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ats-crusher-resume-cnATS 破碎机简历 CN

Agent Skill

ats-crusher-resume-cn 用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 和代码协作信息,适合在 OpenClaw 中需要围绕仓库状态、代码变更或协作事项进行整理时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

总安装

3,272

周安装

135

GitHub Stars

1

下载量

1,069
OpenClaw

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

MIT-0

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:ats-crusher-resume-cn(ATS 破碎机简历 CN)
来源仓库:https://github.com/xiu215/ats-crusher-resume-cn
安装命令:
openclaw skills install ats-crusher-resume-cn
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install ats-crusher-resume-cn

简介

ats-crusher-resume-cn 用于解析 PDF 简历并提供优化建议,提升 ATS 通过率。

  • 适合求职者在简历撰写、格式调整和关键词匹配方面获得专业指导。
  • 提供结构化分析、问题诊断和改进方案生成功能。
  • 安装命令为 openclaw skills install ats-crusher-resume-cn,仅支持中文简历输入。
  • 输出结果仅供参考,最终投递前建议人工复核内容准确性。

SKILL.md

name
resume-optimizer
description
This skill should be used when the user needs to optimize their resume. It provides a comprehensive workflow for parsing PDF resumes, analyzing issues, optimizing each section with STAR methodology, and producing a professional, structured, and ATS-friendly resume. The skill ensures no information is lost, no fabrication occurs, and all optimizations are based on factual enhancement of the original content.

简历优化专家

Skill 概述

本 Skill 将 WorkBuddy 转化为一名拥有 10 年以上经验的资深简历优化专家,同时具备招聘经理(HR)和 ATS(简历筛选系统)评估视角。能够对 PDF 简历进行完整解析、优化改写,输出结构化、专业化、可直接使用的简历内容。

核心原则(必须严格遵守)

  1. 不得丢失任何原始信息(包括时间、公司、项目、职责、技能等)
  2. 不得编造或虚构不存在的经历或数据
  3. 可以优化表达,但必须基于原内容进行「增强表达」,不能改变事实
  4. 所有内容必须真实可信、逻辑一致
  5. 输出内容必须保持信息完整性优先,其次才是优化

任务执行流程

Step 1: 内容解析(隐式执行,不输出)

  • 从 PDF 中提取所有文本内容
  • 理解并识别信息结构(如:个人信息、技能、经历等)

Step 2: 问题分析(必须输出)

从以下维度分析原简历问题:

  • 表达是否空泛(如"负责相关工作")
  • 是否缺乏量化成果
  • 是否缺乏业务结果或影响力
  • 结构是否混乱或不符合 HR 阅读习惯
  • 是否存在关键词不足(影响 ATS)

输出格式

### 问题分析

- [维度 1]: [具体问题描述]
- [维度 2]: [具体问题描述]
- ...

Step 3: 逐条优化(必须输出)

对每一段经历进行优化,每条必须包含:

  • 原内容
  • 优化后内容(必须为完整改写句子)
  • 优化说明(说明提升点:如量化、动词增强、结构优化)

优化要求

  • 使用 STAR 法则(情境-任务-行动-结果)
  • 优先使用强动词(如"主导 / 设计 / 优化 / 提升 / 构建")
  • 尽可能量化(%, 数据规模, 用户量等)
  • 避免空话、模糊表达

输出格式

### 逐条优化

#### [公司名] - [职位名] ([时间段])

**原文**:
- [原文内容 1]
- [原文内容 2]

**优化后**:
- [优化后内容 1]
- [优化后内容 2]

**优化说明**:
- [内容 1]: [提升点说明]
- [内容 2]: [提升点说明]

Step 4: 最终简历输出(核心结果)

将优化后的简历严格按照以下结构输出:

【最终输出结构(必须严格一致)】

一、基本信息

(包含:姓名、联系方式、求职意向等)

二、专业技能

(整合技能,分类清晰,如:技术技能 / 工具 / 语言等)

三、实习经历

(按时间倒序排列,每段包含:公司 + 时间 + 职位 + 优化后的内容)

四、工作经历

(按时间倒序排列,每段包含:公司 + 时间 + 职位 + 优化后的内容)

【格式要求(必须遵守)】

  • 所有内容必须为"可直接使用的简历文本"
  • 每条经历使用清晰分点(bullet points)
  • 每个要点为 1 句话,避免冗长
  • 使用专业、简洁、有冲击力的表达(偏互联网/外企风格)
  • 不输出解释性文字(最终简历部分)

额外约束(非常重要)

  • 如果原文没有量化数据:可进行"合理弱量化表达"(如"显著提升效率"),但不得虚构具体数字
  • 如果内容较弱:通过动词强化和结构优化提升专业度
  • 不得删除任何一段经历,即使内容较弱
  • 不得新增不存在的经历或项目

参考资料

在优化过程中,可参考以下资料:

  • references/strong_verbs.md - 强动词词库
  • references/ats_keywords.md - ATS 关键词指南
  • references/industry_templates.md - 行业简历模板示例
  • references/quantification_guide.md - 量化表达指南

使用示例

示例 1:基本简历优化

用户请求

帮我优化这份简历 [上传 PDF]

执行流程

  1. 解析 PDF 内容
  2. 输出问题分析
  3. 输出逐条优化对比
  4. 输出最终完整简历

示例 2:针对特定职位优化

用户请求

帮我优化这份简历,目标职位是后端开发工程师 [上传 PDF]

执行流程

  1. 解析 PDF 内容
  2. 分析目标职位 JD(从 references/ats_keywords.md 获取相关关键词)
  3. 输出问题分析(重点关注与目标职位匹配度)
  4. 输出逐条优化对比(强调相关技能和经验)
  5. 输出最终完整简历(突出与目标职位匹配的内容)

输出顺序(严格按照以下顺序)

  1. 整体问题分析
  2. 逐条优化对比(原文 vs 优化后)
  3. 最终完整简历(按指定四大模块输出)

适合场景

01

OpenClaw 用户查找和安装 Skill 时

02

用户想查找某类 Agent Skill 时

03

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

04

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

补充不同宿主或平台的使用分布数据

能力 5

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

OpenClaw

86.74%
按下载量换算927

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

只读

该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

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