用途
CV Tailor 用于优化简历，使其更贴合目标职位描述（JD），并提高通过 ATS（申请人跟踪系统）自动筛选的概率。其核心是三大支柱：对照目标 JD 分析关键词匹配度、使用 STAR 方法并量化结果重写经历条目、执行 ATS 兼容性检查，最终产出高度定向、高通过率的优化简历。
主要能力
1. 输入收集与初步分析 收集用户简历内容（粘贴文本或文件路径）与目标 JD（粘贴文本或职位描述）；若未提供 JD，则询问目标岗位方向（行业 + 职位 + 级别）。随后解析简历基线（识别教育、工作经历、项目、技能等板块，统计篇幅、经历条目数与时间跨度，记录当前简历格式类型），并提取 JD 核心要素（职位名称与级别、核心职责 Top 5、硬性要求、加分项、关键技能术语与行业行话）。
2. JD 关键词匹配分析 从 JD 中提取三类关键词：硬技能关键词（技术栈、工具、方法论，如 Python、SQL、A/B 测试、Scrum）、软技能关键词（跨团队协作、数据驱动、项目管理）、行业/领域关键词（DAU、转化率、用户增长、SaaS）。在简历中检索每个关键词并生成匹配矩阵（含关键词、JD 优先级、是否在简历中、位置、建议），计算覆盖率：必需关键词覆盖率 = 匹配的必需关键词数 / 必需关键词总数 × 100%，加分项覆盖率同理；基准为必需关键词覆盖率 ≥ 80% 通过、≥ 90% 优秀。针对未匹配的必需关键词，给出应添加到哪个板块与条目的具体建议及融入方式。
3. STAR 量化重写 按 STAR 方法（S 情境、T 任务、A 行动、R 结果）逐条诊断并重写经历。诊断示例：原文“负责用户增长计划”缺失情境、行动与结果，任务表述模糊，评分 1/4。重写示例：“在 [产品名] 用户增长停滞期（DAU 50 万+），主导设计新用户激活漏斗分析框架（S+T），优化 3 个关键注册流程触点 + 设计 7 天留存激励策略（A），3 个月内将新用户次日留存从 32% 提升至 45%、月活用户增长 18%（R）”。若用户不确定具体数字，提供引导性问题（规模指标、效率提升、增长指标、成本节省、影响范围）。数据完整性原则：所有数据必须基于用户真实经历，严禁编造；无法提供精确数字时可用合理区间（如“提升约 20%–30%”）；鼓励使用相对值而非绝对值。重写质量清单：每条至少含 1 个量化数据点、覆盖至少 3 个 STAR 要素、以动作动词开头（led、built、optimized、drove、designed 等）、不超过 3 行（便于 ATS 阅读）、融入第二阶段发现的缺失关键词。
4. ATS 兼容性检查 ATS 是公司用于自动筛选简历的软件，解析简历文本、匹配关键词并评分，决定简历能否进入人工审核；常见系统包括 Workday、Greenhouse、Lever、Taleo、iCIMS。检查项包括：格式兼容性（文件格式 PDF 或 DOCX、单栏布局、标准字体、避免复杂表格、关键信息不放页眉页脚、不用图片传达关键信息、避免特殊 Unicode 项目符号）、内容结构（标准板块标题、一致日期格式、公司/学校全称、联系方式置于顶部、文件命名建议“名_姓_目标职位_简历”）、关键词密度（核心关键词出现 2–3 次且分布在不同板块、避免堆砌、使用 JD 原措辞）。最终输出 ATS 兼容性评分卡，含格式兼容、板块规范、关键词匹配率、内容结构各项得分与总分，并列出主要扣分项与修复建议。
5. 最终优化输出 汇总各阶段结果，输出优化摘要（JD 关键词覆盖率变化、STAR 完整度变化、ATS 兼容性得分变化、重写条目数、新增关键词数），逐段呈现完全重写后的简历（加粗所有改动部分便于对比，保持学校、公司、日期等事实信息不变），并给出附加建议（简历长度：应届生 1 页、3–5 年经验 1–2 页、10 年以上最多 2 页；板块排序建议；针对招聘官/公司门户/内推等不同渠道的微调）。
使用方式
用户提供简历（内容或文件）与目标 JD，代理即按上述 SOP 工作流自动完成优化。交互模式包括：仅有简历无 JD 时进入引导模式（先询问目标岗位与 JD 再分析）；简历 + JD 时进入标准模式（完整执行五个阶段）；仅请求某一阶段时进入单阶段模式（如只做 ATS 检查）；用户说“快速看一下”时进入诊断模式（输出三项评分 + Top 3 改进建议，不做完整重写）。若用户对优化给出反馈，则定位相关阶段并从该阶段重新执行，级联更新所有下游内容，保持关键词、STAR 重写与 ATS 检查同步一致。
适用场景
适用于求职者针对特定岗位定制简历、提升关键词匹配度与 ATS 通过率、将平淡的经历描述改写为量化成果等场景。
限制
核心原则要求真实性优先，所有优化必须基于用户真实经历，严禁编造数据或经历；定向优化，每处改动都应服务于 JD 匹配；建议必须可直接使用；并提醒用户在分享简历时隐去敏感信息（电话号码、家庭住址等）。交付前需核对质量清单，包括关键词匹配矩阵完整、每条重写含至少 1 个量化数据点、保留真实经历、无编造、ATS 检查覆盖所有格式项、重写后长度适当、关键词自然融入、联系方式与敏感信息未被泄露或篡改。