用途：面向学术申请场景构建、修订和重构学术 CV，适用于博士项目、研究型硕士、奖学金、科研实习、RA 岗位与实验室申请；也可把行业风格简历改造成研究导向 CV，并识别研究材料中缺失或薄弱的证据。不适用于 Statement of Purpose 写作、导师或项目匹配、整套申请材料风险审计，也不适用于以招聘官为目标的纯行业简历。若需先诊断现有 CV（委员会会注意到什么、逐段拆解、分级要点），应先用 apply-cv-reviewer，再回到本技能执行修改。
主要能力：先确认申请背景（目标学位或岗位、领域与子领域、申请国家或规范、现有 CV 材料、论文预印本海报报告项目代码数据集奖项教学服务与技术技能、页数或格式限制），若用户未提供现有材料则索取材料或给出可填写模板。随后把材料分为直接研究证据、技术准备、沟通证据、认可、服务与领导力、以及需更清晰表述的弱证据，不夸大。接着选择学术 CV 结构（教育、研究兴趣、研究经历、发表与预印本海报报告、精选项目、教学或指导、奖项荣誉、技术技能、服务与领导力、必要时推荐人），并按用户最强证据调整顺序。再把每条研究或项目要点改写为研究证据，强调研究问题或目标、具体贡献、方法工具或理论、规模数据集实验证明系统或评估、产出（论文预印本海报代码结果已部署工具或发现），以及导师实验室或合作背景，避免“worked on”这类模糊动词。最后审计缺口与优先级，标记缺失日期、导师、头衔、会议、链接或结果，无支撑的研究兴趣声明，挤占研究证据的过长行业细节，与项目脱节的技能列表，掩盖最佳信号的排序，以及更应放进 SOP 的内容。
使用方式：输出通常按“推荐 CV 结构（含理由）”“修改后或示例条目”“缺失信息”“研究准备度信号（强信号、弱或不明信号）”“优先修正（按影响从高到低）”组织。整体重写时保留用户事实，对不确定细节标记 [confirm]，不擅自编造。格式要求先于起草确认：被格式淘汰的 CV 不会被读内容；需询问或说明如何找到申请要求文件清单、强制模板、页数限制及院校是否提供自己的 CV 模板。个人数据仅在申请或模板要求时包含照片、出生日期等，不把行业简历惯例带入学术申请，也不声称某国“期望照片”。
限制：资料未提供具体收费、价格、平台支持范围与可量化的录取效果；核心价值在于让研究证据更易被评估，提升结构、具体性与可信度，同时保持 CV 事实、SOP 叙述与项目匹配主张之间的边界。