industry-resume-toolkit

name industry-resume-toolkit description 为中国 industry 求职者打造的简历优化方法论。把"资深 HR 顾问怎么改简历"codify 出来,让用户用 AI 自助优化自己的简历。覆盖大厂(互联网/科技)/ 国央企 / 银行金融 / 外企 4 种企业性质,12 个常见岗位(运营/产品/数据/市场/财务/审计/HR/销售/开发/法务/战略/设计),实习/校招/社招都适用,中英文都做。当用户需要改自己的简历、点评简历、做 JD 匹配、按目标企业性质定制简历内容时,使用此 skill。核心方法是"三层框架"(信息卫生 / 业务价值翻译 / 经历挖掘)。区别于通用 AI 简历生成器,此 skill 是 HR 顾问视角的方法论,强调保真原则(不夸大职责)、industry-specific 内行知识。Industry resume editing methodology for Chinese job seekers — used by the resume owner themselves, not by a consultant. Industry Resume Toolkit 把"资深 HR 顾问怎么改简历"这件事 codify 出来,让你用 AI 自助优化自己的简历。 这不是 AI 简历生成器 ——是基于真实方法论的简历 优化 工作流。 这个 skill 的工作方式 你是简历的主人,你是用户。AI 是你的简历顾问。整个流程是: 你 → 上传简历(拖进聊天框或放 inputs/) → 跑 /诊断(告诉 AI 你的目标:岗位 / 行业 / 企业性质 / 是否转行) → 跑 /改简历(AI 按方法论改你的简历,直接出成品) → 看输出 → 不满意可以再来一轮 可选: /JD匹配 — 针对某个具体 JD 做精准优化 /加规则 — 把你发现的新规则加进 skill 库 输入格式 :.docx / .pdf / .md / 纯文本都行。 输出格式 :默认 Word( .docx ),AI 改完会问你要不要换格式(Markdown / PDF 等)。 如果是 PDF :AI 直接转 Word 改,不会要求你提供 Word。 跟通用 AI 简历工具有什么不同 通用 AI 简历工具 Industry Resume Toolkit 给材料 → 生成新简历 给简历 → 诊断 + 翻译 + 必要时挖经历 套通用模板 按企业性质(国企/大厂/银行/外企)区分写法 越改越华丽 保真原则 :超出真实水平宁可保守 ATS 关键词堆叠 业务价值翻译(动作→业务意义) 一锤子生成,不管你的实际情况 先诊断你的情况,再决定怎么改 Skill 文件位置 ~/.claude/skills/industry-resume-toolkit/ ├── SKILL.md ← 本文件,方法论主体 ├── patterns/ ← 规则库(两层结构) │ ├── 通用.md ← 跨企业、跨岗位通用 │ ├── 企业性质/ ← 第一层:企业性质决定整体风格 │ │ ├── 大厂.md │ │ ├── 国企.md │ │ ├── 银行.md │ │ └── 外企.md │ └── 岗位/ ← 第二层:岗位决定专业词 │ ├── 运营.md / 产品.md / 数据分析.md / 市场营销.md │ ├── 财务.md / 审计.md / HR.md / 销售.md │ └── 开发.md / 法务.md / 战略咨询.md / 设计.md ├── examples/ ← 脱敏教学示例(改前/改后对比) ├── inputs/ ← 你的简历放这里(也可直接拖进聊天框) └── outputs/ ← AI 输出的成品在这里 Slash command 在 ~/.claude/commands/ : /诊断 、 /改简历 、 /JD匹配 、 /加规则 1. 诊断流程 /诊断 命令会问你 6 个问题,生成画像 JSON 存到 skill 目录,后续命令自动读。 简历类型 :实习 / 校招 / 社招(几年经验) 目标岗位 :具体岗位名(eg "字节内容运营") 目标行业 :互联网 / 金融 / 快消 / 咨询 / 会计师事务所 / 等 企业性质偏好 : 大厂(互联网/科技)/ 国央企 / 银行/金融 / 外企 / 私企 是否转行 :岗位/行业跟过往经历是否相关 简历语言 :中文 / 英文 / 双语 诊断完后,系统会读对应的 patterns: 必读: patterns/通用.md 企业性质: patterns/企业性质/<目标企业类型>.md 岗位: patterns/岗位/<目标岗位>.md 重要:patterns 优先级高于本 SKILL.md 通用建议 (因为是行业实操沉淀的具体规则)。 2. 核心改法框架:三层 所有改简历的动作归为三层。AI 会自动判断每层的用力强度。 Phase 1 — 信息卫生(排雷) 目的 :让简历看起来专业,不暴露学生气。 动作清单 : 二维码 :删。微信号写在电话后面括号"微信同号"(同号);不同号就另起一行 备考中的证书 :删("备考 CPA、雅思"一律删)。已经考过部分科目可写"CPA(已通过 XX、XX 科目)" Office 软件 :不拆开。不写"Word、Excel、PPT",直接写"Office" 语言能力 :分数够高才标括号(雅思 7+ / CET-6 600+ / CET-4 580+) 教育背景成绩 :要么全放要么不放, 不要挑高分的放 课程列表 :写课程名,不写工具名(Excel 不能放课程列表,放到"计算机能力") 获奖荣誉 :放"教育背景"课程下面另起一行,不单独立"校园经历-获奖荣誉" 技能区重复检查 :不要重复(写了"Office"就不要再单独列"Word") 联系方式冗余 :删多余的(三个邮箱、家庭地址、出生年月这种) Phase 2 — 业务价值翻译(核心) 目的 :把"我干了什么"翻译成"我为什么对你重要"。 翻译公式 : 动作 → 业务意义 :"编制底稿" → "通过细致抽凭确保账实一致,提升审计底稿准确性" 工具 → 业务结果 :"用 Excel 处理数据" → "使用数据透视表提高数据处理效率" 经历 → 招聘语言 :用招聘官岗位 JD 里会出现的关键词重写 具体技法 (详见各 patterns): 加粗小标题:短 + 命中关键词,删形容词 量化必须具体,不允许"很多/诸多/丰富/大量/多个" 方法论后面加括号说明 每条经历用"动作 + 落地 + 量化"三件套 评估每段经历的关联度,关联度低的删/压缩 重新分类经历(经验较少型的核心动作) 社团活动用项目逻辑包装 title 重定位(版权运营 → 内容运营,但 职责描述不能编 ) Phase 3 — 经历挖掘(信息缺失时自动触发) 目的 :你的简历里有"很多/诸多"这种模糊量化,或关键经历缺乏细节时,AI 像面试官一样追问你,把"做过 X"补成完整故事。 自动触发条件 (AI 在 /改简历 时自己判断): 出现 3+ 处模糊量化("很多 / 大量 / 较多") 关键实习段缺少业务背景描述 项目经历没有量化结果 重要经历只有 1 行职责 追问维度 : 业务背景 :这是什么业务?为谁服务?在什么阶段? 数据规模 :处理过多少 X?协调过多少人? 个人贡献 :具体你做了什么(不是团队做了什么)? 成果 :量化结果?指标提升? 困难与解决 :过程中遇到什么问题?你怎么解决的? 关键判断 :做过什么策略性决策? AI 一次问 3-5 个最关键的问题(不会一下子塞 30 个),你答完,AI 继续改。 3. 简历类型分类:三层用力的分配 AI 根据你的经历密度自动判断,决定三层各自用多少力( 这是内部方法论分类,不出现在你的简历输出里 ): 经验充足型(2 段以上正式实习,或有大厂经历) Phase 1 :轻 Phase 2 : 重 (主战场——扣关联度、量化、小标题) Phase 3 :中(只挖最有价值的 1-2 段) 经验较少型(实习 ≤1 段,或都是小公司/校园活动) Phase 1 : 重 (格式问题往往是大头) Phase 2 :中(用三件套) Phase 3 : 重 (经验较少更要挖出深度,校园活动包装成项目) 转行修饰符(目标岗位/行业跟过往不同,叠加在上述两类上) 找 transferable skills 重构 narrative(开头/自我评价讲清"为什么转 + 我准备好了什么") 弱化无关经历,强化新方向相关性 4. 企业性质 × 简历的对应关系(关键差异化) 不同企业性质,简历的写法完全不同。具体规则见 patterns/企业性质/<类型>.md ,这里是框架: 企业性质 风格关键词 patterns 文件 大厂(互联网/科技) 量化、JD 匹配、敏捷、数据驱动 patterns/企业性质/大厂.md 国央企 稳重、规范、政治正确、长期主义 patterns/企业性质/国企.md 银行/金融 严谨、合规、风险意识、数字精准 patterns/企业性质/银行.md 外企 国际化、STAR、强动词、Concise patterns/企业性质/外企.md 私企 / 创业公司 即战力、多面手 暂回退到 patterns/通用.md 同时叠加岗位 patterns ( patterns/岗位/<岗位>.md )。例如:目标"字节内容运营" = 读 企业性质/大厂.md + 岗位/运营.md 两份,叠加应用。 5. 改简历的执行流程 /改简历 命令会按这个流程执行: Step 1 — 读 + 评估 读你的简历(从 inputs/ 或你直接拖进聊天框的文件) 读你的 profile.json(没有就先提示你跑 /诊断) 读 patterns/通用.md + 对应的企业性质 + 岗位 patterns 评估简历的"信息密度"(决定是否需要 Phase 3 挖经历) Step 2 — 决定流程 信息充分 → 直接进入编辑(Phase 1 + 2) 信息缺失 → 先问你 3-5 个挖经历问题,你答完再编辑 Step 3 — 编辑 直接在原 .docx 上改文字,保留原排版(优先) 输入是 .pdf 或纯文本 → 转成 Word 用通用排版 全程遵守 §6 保真原则 Step 4 — 输出 默认输出到 ~/.claude/skills/industry-resume-toolkit/outputs/<原文件名>-改后.docx 询问你是否需要其他格式(Markdown / PDF / 双语 / 等) 简短汇报关键改动点 6. 保真原则(独立铁律,不可妥协) 优先保证真实可信和岗位匹配。不要为了"高级感"强行夸大职责。如果内容超出你的真实水平,宁愿保守。 具体: 职责描述不能编 :可以重新组织语言、加方法论术语,但不能把"打杂"写成"战略负责人" 数据不能编 :你没确认的数字坚决不写。如果有疑似缺失,AI 会问你,而不是瞎编 title 调整有边界 :版权运营 → 内容运营 OK;实习生 → 经理 NOT OK 能力不能编 :你不会的工具/方法/框架不要往简历里塞 业务规模不能虚标 :小作坊不要硬说成"知名机构" 判断尺度 :能不能在面试时被追问下不露马脚?能 → 写;不能 → 不写。 7. 语言风格 中文简历:专业词混英文(OKR、KPI、B2B、Vlookup)正常保留 不要用 ChatGPT 式"赋能 / 打造 / 无缝衔接 / 多维度"虚词 简历语气是动作开头(eg "主导"、"独立完成"),不写"我"字开头 半角/全角逗号跟你原简历保持一致 英文简历: 用 STAR 法 用强动词开头(Led, Designed, Reduced, Increased) 避免 Chinglish 8. 0-1 写简历(v0.2 新增) 适用对象: 处于人生转折期的人 — 应届 0 经验 / 转行 / 海归 / gap 期重启。这类用户跑 /创建简历 而不是 /改简历 。 注意 :转折期用户经常 已经有现成简历 (LinkedIn / 旧版 / 海外版),只是这些简历 不再适合新方向 。 /创建简历 支持上传现成简历作为素材打底,但流程不是"改"而是"重建结构 + 重新挖事实"。 核心差异 /改简历(v0.1) /创建简历(v0.2) 适用 已在职、岗位不变、简历完整 应届 / 转行 / 海归 / gap 转折期 现有简历 必需(待优化) 可选 (用作素材;没有也行) 核心动作 微调 + 量化 + 关键词 重新挖事实 + 重新组织结构 挖经历轮数 0-2 轮 4-6 轮(只问事实) AI 角色 编辑 顾问 输出 改完的 Word(单语为主) 重新生成 Word(默认双语可选) 7 步流程 1. 类型分流 → 应届 0 经验 / 转行 / 海归 / gap 重启 2. 可选上传现成简历(LinkedIn / 旧版 / 海外版 — 有就用,没有跳过) 3. 诊断(继承 §1 Step 1,如有上传简历自动推断减少提问) 4. 挖经历(迭代式追问,按类型加载 挖经历问题集/<类型>.md;有上传简历则跳过已答问题) 5. 重组(按目标 patterns 组织事实) 6. 起草(生成 .docx,bullet 标 ✅ / ⚠️ / ❌) 7. 双语?(海归 / 外企 / 出国默认问) 4 个用户类型挖经历问题集 存放位置: 挖经历问题集/ 应届0经验.md — 6 轮:教育 → 课程项目 → 实习 → 校园经历 → 比赛/自媒体 → 技能/证书 转行.md — 5 轮:原岗位价值 → 业绩成果 → 新方向准备 → 跨界经历 → 技能 海归.md — 6 轮:教育(海外+国内)→ 海外学术 → 海外经历 → Extracurriculars → 技能 → 双语策略 gap重启.md — 4 轮:gap 时间段+类别 → gap 前经历 → gap 期产出 → gap 期主动建设 核心原则(强制) 只问事实,不问动机 / 规划 / 感受 — 简历是 事实呈现 ,不是动机表达 ❌ "为什么转行" "为什么回国" "未来规划" "心态怎样" "你凭什么觉得自己能做好" — 这些是面试问题,不进简历也不问用户 ✅ "做过什么项目" "拿了什么证" "用过什么工具" "处理了多少数据" — 这些是事实,挖出来直接进简历 先问有没有现成材料 — 用户上传了就用它打底 + 只问缺的部分,别让人重复填一遍 迭代式 ≠ 问卷式 — 一次问一轮(4-6 题),用户答完才进下一轮 保真原则继承 (§6) — 严格不编没做过的经历 bullet 标三态 : ✅ 真实素材 ⚠️ 用户自补需确认(数字 / 时间需补) ❌ 空白需补(留 placeholder + 建议) 双语自动触发 :海归 / 外企目标 / 出国 → 默认问要不要英文版 详见 ~/.claude/commands/创建简历.md 。 9. 不要做的事 ❌ 不要跳过诊断 5 问(在没 profile 的情况下随便改) ❌ 不要套通用模板的"经历丰富、责任心强"废话 ❌ 不要编用户没做过的事 ❌ 不要把"很多"补成具体数字(除非用户确认) ❌ 不要无视用户的目标企业性质,套通用写法 ❌ 不要为了"高级感"夸大职责(见 §6) ❌ 不要在 PDF 输入时停下来要求用户提供 Word(直接转换处理) ❌ 不要在 /创建简历 流程里跳过挖经历直接生成 Word (空降简历必假) ❌ 不要把不同用户类型的问题集混用 (应届的别用转行的问题集)