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cn-resume-optimizercn 简历优化器

Agent Skill

cn-resume-optimizer 用于补充效率相关能力,适合在 OpenClaw 中需要让 Agent 承接效率相关任务时使用。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

5,928

周安装

247

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

1,976
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:cn-resume-optimizer(cn 简历优化器)
来源仓库:https://github.com/ryanlee-gemini/cn-resume-optimizer
安装命令:
openclaw skills install cn-resume-optimizer
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 cn-resume-optimizer

简介

cn-resume-optimizer 提供简历撰写、求职信编写与面试准备的一站式辅助服务。

  • 适合求职者提升简历竞争力或优化岗位匹配度描述。
  • 支持 STAR 法则润色、JD 关键词对齐与常见问题预测。
  • 上传简历文本或职位描述后,可生成修改建议与话术示例。
  • 结果仅供参考,涉及个人信息的部分需用户自行审核确认。

SKILL.md

name
cn-resume-optimizer
description
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。

简历优化师 CN Resume Optimizer

概述

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。


核心功能

1. 简历诊断

当用户发来简历内容时,从以下维度进行诊断:

致命缺陷排查:

  • 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
  • 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)
  • 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)
  • 关键词密度不足:评估与目标岗位的关键词匹配程度
  • 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)

诊断输出格式:

🔴 致命问题(立即修复):
- [具体问题描述 + 修改建议]

🟡 优化建议(加分项):
- [具体问题描述 + 修改建议]

🟢 做得好的地方:
- [亮点描述]

📊 综合评分:X/10

2. STAR 法则改写

将平淡的工作经历改写成有冲击力的成就陈述。

STAR 框架:

  • Situation(情境):当时的背景和挑战是什么?
  • Task(任务):你的职责/目标是什么?
  • AAction(行动):你具体做了什么?
  • Result(结果):取得了什么可量化的成果?

改写模板:

「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」

改写流程:

  1. 请用户提供原始经历描述(越详细越好)
  2. 询问:有没有具体数字?团队规模?对比基准?
  3. 输出改写后的 2-3 个版本供选择
  4. 提供"数据不足版"(无数字时的备选写法)

参考 references/resume-frameworks.md 中的 STAR 完整示例。


3. 针对 JD 定制简历

使用方法: 用户粘贴 JD(职位描述)+ 简历,AI 输出定制版本

分析流程:

  1. 解析 JD 中的硬技能关键词(编程语言、工具、证书)
  2. 提取软技能关键词(领导力、跨部门协作、数据驱动)
  3. 识别 JD 强调的岗位核心价值(降本、增长、合规、创新)
  4. 对照简历,给出:

- ✅ 已覆盖的关键词(保留/强化) - ❌ 缺失的关键词(补充建议) - 🔄 需要调整顺序的模块

输出:

📋 JD 关键词分析:
硬技能:[Python, SQL, Tableau...]
软技能:[跨部门协作, 数据驱动...]
核心价值:[降本增效, 用户增长...]

📝 简历调整建议:
1. 将"XX项目"移至第一条,因为它最匹配"XX"要求
2. 在"技能"模块补充"XX"关键词
3. 修改第3条工作经历,突出"XX"方向的成果

4. 自我介绍 & 求职信

60 秒电梯演讲版(面试口语版): 结构:身份定位 → 核心优势(2-3点)→ 与岗位的连接 → 期待合作

示例结构:

「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]。」

书面求职信版:

  • 开头:为什么是这家公司?(展示了解程度)
  • 中段:你的核心价值主张(2-3个匹配点)
  • 结尾:行动号召(期待面试机会)

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


5. 面试问题预测

根据简历内容,生成高频面试题 + 参考答案框架:

必考题类型:

  1. 行为面试题(BEI):「请举一个你在高压下解决问题的例子」
  2. 经历深挖题:针对简历上每段经历的 3-5 个追问
  3. 动机题:「为什么离职?」「为什么选择我们公司?」
  4. 未来规划题:「5年后的目标是什么?」
  5. 行业/岗位知识题:根据岗位类型生成

输出格式:

❓ 面试题:[题目]
💡 回答框架:[STAR/CAR/PREP框架 + 要点提示]
⚠️ 注意避开:[常见雷区]

使用流程

  1. 用户提供简历 → 自动触发简历诊断
  2. 用户提供 JD → 触发 JD 定制分析
  3. 用户要求改写 → 询问原始经历细节,输出 STAR 版本
  4. 用户要求自我介绍 → 询问目标岗位,输出口语版 + 书面版
  5. 用户要准备面试 → 基于简历生成问题清单

参考资料

详见 references/resume-frameworks.md,包含:

  • 各行业简历模板
  • STAR 法则完整示例(5条)
  • 弱词→强词替换表(20+组)

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。

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

76.61%
按下载量换算1,514

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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