用途：从较长的 LaTeX 主简历生成一页或两页的简洁版本，适用于用户需要短版简历、精简简历或简历式排版的场景。
主要能力与用法：先读取主源文件。在该仓库中，cv/cv-full.tex 为主简历，cv/open-source.tex 是由 data/open-source.json 经 scripts/generate_cv_open_source.py 自动生成、被主文件引入的片段；忽略生成的 PDF 与 LaTeX 中间文件。若缺少目标页数或受众信息需先询问。默认一页用于严格的申请门户和工业界岗位，两页用于科研、教职和高级技术岗位。优先生成派生文件而不是覆盖主源，默认输出路径为 cv/cv-1page.tex 与 cv/cv-2page.tex，并在每个派生文件顶部加简短注释说明来源文件、目标页数和目标受众。若同时需要两种页数，均从主源派生，而非互相派生。
删减策略：先删内容，再收紧排版。顺序为删除整个低优先级章节、用精选列表替代穷举列表、将重复叙述合并为单行条目，仅在文档仍略微超预算时才收紧间距或排版。参考 references/selection-guide.md 了解页数预算、删减顺序和受众预设。
规则：保持事实准确，不编造声明、数量或日期；保留联系方式、当前隶属机构和最相关的研究身份；优先近期、高信号、岗位相关条目而非完整性；保持日期、隶属机构、具名荣誉和会议名称不变；优先精选的论文、软件、基准和系统而非穷举列表；除非直接相关，移除教学、服务、学生委员会、报告和较老的实习。cv/open-source.tex 中的开源部分由 data/open-source.json 自动生成，压缩版本应内联选择条目，不要编辑生成文件。一页输出保留联系方式、2-4 行摘要、当前职位、教育及 2-4 个最强证据章节，论文限 2-4 项、软件/项目限 2-4 项；两页输出保留联系方式、摘要、工作经历、教育、精选奖项/资助、精选论文和精选软件/系统，论文限 4-8 项、软件/系统限 3-6 项。受众预设：学术界偏向论文、资助、学生、受邀报告；工业界研究/ML 偏向系统、库、基准、影响指标、精选论文；AI 安全/智能体安全偏向 agent-audit、Aegis、TrustLLM 等；异常检测/数据挖掘偏向 PyOD、ADBench、AD-AGENT 等。
限制：若有 LaTeX 工具链可编译确认最终页数；若无法编译，需说明源文件已准备但页数未在本地验证。已有派生文件存在时，保持其格式与布局结构不变，仅更新数据：刷新星数、下载数、引用数，替换更新更高影响的论文或系统条目，更新奖项/资助条目；仅在页数超预算时缩短条目文本。将该布局视为约束而非建议。其他平台或收费信息暂未提供。