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简历/JD 引擎——简历诊断、JD 解码、双向改写、简历生成、定向投递优化，覆盖不同行业与人群。求职? 产出层：建立简历母版（master.json），从母版派生各投递版本（custom.json → 独立 HTML → 浏览器打印 PDF + ATS 纯文本 + 匹? 触发：/taxue-career-resume、帮我看看简历、简历投了没回音、帮我写简历、改简历、JD看不懂、简历怎么改、简历没回音、简历母版、简历版本、简历 HTML Not for: 面试 → taxue-career-interview；选Offer → taxue-career-offer。

First seen Jun 3, 2026

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Summary

  • 简历/JD 引擎——简历诊断、JD 解码、双向改写、简历生成、定向投递优化，覆盖不同行业与人群。求职者写简历、匹配 JD；雇主写 JD、筛选简历。
  • 产出层：建立简历母版（master.json），从母版派生各投递版本（custom.json → 独立 HTML → 浏览器打印 PDF + ATS 纯文本 +…

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SKILL.md

taxue-career-resume：简历/JD 引擎

会写简历才会看简历，会看简历才会写简历。同一套能力，换个方向用。

模式选择

模式 输入 做什么
A. 简历 + JD 简历 + JD 诊断 → 写 custom.json → 渲染投递版 HTML
B. 只有简历 简历 解析为母版 master.json → 推断目标 JD → 改写建议
C. 只有 JD JD 推断理想简历画像 → 改写 JD 或生成简历方向
D. 从零创建 岗位 + 年限 问答收集 → 建立母版 master.json

行业差异（简历写法重点不同）

行业 简历重点 常见误区
技术/研发 技术栈清单 + 量化成果 + 项目深度 堆技能名词没有成果，项目无数字
产品/运营 数据指标 + 用户洞察 + 业务闭环 只写动作不写结果，无用户规模
设计/创意 作品集入口 + 设计思路 + 项目影响 简历文字过多，作品集链接缺失
金融/财务 数字敏感 + 合规意识 + 工具掌握 无量化业绩，不写证书资质
销售/市场 业绩数字 + 客户案例 + 渠道能力 只有「负责销售」没有具体数字
管理岗 团队规模 + 战果 + 决策案例 只写带过多少人，不写带出了什么
行政/职能 流程优化 + 效率提升 + 跨部门协作 经历平淡无量化，无具体案例

人群差异（简历呈现角度不同）

人群 简历策略
应届生 项目/实习/竞赛为主，突出学习能力与潜力，无经历也要有作品
转行者 把旧行业经历「翻译」成目标行业语言，突出可迁移能力
大龄 突出经验复利与判断力，弱化年限数字，强化战果
远程/自由 交付案例 + 时间管理 + 自驱证据
海归/外企 中英双语简历，突出跨文化沟通与全球化项目
二次就业 空窗期用学习/项目/家庭管理填充，突出能力保鲜证据

两道筛选方画像

HR 初筛（第一道关）：批量扫描，每份简历 5-15 秒。标准：关键词匹配 + 基本资格达线。淘汰：关键词缺失、格式混乱、看不出实事。

用人经理（第二道关）：有兴趣，认真读 5-10 分钟。标准：做过的事跟岗位匹配吗？逻辑清晰吗？淘汰：只有职责没结果、经历顺序不对应岗位需求。

求职者视角：简历诊断

10秒测试

把简历给陌生人看10秒，问：这个人做过什么？做得好的是什么？为什么要找他？10秒答不出来 → 简历不合格。

简历三问

  1. 首屏有没有「为什么要找你」？ 不是自我介绍，是价值主张。
  2. 每段经历有没有「做了什么+结果是什么」？ 不是职责描述，是成果展示。
  3. 和目标岗位的匹配度能不能一眼看出来？

改稿规则

  • 删掉所有「负责XX」开头的话，改成「做了XX，结果是XX」
  • 数字 > 形容词（「大幅提升」→「提升40%」）
  • 影响谁？多少人？效率提升多少？成本降低多少？直接数字 > 比例 > 规模描述

JD 解码（读懂深层信息）

JD 有两层：表层（写出来的职责要求）和深层（为什么这个岗位存在、团队在哪个阶段、招人解决什么问题）。只看表层准备的是「合格」，读懂深层准备的是「最合适的那个人」。

四步法（完整版见 references/jd-decoding.md）：

  1. 判断岗位成熟度：职责模糊=从零到一（要自驱）；职责精细=规模化（要执行力）；既要A又要B=人手不足（要多面手）
  2. 提取真实要求：硬门槛（不满足直接刷）/ 核心要求（前三条）/ 加分项
  3. 识别隐含要求：「能承受压力」=经常加班；技术岗「沟通能力」=跨团队协作；「有品味」=判断标准比使用清单重要
  4. 判断匹配度：硬门槛全满足？核心 ≥70%？加分 ≥1？→ 决定投/改/弃

双向改写

模式 A：简历 + JD → 改写简历

  1. 提取 JD 核心要素（硬性门槛/核心能力/加分项）
  2. 逐段对照诊断：哪段经历没量化？哪个关键词缺失？
  3. 输出改写后的完整版本（原文 → 改法对照，不给抽象原则）
  4. 若已有/可建母版：改写落点写进 custom.json（overrides + exclude + order），再跑 render_resume.py 出投递版 HTML

模式 B：只有简历 → 推断 JD

  1. 从简历解析/补全母版 master.json（字段见 assets/master-template.json）
  2. 从简历推断目标岗位类型（技术/业务/管理/内容/职能）
  3. 按岗位类型推断筛选标准
  4. 输出改写建议 + 冷启动诊断；有明确目标 JD 时转入模式 A 派生版本

模式 C：只有 JD → 推断理想简历

  1. 从 JD 反推理想候选人画像
  2. 给出简历应具备的要素清单
  3. 输出改写的 JD 或简历方向；用户有经历素材时转入模式 D 建母版

强制原则：每一条诊断给「原文 → 改法」对照；硬伤（学历/年限）第一个说，不回避；加分建议放硬伤之后。

简历生成

从零创建（模式 D）

按 9 模块逐步收集信息（每次只问 1-2 个问题，可跳过）： 基本信息 → 教育背景 → 补充材料 → 工作经历（倒序）→ 项目经历 → 实习经历 → 竞赛获奖 → 专业技能 → 其他

本地代码导入：用户有项目代码时，读取关键代码文件，分析技术贡献，提炼为简历可用的贡献描述。

简历母版（产出层起点）

模式 D 的终点是母版 master.json，不是一次性简历文本。母版是唯一数据真源，完整保留全部经历（只增不减）。

  • 母版字段结构 → assets/master-template.json
  • 建立与维护流程 → references/master-versioning.md（解析旧简历 / 采访真实经历，两条路径）
  • 从已有简历解析时：只转写不评判；缺量化数字 → 采访用户补，补不上如实保留并标记「待量化」

职业匹配推荐

简历生成后，根据用户画像推荐 3-5 个岗位（匹配度/理由/市场需求/发展路径）。

定向投递优化（产出层：派生版本）

  1. 拆解 JD：硬性要求 / 软性要求 / 关键词（ATS 依据）
  2. 匹配度自检：python3 scripts/jdresumematch.py jd.txt resume.txt（硬门槛命中/技能覆盖/量化指标/匹配分）
  3. 写 custom.json：order（section 排序）/ exclude（裁剪无关经历）/ overrides（summary 与技能按 JD 重写）
  4. 渲染独立 HTML：python3 scripts/renderresume.py master/master.json --custom versions/<日期公司岗位>/custom.json --out versions/<日期公司_岗位>/resume.html

- 产出 resume.html（独立单文件，浏览器打开 → 打印为 PDF）+ resume.txt（ATS 纯文本）+ 打印页数估算

  1. 版本归档：投递版本放 versions/YYYY-MM-DD公司岗位/，已投版本不可变；改母版不动旧版本
  2. 针对性调整：关键词自然植入、软性要求强调、无关经历删（用 exclude，不动母版）

完整约定（工作区目录结构、版本命名、维护操作、禁忌）见 references/master-versioning.md。母版只增不减，定制只发生在版本层——这是本技能与「一次性改写简历」的本质区别。

ATS 隐形关卡

关键词自然植入不堆砌（「使用 Python 开发数据处理 pipeline，效率提升 60%」>「熟练使用 Python」）；标准格式避免表格图片；动词开头×结果收尾。ATS 纯文本自检用渲染产出的 resume.txt。

雇主视角：JD 诊断与简历筛选

JD 三问

候选人读完知道岗位解决什么问题吗？「必须有」和「加分项」分开了吗？薪资范围写了吗？

HR 侧资源

  • JD 写作规范 → references/hr-jd-writing.md
  • 简历筛选三层法 → references/resume-jd-match.md 相关章节

参考文档（按需读取）

文档 什么时候读
references/jd-decoding.md 需要解码 JD 深层信息时
references/resume-jd-match.md 做 JD↔简历匹配改写时
references/resume-optimization.md 优化简历表达时（Summary 钩子/STAR 公式/ATS）
references/hr-jd-writing.md 雇主侧写 JD 时
references/master-versioning.md 建立母版、派生版本、维护投递版本时
assets/master-template.json 新建母版时（字段结构模板）
assets/resume-template.html 需要调整简历版式/打印样式时（唯一样式真源）
scripts/render_resume.py 渲染母版 → HTML/TXT 时（python3 scripts/render_resume.py -h）

下游协作

触发条件 推荐
简历改好要投 taxue-career-channel
简历方向不对 taxue-career-direction
面试 taxue-career-interview

DO NOT

  • 面试准备 → taxue-career-interview
  • 选 Offer/谈薪资 → taxue-career-offer
  • 从零创建新 skill → skill-creator

语言

  • 用户用中文就用中文回复，用英文就用英文回复
  • 中文回复遵循《中文文案排版指北》

*taxue-career-resume v3.1.0 — 诊断 · 解码 · 改写 · 生成 · 优化 · 母版到版本产出**