ATS LaTeX CV Builder 是一个专注于生成 ATS（申请人跟踪系统）友好、同时读起来像真人撰写的 LaTeX 简历的技能。它的核心原则是：只使用用户提供或确认的信息，绝不虚构指标、职位、技能或日期。
用途 该技能用于创建、重写、重建或改进简历。它适用于需要一份能通过 ATS 筛选、同时避免 AI 写作痕迹的求职者。技能会生成可直接在 Overleaf 编译的 LaTeX 代码。
主要能力 技能支持三种工作模式：重建模式，从用户上传的简历图片、PDF 或文本中提取信息，并与用户确认后使用；从零模式，在没有简历时通过对话收集信息；定制模式，在已有简历和目标职位的情况下，先重建再针对新职位优化。
信息收集阶段，技能会以对话方式询问必要信息，包括姓名、地点、联系方式、签证/工作状态（如相关）、目标职位、工作经历、教育背景、技术技能和项目。对于认证、语言、出版物等，仅在目标职位相关时询问。技能会根据经验年限推荐简历页数：0–3 年推荐 1 页，3–7 年推荐 1 页（紧凑）或 1.5 页，7 年以上推荐 2 页，并允许用户覆盖推荐。
如果用户未提供职位描述，技能会通过网络搜索在 Indeed、LinkedIn、Glassdoor 等网站查找 3–5 个真实招聘信息，提取常见技能、工具、动词和资格要求作为关键词库。如果用户提供了 JD，则从中提取硬技能、工具、资格要求和重复关键词，在用户真实经历支持的前提下自然融入简历。
写作阶段，技能会生成专业摘要（2–4 行，包含职位、经验年限、2–3 个硬技能和 1–2 个量化成果），并使用强动词和量化结果撰写工作经历和项目要点。每个要点应包含指标、规模指标或具体成果中的至少一项。如果用户提供模糊要点，技能会标记并建议量化方式，但不会编造数字。
技能执行严格的 ATS 和人类质量检查，包括填充词黑名单（如 passionate、hardworking、team player、results-driven、detail-oriented、dynamic、synergy、leverage、spearheaded、thought leader、proactive、innovative、guru、ninja、rockstar、wizard、game-changer、cutting-edge、best-of-breed、holistic、robust、scalable（模糊使用时）、seamless、utilize、in order to、responsible for 等），以及 AI 写作模式黑名单（如短语中的连字符连接从句、不自然的牛津逗号、"not only...but also"、"in today's fast-paced world"、"I am excited to"、"I am passionate about"、"a proven track record of"、"I bring X years of"、以 "I" 开头的要点、表情符号等）。检测到这些内容时，技能会标记、解释原因并提供改写版本，用户可在警告后覆盖。
ATS 安全规则包括：正文不使用表格、文本框或分栏；不使用图片、图标或除黑色外的颜色；页眉/页脚不包含关键信息；日期统一为 Mon YYYY 格式；职位名称真实且符合行业常见名称；技能以纯文本关键词列出，不使用评分条或图标。
使用方式 用户向技能提供简历信息或上传简历文件，技能会以对话方式收集或确认信息，然后生成 LaTeX 代码。输出仅为原始 LaTeX 代码，不包含解释或 Markdown 代码围栏，代码可直接在 Overleaf 编译。之后技能会输出 Overleaf 使用指南，包括注册、创建项目、粘贴代码、编译和导出 PDF 的步骤。用户可在 Overleaf 上查看简历并请求修改，技能会应用修改并重新检查所有规则。如果请求的修改违反最佳实践（如添加照片、技能条形图、使用颜色、模糊要点），技能会警告并解释具体风险，但允许用户坚持覆盖。
适用场景 该技能适用于需要 ATS 友好简历的求职者，尤其是技术岗位、需要 LaTeX 格式或通过 Overleaf 编辑简历的用户。它也适用于需要针对特定职位定制简历、或希望避免 AI 写作痕迹的用户。
限制 技能严格基于用户提供或确认的信息，不编造任何内容。如果用户无法提供量化指标，技能会使用具体成果或规模描述，但不会编造数字。技能不提供收费、价格或平台信息。技能的具体效果、兼容性范围等暂未提供。