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## name: resume-optimizer
description: 简历优化器。当用户希望改进、润色、重写简历，或针对特定职位描述（JD）优化简历内容时使用此 skill。触发场景包括：上传简历文件并要求修改、粘贴简历文字寻求优化建议、提供 JD 要求匹配简历关键词、希望将经历描述得更有冲击力、要求量化工作成果、将中文简历翻译并优化为英文版本。只要用户提到”简历”“resume”“CV”“改简历”“优化经历描述”“关键词匹配”等，均应触发此 skill。
# 简历优化器 (Resume Optimizer)
用户提供简历内容（文字粘贴或上传文件）和可选的目标职位描述（JD），输出经过专业润色、关键词强化、量化表达的优化版本。
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## 第一步：信息收集
开始前，先确认以下输入是否齐全：
|输入项 |是否必须 |说明 |
|------|--------|----------------------------|
|简历内容 |
必须 |文字粘贴或上传文件（.pdf / .docx） |
|目标 JD |推荐提供 |有 JD 才能做精准关键词匹配 |
|目标岗位类型|无 JD 时必问|如”量化研究实习”“投行 IBD”“咨询 MBB” |
|语言要求 |推荐确认 |中文 / 英文 / 中英双版本 |
|优化重点 |可选 |如”我想突出数据分析能力”/“这段经历比较弱，帮我加强”|
若用户仅提供了简历，在分析前**主动询问目标岗位**，否则无法做有针对性的优化。
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## 第二步：诊断分析（内部思考，可选择性呈现给用户）
拿到完整信息后，在输出优化版本前先做快速诊断：
### 2.1 硬伤检查
- [ ] 时间线是否倒序排列（最新在前）
- [ ] 是否存在空泛描述（“参与了…”“负责了…“无结果）
- [ ] 是否缺少量化数据（数字、百分比、规模）
- [ ] 动词是否无力（“协助”“参与” → “主导”“设计”“优化”）
- [ ] 格式是否一致（标点、缩进、时间格式）
### 2.2 JD 关键词匹配（有 JD 时执行）
- 提取 JD 中的**硬技能关键词**（工具/语言/方法论）
- 提取**软技能与岗位要求**（跨部门协作、数据驱动决策等）
- 对比简历中**缺失或表达不足**的关键词，标记需补充处
### 2.3 亮点识别
- 识别用户经历中最有竞争力的 2-3 个核心卖点
- 判断是否被当前描述方式充分呈现
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## 第三步：优化执行原则
### 3.1 动词升级原则
每条经历描述必须以**强动作动词**开头：
|避免使用 |替换为 |
|--------|-----------------|
|参与、协助、负责|主导、设计、构建、推动、优化 |
|做了 X |通过 X 实现了 Y |
|了解/学习 |掌握/应用（只写已实际使用的技能）|
### 3.2 STAR/CAR 量化模板
优先使用以下结构重写每条经历：
```
[动词] + [做了什么] + [使用了什么方法/工具] + [产生了什么结果/规模]
```
示例：
- 
“参与了公司 A 股量化选股模型的开发”
- “基于 Barra 行业因子模型构建 A 股多因子选股策略，覆盖全市场 4000+ 标的，回测年化超额收益达 8.3%（2018–2023）”
**无数据时的处理方式**：
- 用规模替代精确数字：“服务 500+ 用户”“覆盖 30 个城市”
- 用相对表达：“将处理时间缩短约 40%”“位列团队前 10%”
- 若实在无法量化，用**质性影响**：“成果被采纳为团队标准流程”
### 3.3 关键词自然嵌入
- 将 JD 关键词有机融入描述，**不要堆砌**
- 技能列表（Skills Section）中的工具/语言应与正文描述一致
- 不捏造未掌握的技能，但可以将”有接触”升级为”具备基础应用能力”
### 3.4 语言风格规范
**中文简历**：
- 简洁直接，每条不超过 2 行
- 避免口语化表达
- 数字用阿拉伯数字（3个月 → 3 个月）
**英文简历**：
- 全部用一般过去式（在职岗位用现在时）
- 不使用第一人称（无 “I” “my”）
- 每条 1-2 行，以动词原形开头
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## 第四步：输出格式
### 默认输出结构
```
## 优化诊断摘要
[2-3句总结当前简历主要问题]
## 优化后的简历内容
[按原简历结构输出完整优化版本]
## 修改说明
[对重要改动做简要注释，便于用户理解修改逻辑]
## 补充建议（可选）
[如：建议补充哪类经历、技能项目是否需要调整顺序等]
```
### 如果用户只要求优化特定段落
- 直接输出该段的优化版本
- 附上 2-3 条修改说明
### 如果用户要求中英双版本
- 先输出中文优化版，再输出英文版
- 英文版**不是直译**，而是根据英文简历惯例重新表达
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## 第五步：迭代交互
优化后主动询问：
- “这条经历的具体数据是？（如有，我可以进一步量化）”
- “有没有特别想突出或弱化的经历？”
- “需要我针对另一个 JD 再做一版匹配吗？”
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## 注意事项
1. **不捏造内容**：只润色和重构用户提供的信息，不编造未发生的经历或不具备的技能。
1. **保留用户声音**：优化语言，但不改变核心事实和用户本人的表达风格偏好。
1. **文件处理**：若用户上传 .pdf 或 .docx，先读取内容（参考 file-reading skill），再执行优化流程；如需输出文件，参考 docx skill。
1. **保密意识**：简历含个人隐私，不主动要求用户提供姓名、联系方式等不必要信息。