。当用户说「做/调整/优化简历」「把这段经历做成简历」「生成一份简历」「简历转成英文」「帮我排版简历」时使用。

Community PluginView Source

Overview

交互式简历生成器（resume-tuning）

Overview

最终产物是一份排版好的单页 PDF 简历——纯文本/Markdown 只是中间过程，不是交付物。

面向所有岗位，不只技术人员。判断标准在 references/resume-standards.md。版式模板在 assets/templates/（classic / minimal / modern）。机械活（提取来源、识别扫描件、渲染并自动压到一页、核对链接）交给 scripts/resume_pdf.py，别手搓。

这是个交互式 skill：不要一把梭生成。 分步问清输入 → 给几种初稿选 → 定稿。

处理流程

Step 0 · 读标准

读 references/resume-standards.md。

Step 1 · 拿到并提取输入

  • •用 python3 scripts/resume_pdf.py extract <简历.pdf>：它会输出文本 + 已嵌超链接，并判断类型。

- TEXT_BASED：直接用输出的文本，把已有超链接也记下来，定稿要带过去。 - IMAGE_BASED（扫描件 / 图片导出，文本层几乎为空）：别用提取结果，改用你自己的视觉能力——直接 Read 这张 PDF/图片，把正文逐字转写出来。这是必须处理的 corner case，不能因为提不出文字就跳过。

  • •用户只口述 / 粘贴零散内容：缺什么问什么。

Step 2 · 问清个性化项（交互，用 AskUserQuestion）

已知的跳过，别重复问：

  1. 目标岗位 / 行业——决定措辞和重点。
  2. 最想突出的优势——决定排序，放第一。
  3. 语言——中文 / 英文。
  4. 可选模块——开源 / 作品集 / 获奖 / 校园经历 / 证书。
  • •职位措辞要确认，别擅自拔高：源简历写「实习生」就别默认改成「工程师」，问一句。

Step 3 · 结构化 + 按身份排序

拆模块：抬头/联系方式、自我评价、经历、技能/专长、教育，按岗位增删可选模块。

  • •顺序按身份变：应届生 / 学生 → 教育和项目前置（教育是亮点）；社招 / 有工作经历 → 工作经历前置，教育收尾。
  • •自定义 section 随内容加：荣誉证书、校园经历、作品集、研究成果都可以单列，模板的 .sec + .skill 通用。

Step 4 · 优化 + 校对

输出质量底线（硬性合约，不管原始简历多普通都必须达到）：你不是誊抄机，是升级器。哪怕来源简历很平庸、只是功能罗列，产出也必须满足：

  1. 尽可能突出亮点：主动从平淡内容里挖出最有价值的点（最难的技术、最像主导的事、最有数字的结果、最稀缺的经历），放到最显眼的位置——自我评价第一条、经历第一段、要点首句。没人帮他提炼，你来。
  2. 保持良好结构：清晰分块、按身份/影响力排序、一行一句、最亮点前置。再乱的来源也要重组成扫读 10 秒能抓到重点的结构。
  3. 每条经历遵循 STAR：Situation 背景 / Task 你负责什么 / Action 你做了什么 / Result 量化结果。来源里只有"做了 X"的功能描述，要主动补出 Action→Result 的因果（"做了 X" → "解决了 Y / 带来了 Z"）；结果数字缺失就标 [DATA NEEDED] 追问，但 STAR 的骨架先搭好。

具体动作：量化、带论据、措辞精确、最亮点前置；非技术岗把「技能用项目证明」换成「用成果/作品/数据证明」。

  • •缺量化要主动追问：扫一遍每段经历，没有硬指标（QPS / 延迟 / 数据量 / 金额 / 占比 / 人数）的，列出来用 [DATA NEEDED: …] 标记并问用户补，绝不替他编。
  • •技能墙要压缩：源简历常有一大段「了解…掌握…熟悉…」流水账，按后端/存储/前端工程等分组压成 3–5 行，别原样照搬。
  • •校对：错别字、专有名词大小写（DevOps/Kubernetes）、反斜杠→斜杠、全角字符清理、数字格式统一、明显笔误（如「小说」实为「电影」这类上下文错字）。

Step 5 · 出多版式初稿，让用户选（交互核心）

  1. 把同一份内容填进 2–3 个版式（classic / minimal / modern），各渲染草稿 PDF。
  2. 一起给用户看，用 AskUserQuestion 让他选（classic=蓝栏稳重通用，minimal=衬线极简资深，modern=彩色页眉醒目）。
  3. 选定后在该版式上精修。

Step 6 · 渲染定稿 PDF

  • •只改模板 <body>，CSS 不动。
  • •超链接做成可点：邮箱(mailto:)、GitHub、个人站、作品集、开源、博客、社交账号都用 <a href> 包起来。
  • •渲染 + 自动压到一页 + 核对链接，一条命令：

``bash python3 scripts/resume_pdf.py render <填好的.html> <输出.pdf> `` 它会打印页数、嵌入的链接、施加了哪些压缩。若打印 WARNING 说仍超一页，说明内容太多，回去人工删经历/要点再渲染（别靠无限缩字号）。

  • •核对打印出的链接列表，确认齐全、与源简历一致。
  • •中文简历必做肉眼核验：qlmanage -t -s 1200 -o <目录> out.pdf 转成 PNG 再 Read 看一眼，确认中文字形真的渲染出来了（不是空白/乱码）。文字层正确 ≠ 字形正确，这一步不能省。

Step 7 · 交付

  • •PDF 存到用户的简历目录（私密内容不要进 git）。
  • •简短文本小结：选了哪个版式、改了什么、还有哪些 [DATA NEEDED] 待补。
  • •默认不发送 / 不发布；要发邮件/挂公开链接先确认。

必须处理的 corner case（这是工具，不是 demo）

  1. 图片 / 扫描型 PDF → 视觉 OCR 转写，不靠 pypdf（Step 1）。
  2. 超过一页 → render 自动压；压不动就人工删（Step 6）。
  3. 缺量化数字 → 标 [DATA NEEDED] 追问，不编（Step 4）。
  4. 应届生 vs 社招 → 模块顺序不同（Step 3）。
  5. 技能流水账 → 分组压缩（Step 4）。
  6. 中文渲染（致命坑，必看） → 绝不能靠系统 PingFang（.ttc 字体集合）：WeasyPrint 对 .ttc 子集化会大面积丢字形，文字层正确但 PDF 在预览里是空白/乱码（Read 看不出来，必须用 qlmanage -t 转图核验）。正确做法：模板用 @font-face 内嵌 assets/fonts/ 里的单文件开源 CJK 字体（如 Noto Sans SC / 思源黑体，见 assets/fonts/README.md），占位符 __CJK_REGULAR__/__CJK_BOLD__ 由 resume_pdf.py 渲染时自动填真实路径。做完中文简历必须 qlmanage 转图肉眼确认字形真的在，别只信页数和文字层。
  7. 职位措辞 / 联系方式取舍 → 跟用户确认，公开分享场景默认去手机号（Step 2）。
  8. 隐私 → 真实简历是私密数据，输出和测试用例只放本地私密目录，绝不进任何仓库或对外。

渲染环境（缺依赖时）

bash
brew install pango gdk-pixbuf libffi
python3 -m venv ~/.venv && ~/.venv/bin/pip install weasyprint pypdf

scripts/resume_pdf.py 在 macOS 上会自动补 DYLD_FALLBACK_LIBRARY_PATH 并重 exec，无需手动设。

注意

  • •终态必须是 PDF；交互式、多版式、面向所有岗位。
  • •不编造数字；一页；中英文同模板。
  • •归档到用户指定的目录，不覆盖其他简历除非用户明确要求。

Install & Usage

1
Create the skills directory
mkdir -p .claude/skills
2
Download the skill file
mkdir -p .claude/skills && curl -o .claude/skills/resume-tuning.md https://raw.githubusercontent.com/anneheartrecord/resume-tuning/main/SKILL.md
3
Invoke in Claude Code
/resume-tuning
View source on GitHub

Frequently Asked Questions

What is resume-tuning?

交互式简历生成器，面向**所有岗位**（技术、产品、设计、运营、市场、学生等）。用户给一份现成简历（含 PDF / 图片扫描件）、或只口述/粘贴一些零散经历，都能交付一份排版好的**单页 PDF 简历**。流程是交互式的：先问清个性化输入，再生成几种版式的初稿让用户挑，最后渲染定稿 PDF。当用户说「做/调整/优化简历」「把这段经历做成简历」「生成一份简历」「简历转成英文」「帮我排版简历」时使用。

How to install resume-tuning?

To install resume-tuning, create the .claude/skills directory in your project, then run the curl command to download the skill file. Once installed, invoke it in Claude Code with /resume-tuning.

What is resume-tuning best for?

resume-tuning is a community categorized under General. Created by anneheartrecord.