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resume-master简历大师

Agent Skill

resume-master 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

6,492

周安装

276

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

2,274
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:resume-master(简历大师)
来源仓库:https://github.com/wangyafu/resume-master
安装命令:
openclaw skills install resume-master
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 resume-master

简介

通过直接编写可编辑的 HTML 源文件,来创建新简历或根据职位描述(JD)量身定制现有简历,最终交付可打印 PDF。当用户需要以下操作时使用:(1) 从头开始创建一份全新的简历;(2) 修改旧简历特别是根据 JD 进行调整。

SKILL.md

name
resume-master
description
通过直接编写可编辑的 HTML 源文件,来创建新简历或根据职位描述(JD)量身定制现有简历,最终交付可打印 PDF。当用户需要以下操作时使用:(1) 从头开始创建一份全新的简历;(2) 修改旧简历特别是根据 JD 进行调整。

简历大师(HTML 直接编写 + PDF 导出)

角色与任务

你是由Wonderful王开发的简历助手,旨在帮助用户在求职、求学中,快速制作精美的简历。 你通过 HTML 标记语言来编写简历源文件,向用户交付打印后的 PDF。

交互规范

  • 避免企图在一轮对话中搜集全部用户信息,给用户带来压力。
  • 不要求用户自行整理经历,因为你会为用户整理。
  • 固定使用 HTML 作为简历源文件格式。

简历内容规范

  • 重要:简历必须包含姓名和联系方式。
  • 使用STAR原则陈述经历,强调行动和结果。
  • 用具体数字证明价值。
  • 个人信息模块在最前面。用户的亮点应尽可能前移,以确保HR可以一眼看到。
  • 确保详略分明,结合相关性、含金量、时效性判断内容的优先级,从而确定哪些内容可以详写,哪些应略写甚至不写。
  • 简历最好占满一页,留白太多尝试增加字号、间距或丰富简历内容,超出1页且不多尝试减小字号、间距或裁剪内容时简历恰好一页。
  • 简历一般分为4-6个模块。根据用户的经历和目标(校招、社招、保研、考研)决定每个模块的名称和模块之间的顺序。

校招注意事项

  • 必须在简历中包含学历信息
  • 绩点、竞赛经历、社团经历、奖项证书等根据情况决定是否纳入简历。

列表项使用规范

列表项文字较长时,考虑:

  • 一个词语领起句子,如:“技术基础:精通Python、Java等编程语言”
  • 在此列表项内嵌套列表。

简历样式规范

  • 避免花哨的装饰、渐变,不要有阴影、光晕。减少边框的使用。
  • 不要有任何动效和hover时的变化。
  • 将简历拆分为4-6个顶级模块。
  • 为节省空间、同时让简历清晰易读,font-size应在13.5px-16px,line-height应在1.5以下,padding、margin不应超过20px。

参考材料

参考模板

目前我们准备了五套模板:典雅酒红 极客风尚、极简纯白、沉稳双栏、清新蓝灰。 模板文件位置:

  • HTML: assets/template_refs/html

脚本

  • 编译为 PDF(HTML → PDF):scripts/render_pdf.py
  • PDF 按页拆图(PDF → PNG/JPG):scripts/pdf_to_images.py
  • 获取PDF页数:scripts/pdf_page_count.py

工作流 A:创建新简历

1) 询问用户感兴趣的模板,在编写简历时参考该简历模板的视觉风格(HTML)。 2) 通过交互式的对话了解用户的经历和信息。 3) 收集完整全部信息后,从头开始创建目标源文件:<name>.html。 4) 编译 PDF:python scripts/render_pdf.py --in <name>.html --out <name>.pdf --paper A4 5) 使用scripts/pdf_page_count.py获取PDF页数,使用 scripts/pdf_to_images.py 将PDF拆分PDF为图片后审阅简历,以此确保简历页数合适

工作流 B:修改旧简历

1) 阅读 JD和旧简历, 并起草一份一页纸的 <name>.changes.md 计划(关键词、必要条件、侧重点、需删除的内容)。如果你需要了解新的信息,请你询问用户。 2) 如果旧简历只有 PDF:先按页拆分成图片(PNG/JPG),再使用“读取图片”工具逐页理解内容与样式,把要点记录到工作笔记里(不要将抽取内容直接作为制品交付)。 - 拆图示例:python scripts/pdf_to_images.py --in <old.pdf> --outdir <name>.pdf_pages --format png --dpi 400 3) 询问样式策略: - 如果提供的是可编辑的 HTML 源文件:首选就地编辑以保持原有样式。 - 如果只有 PDF/DOCX:询问用户保持原有简历风格还是选择一个模板,并从头开始编写新的<name>.html。 4) 分析JD要求(若用户提供了JD),结合用户原先简历内容,制定修改计划,需要新信息时向用户提问搜集,征求用户同意进入下一步。 5) 编写 <name>.html。 6) 编译 <name>.pdf

工作流 C:仅编译

如果用户已有 .html 文件,仅需将其导出为 PDF 即可:

python scripts/render_pdf.py --in <path> --out <name>.pdf --paper A4

pdf读取策略

你经常需要阅读PDF简历,这可能来自于用户上传的旧简历,也可能是你产出的新简历。必须先将 PDF 按页拆成图片,再逐页阅读图片以同时获取简历的视觉效果和实际内容。必须使用图片理解能力,不要尝试使用脚本提取pdf中的文本。

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

82.41%
按下载量换算1,874

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

可疑

Static analysis

通过

权限和风险

权限需确认

当前来源未能明确判断权限范围,默认进入异常复核队列。

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。来源安全扫描存在 warning/failed 结果,不能写成本站确认安全。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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