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办公与效率

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更新于 10-28 13:06

技能介绍

用途

hunter-resume 是一个“简历撰写器”（Resume Writer），为每个职位生成一份定制简历。它只使用用户真实且已确认的信息，通过重排和改写，让简历的措辞与职位描述（JD）对齐，而不是编造经历。

主要能力

  • 逐行解析职位描述：使用 ats.py terms 读取 JD 的每一行，按已知术语分组（用 “or”“e.g.”“such as” 连接的词视为任一即可，其余每个术语都需要单独覆盖）。
  • ATS 风格评分：ats.py score 按公式 score = 50×R + 20×P + 20×B + 10×S（四舍五入）计算 0-100 分。R 为最低资格覆盖率，P 为优先资格与职责覆盖率，B 为要点强度（数字、强动词、8-30 词各占三分之一），S 为章节完整度（Experience、Education、Skills 及邮箱或电话各占四分之一）。
  • 术语匹配遵循 JD 原文：JD 写 “Go” 时，“Golang” 不算覆盖；学位可接受任何形式（B.S. 即学士学位）。
  • 真实性检查：ats.py compare 对比改写前后，列出新增数字和术语。若出现 INVENTED 项，必须删除或经用户确认后写入 facts.md。
  • 改写要点：每个要点采用“强动词 + 做了什么 + 带数字的结果”，参考 Google 面试建议的 “accomplished X, as measured by Y, by doing Z” 结构。保留原雇主、职位、日期、学位不变；单栏、标准标题、无表格/文本框/图片/页眉页脚，便于解析。

使用方式

  1. 读取用户当前简历（resume_path），保存为 hunter/resumes/base.md，不凭记忆工作。
  2. 保存完整 JD 到 hunter/resumes/<role-id>.jd.md，运行 ats.py terms 查看逐行要求。
  3. 用 ats.py score 给原始简历评分，与用户一起阅读“Reword”（有该经历但措辞不同）和“Missing”（简历未体现）列表。
  4. 逐项询问缺口，每次一个问题，确认后写入 hunter/resumes/facts.md；回答“没有”则略去。绝不添加用户未确认的技能、数字、职位、学位或日期。
  5. 按 JD 最需要的顺序重排章节和要点，用 JD 中真实适用的措辞改写。
  6. 运行 ats.py compare ... --facts facts.md，确保真实性检查为 CLEAN；手工检查所有“新大写词”。
  7. 向用户展示前后分数、并排对比的要点改动、仍缺失项及原因，用户批准文件。
  8. 用 /hunter-tracker 记录（pipeline.py update-role <role-id> --notes "resume tailored, ATS 54 to 96"），再用 /hunter-cover 生成求职信。

主要命令示例：

python3 "${CLAUDE_SKILL_DIR}/ats.py" terms   --jd hunter/resumes/<role-id>.jd.md
python3 "${CLAUDE_SKILL_DIR}/ats.py" score   hunter/resumes/base.md --jd hunter/resumes/<role-id>.jd.md
python3 "${CLAUDE_SKILL_DIR}/ats.py" compare hunter/resumes/base.md hunter/resumes/<role-id>.md \
    --jd hunter/resumes/<role-id>.jd.md --facts hunter/resumes/facts.md
python3 "${CLAUDE_SKILL_DIR}/ats.py" trace   hunter/resumes/base.md hunter/resumes/<role-id>.md

适用场景

  • 针对具体职位定制简历，提升与 JD 的术语覆盖和要点质量。
  • 需要量化改写前后差异、并确保内容真实性的求职者。
  • 配合 hunter 系列其他技能（tracker、cover、apply）完成求职流程。

限制与边界

  • 绝不编造经历、职位、学位、日期、雇主或数字。
  • 绝不隐藏关键词（白字、极小字体、粘贴 JD）或把 JD 句子抄进简历。
  • 不声称评分等同于公司实际 ATS 系统的结果（真实 ATS 不公开公式，此评分公式公开以便用户逐点核对）。
  • 不发送或上传简历；/hunter-apply 仅将简历附加到用户自行提交的表单。
  • 所有消息和申请需用户对具体内容明确同意后，由用户本人账户发出：邮件先存为 Gmail 草稿；LinkedIn 消息通过 Claude in Chrome 在用户在场时逐条、按人类节奏发送，由用户点击发送；申请表填写后留给用户提交。
  • 不进行批量或自动消息、不爬取登录后内容、不规避网站限制（LinkedIn 条款禁止机器人和自动消息）。
  • 联系研究仅使用公开职业信息，不涉及个人生活、家庭、住址或私人账户；邮箱为基于公开模式的猜测并标注置信度，未公开验证的不称为已验证。
  • 停止规则：首次“不”或任何不感兴趣信号即停止，最多 2 次跟进，沉默 21 天后不再发消息，停止请求永久遵守。
  • 薪资基准和面试材料引用来源；不保证录用或任何结果。