用途：对简历做深度分析与优化，包括简历解析、与目标岗位 JD 的匹配度评估、HRBP 视角审计、修改建议与简历重写。即使用户只说“帮我看看这个简历”也可触发。
主要能力：接收简历（PDF/DOCX 文件路径或粘贴文本）与 JD 文本，先做结构化分析（个人信息、工作经历、项目、技能、教育；JD 的职责、必备与优先要求、技术栈、关键词），再按 5 步 HRBP 审计框架输出报告：第一印象、地毯式审计、修改蓝图、修改后的完整简历、最终裁决。审计以 FAANG 级别 HRBP + 技术 Leader + 成长教练身份进行，每条采用批判/解析/建议三段式，缺失信息用占位符标注。
使用方式：安装依赖 pip install -r ".agents/skills/resume-matcher/requirements.txt"；提取文本 python ".agents/skills/resume-matcher/scripts/extract-text.py" "<文件路径>"；规范化简历 python ".agents/skills/resume-matcher/scripts/normalize-markdown.py" --input 分析报告文件路径.md --output 优化简历输出路径.md；启动内置编辑器 python ".agents/skills/resume-matcher/scripts/serve.py"，可加 --port 8888 --open，访问 http://localhost:8765/a4cv/ 导入 .md 文件可视化调整并导出 PDF。
适用场景：简历与 JD 匹配度评估、HR 审计报告生成、简历批评与重写、面试准备建议。
限制：使用 agent 运行时推理，不依赖外部 LLM API；PDF/DOCX 解析依赖 pdfminer.six；无法处理加密或受保护 PDF；超大文件（>10MB）可能解析缓慢；图片/扫描件简历无法提取文本，需用户提供文本版本。收费、价格与平台信息暂未提供。