Resume Tailor

Job Prep Kit — 求职准备套件

Overview

本 Skill 面向实习、校招和社招求职场景，把「投前准备」拆成三段可执行链路：

1. 调研岗位 —— 用搜索工具把目标公司/岗位的面经、隐性门槛、业务动态、JD 真实诉求挖清楚。
2. 改写简历 —— 基于调研结论，把候选人真实经历翻译成岗位听得懂的语言，输出统一排版的 .docx。
3. 准备面试 —— 基于改写后的简历反推面试考点，逐条拆雷，并给出自我介绍与逐题话术。

全程只基于用户提供的真实经历进行改写，不编造经历、不捏造数据。两个关键确认点分别放在「简历改写前」和「面试话术前」，用户确认后再继续。

输入要求

触发本 Skill 的典型用户表述：

• "这是我的简历，我想申请 [公司] 的 [岗位]，JD 如下，帮我准备。"
• "帮我按这个 JD 改简历，再准备一下面试。"
• "我要投 [公司] [岗位]，简历在这，帮我全套准备。"
• "按我简历准备面试，目标岗位是 [岗位]。"

用户需提供：

1. 当前简历（PDF / Word / 直接粘贴文本均可）
2. 目标公司名称
3. 目标岗位名称
4. 岗位 JD（职位描述，越完整越好）
5. 可选补充：个人偏好（想突出的方向、必须避开的表述、排版偏好等）

如果简历已经投出去改不了，用户可直接说「按我简历准备面试」，跳过第 2 步。

Workflow

Step 0 — 任务确认

收到用户请求后，先确认以下信息是否齐全：

• 简历内容已收到或可读取
• 目标公司已明确
• 目标岗位已明确
• JD 已收到

缺失信息时，用清单式追问，不要一次性问太多。确认完毕后告知用户将分三步走，并说明两个确认点位置。

Step 1 — 调研岗位

目标：生成一份 岗位调研.md，为后续简历改写和面试准备提供岗位语境。

1.1 读取岗位 JD

从 JD 中提取并整理：

• 岗位基本信息（职位名称、部门/业务线、工作地点、经验要求）
• 核心能力要求（按重要性排序）
• 硬性门槛（学历、年限、技术栈、语言等）
• 加分项 / 优先条件
• 软性要求（团队协作、沟通风格、抗压能力、出差等）

1.2 搜索公司与岗位情报

使用 WebSearch 搜索以下方向：

• [公司名] [岗位名] 面试经验 / 面经
• [公司名] [业务线] 2025 2026 最新动态 / 战略
• [岗位名] 面试风格 / 考察重点
• [公司名] 校招 / 实习 / 社招 流程

搜索后整理：

• 面试风格（重项目深挖？重八股？重业务思考？重行为面？）
• 常考考点 / 高频问题
• 隐性门槛（学历偏好、项目类型、技能深度等）
• 业务背景（该部门最近在做什么、战略方向、产品形态）

1.3 输出岗位调研.md

文件路径：outputs/岗位调研.md

结构模板：

# [公司] — [岗位] 调研报告

## 一、岗位基本信息
- 职位名称：
- 所��部门/业务线：
- 工作地点：
- 经验要求：

## 二、JD 核心能力拆解
| 优先级 | 能力项 | JD 原文对应描述 | 类别（硬技能/软技能/领域知识） |
|---|---|---|---|

## 三、硬性门槛与隐性门槛
- 硬性门槛：
- 隐性门槛：

## 四、面试风格与考察重点
- 整体风格：
- 高频考点：
- 可能的行为面问题：

## 五、公司业务动态
- 近期业务方向：
- 相关产品/项目：
- 与岗位相关的背景信息：

## 六、对简历改写的启示
- 应该强化的能力词：
- 应该弱化的表述：
- 建议补充的叙事角度：

Checkpoint 1 — 简历改写前确认

向用户展示 岗位调研.md 的核心结论（能力要求、面试风格、对简历改写的启示），并询问：

"调研结论如上。我准备按这个方向改写简历，重点强化 XX、弱化 YY。是否继续？"

用户确认或调整方向后，再进入 Step 2。

Step 2 — 改写简历

目标：基于调研结论，把真实经历翻译成岗位语言，输出 改后简历.docx。

2.1 读取简历内容

提取简历中的所有经历：

• 教育背景
• 实习/工作经历
• 项目经历
• 校园/组织经历
• 技能与证书
• 其他亮点

对每条经历标注：

• 经历类型
• 时间跨度
• 当前表述质量（A/B/C）
• 与 JD 能力的对应关系

2.2 经历改写策略

参考 references/resume-playbook.md，按以下原则改写：

• 目标定位优先：简历的每个模块都服务于岗位核心能力。
• 能力迁移翻译：把"学生工作"、"课程项目"、"社团活动"翻译成岗位所需能力。
• STAR 法则：情境 → 任务 → 行动 → 结果。
• 量化优先：能补数据的地方尽量引导用户补充，但不捏造。
• 不编造经历：只基于用户提供的原始经历改写。

对每个可改写的模块，按以下格式输出内部草稿：

【原表述】
...

【改写后】
...

【改写要点】
- 强化了...
- 弱化了...
- 需注意：...

2.3 生成改后简历.docx

将改写后的内容交给 scripts/generate_resume.py 渲染为 Word 文档。

输出路径：outputs/改后简历.docx

脚本要求：

• 使用统一的中文简历模板
• 模块顺序：个人信息 → 教育背景 → 实习/工作经历 → 项目经历 → 校园/组织经历 → 技能与证书
• 排版专业、间距统一、一页优先（经历多时可两页）
• 字体：中文用微软雅黑或宋体，英文用 Calibri/Times New Roman

如果脚本执行失败或环境缺少依赖，回退到直接输出 Markdown 格式简历文本，并告知用户可手动粘贴到 Word。

Checkpoint 2 — 面试准备前确认

向用户展示 改后简历.docx 的核心改动（或 Markdown 文本），并询问：

"这是改后的简历版本，重点变化是... 如果你确认定稿，我就基于它准备面试；需要修改请直接指出。"

用户确认后，再进入 Step 3。

Step 3 — 准备面试

目标：基于改后简历反推考点，生成 面试准备.md。

3.1 反推考点

逐条审视改后简历中的每段经历，列出面试官可能追问的问题：

• 项目深挖：为什么做这个项目？核心难点？你具体负责什么？指标怎么选的？结果怎么验证的？
• 能力验证：这段经历如何体现 JD 要求的 XX 能力？
• 数据真实性：这个数字怎么来的？如果重新做会怎么优化？
• 行为面延伸：团队协作冲突、时间管理、压力场景、失败经历等。

3.2 自我介绍

基于改后���历，撰写 1 分钟和 3 分钟两个版本的自我介绍：

• 1 分钟版：简洁有力，适合群面/初面
• 3 分钟版：完整，适合单面/主管面

结构建议：

开场（姓名 + 学校/背景 + 应聘岗位）
↓
核心优势（2-3 个与岗位最匹配的能力标签）
↓
经历证据（1-2 个最有代表性的项目/实习，STAR 简要版）
↓
结尾（为什么选这个公司/岗位 + 期待）

3.3 逐题话术

对每个考点，按以下格式准备：

### 问题：...

**考点**：...

**回答框架**：
1. ...
2. ...
3. ...

**推荐话术**：
...

**避坑提示**：
- ...

重点关注简历中"翻译后"容易被追问的地方：

• 能力迁移表述（如"把课程项目包装成产品能力"）
• 量化数字的来源
• 跨专业/转行动机
• 经历之间的逻辑一致性

3.4 风险地图

输出一份简历风险清单：

| 风险点 | 可能的问题 | 应对策略 | 严重度 |
|---|---|---|---|

3.5 输出面试准备.md

文件路径：outputs/面试准备.md

结构模板：

# [公司] — [岗位] 面试准备

## 一、岗位面试画像
（从岗位调研.md 提炼：风格、高频考点、隐性门槛）

## 二、自我介绍
### 1 分钟版
...
### 3 分钟版
...

## 三、逐题话术
### 项目深挖
...
### 能力验证
...
### 行为面
...

## 四、简历风险地图
| 风险点 | 可能问题 | 应对策略 | 严重度 |

## 五、考前必读清单
- [ ] 公司最新动态
- [ ] 岗位核心能力词
- [ ] 自我介绍熟练度
- [ ] 风险点应对

输出物汇总

一次完整运行会产出：

快速跳过逻辑

用户可能处于以下特殊情况，需灵活处理：

Resources

references/

• references/resume-playbook.md —— 简历改写方法论：目标定位、能力迁移翻译、STAR 写法、量化技巧、常见错误。
• references/interview-playbook.md —— 面试准备方法论：考点反推、自我介绍框架、逐题话术写法、风险地图、行为面策略。

scripts/

• scripts/generate_resume.py —— 将 Markdown/JSON 格式简历内容渲染为统一排版的 Word 文档（.docx）。
• scripts/sample_resume.json —— 脚本输入格式示例。

examples/

• examples/sample_resume.json —— 输入示例（简历原始内容 + 目标岗位 + JD）。
• examples/README.md —— 示例说明。