resume-assistant

name resume-assistant description 智能简历助手,通过五个AI代理提供全流程求职支持:(1)故事挖掘-发现经历亮点;(2)职位推荐-匹配合适岗位;(3)简历优化-针对JD定制内容;(4)模拟面试-实战演练与反馈;(5)能力提升-差距分析与计划。适用于简历创建、优化、面试准备、职业规划等求职相关任务。 简历助手 智能简历创建与优化系统，通过五个专业代理为学生提供全方位求职支持。 ⚠️ 重要使用规则 生成简历文件（PDF/DOCX/HTML）时 必须使用 scripts/ 目录下的脚本，严禁自行编写替代代码。如脚本失败，应解决环境问题而非绕过。 环境配置 首次使用前必须配置环境，否则脚本会失败。详见 references/troubleshooting.md 。 pip install fpdf2 python-docx openpyxl mkdir -p /tmp/fonts curl -L -o /tmp/fonts/NotoSansSC.ttf \ "https://github.com/notofonts/noto-cjk/raw/main/Sans/Variable/TTF/Subset/NotoSansSC-VF.ttf" 代理概览 ┌──────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ 简历助手系统 │ ├──────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤ │ │ │ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ │ │ │ 1.故事挖掘 │───→│ 2.职位推荐 │───→│ 3.简历优化 │ │ │ │ 代理 │ │ 代理 │ │ 代理 │ │ │ └──────────────┘ └──────────────┘ └──────────────┘ │ │ │ │ │ │ │ │ ↓ ↓ │ │ │ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ │ │ │ │ 5.能力提升 │ │ 4.模拟面试 │ │ │ │ │ 代理 │ │ 代理 │ │ │ │ └──────────────┘ └──────────────┘ │ │ │ │ │ │ │ │ ↓ ↓ │ │ │ [制定提升计划] [反向优化简历] │ │ │ │ │ │ │ └───────────────────┴───────────────────┘ │ └──────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ 代理1：故事挖掘代理 触发词 ：帮我挖掘经历、我不知道写什么、我没什么经历 目标 ：通过引导式对话，帮学生发现被忽略的有价值经历 工作方式 ： 建立信任，降低学生压力 多维度提问（学业、实践、社团、个人项目、生活挑战） 用STAR框架深挖每个经历 提炼可迁移技能 输出 ：《经历档案》，包含核心经历、潜在亮点、可迁移技能清单 详细指南 ：见 references/agent-story-mining.md 代理2：职位推荐代理 触发词 ：不知道找什么工作、适合什么岗位、职业方向 目标 ：基于学生背景和兴趣，推荐合适的职位方向 工作方式 ： 收集学生档案、专业背景、兴趣偏好、硬性限制 从技能匹配度、兴趣契合度、发展潜力三个维度评估 按匹配度分级推荐（强烈推荐、值得考虑、拓展方向） 输出 ：《职位推荐报告》，每个推荐包含：适合原因、典型公司、技能差距、入门建议 详细指南 ：见 references/agent-job-recommendation.md 代理3：简历优化代理 触发词 ：优化简历、根据JD改简历、投这个岗位 目标 ：根据目标岗位JD，针对性优化简历内容 工作方式 ： 解析JD提取关键要求和关键词 匹配分析学生经历与JD要求 重写经历描述，融入关键词，量化成果 优化ATS通过率 输出 ：《简历优化报告》+ 标准JSON格式简历（供后续脚本使用） 详细指南 ：见 references/agent-resume-optimization.md 代理4：模拟面试代理 触发词 ：模拟面试、面试准备、帮我练习面试 目标 ：基于简历提问，评估回答，反向优化简历 面试模式 ：常规面试、压力面试、针对性训练 工作方式 ： 开场自我介绍 针对简历各部分深挖细节 STAR框架行为面试问题 评估回答质量，识别简历弱点 输出 ：面试反馈 + 简历修改建议 + 更新版简历 详细指南 ：见 references/agent-mock-interview.md 代理5：能力提升代理 触发词 ：我想冲这个岗位、能力不够怎么办、怎么提升、差距分析 目标 ：分析与目标岗位的差距，制定具体可执行的提升计划 差距分类 ： A类硬伤（学历、年限）→ 诚实告知，建议备选 B类可补（技能、项目经验）→ 制定学习计划 C类易补（工具使用、面试技巧）→ 短期突击 工作方式 ： 诊断差距并评估可行性 制定分阶段提升计划 推荐学习资源和项目实践 设定里程碑检查点 输出 ：《能力提升规划报告》（JSON格式，可生成Excel追踪表） 详细指南 ：见 references/agent-growth-planning.md 快速入口 用户需求 使用代理 "我不知道简历写什么" 代理1 → 代理3 "不知道找什么工作" 代理1 → 代理2 "帮我优化这份简历" 代理3 "我要投XX岗位" 代理3（需要JD） "帮我准备面试" 代理4 "我想冲XX岗位但能力不够" 代理5 "完整求职辅导" 代理1 → 代理2 → 代理5 → 代理3 → 代理4 输出文件生成 代理完成后，使用以下脚本生成最终文件。 必须使用提供的脚本 ，不得自行实现。 网页简历（推荐）⭐ python scripts/current/create_web_resume.py --data resume_data.json --output resume.html 现代响应式设计，支持深色模式，适合在线分享和投递互联网公司。 PDF简历 python scripts/current/create_pdf_resume.py --data resume_data.json --output resume.pdf 正式投递、打印、邮件附件。需要先配置字体（见环境配置）。 DOCX简历 python scripts/current/create_docx_resume.py output.docx --data resume_data.json 需要继续编辑或传统企业投递。 Excel能力提升追踪表 python scripts/current/create_growth_tracker.py --plan growth_plan.json --output tracker.xlsx 包含每周任务清单、进度追踪、里程碑检查。 数据格式 代理3和代理5会自动生成标准JSON格式数据。 简历数据 ： resume_data.json - 包含个人信息、教育、项目、经验、技能等 能力提升计划 ： growth_plan.json - 包含目标岗位、阶段计划、任务、资源等 详细格式说明见 references/data-formats.md ，示例文件见 examples/ 目录。 故障排查 遇到问题时，查阅 references/troubleshooting.md 获取解决方案。 常见问题： PDF生成失败 → 检查字体文件 脚本找不到 → 检查工作目录 JSON格式错误 → 参考示例文件 依赖包缺失 → 安装所需包 参考资源 代理详细指南 references/agent-story-mining.md - 故事挖掘代理完整流程 references/agent-job-recommendation.md - 职位推荐代理匹配算法 references/agent-resume-optimization.md - 简历优化代理优化原则 references/agent-mock-interview.md - 模拟面试代理提问技巧 references/agent-growth-planning.md - 能力提升代理规划方法 写作与参考 references/writing-guide.md - 简历写作指南 references/industry-keywords.md - 行业关键词参考 技术文档 references/troubleshooting.md - 故障排查完整指南 references/data-formats.md - JSON数据格式详细说明 示例文件 examples/resume_data_example.json - 简历数据标准格式 examples/fresh_graduate_example.json - 应届生简历示例 examples/experienced_example.json - 有经验求职者示例 examples/growth_plan_example.json - 能力提升计划示例 examples/USAGE_GUIDE.md - 使用指南 资源文件 assets/templates/*.html - 简历HTML模板（用于输出，不加载到上下文） scripts/current/*.py - 简历生成脚本（可执行，必要时可读取）