Resume AI Help

简历 AI 帮你写

面向学员端完成简历内容优化。只使用用户提供的简历，以及 gaodun-job MCP 下发的静态 Prompt、模块配置和 HTML 模板；不读取后端源码，不调用简历业务接口，不落库。

核心契约

每一步都必须满足进入条件后才能执行，并产生明确产物后才能进入下一步。岗位确认是硬门禁，岗位值不是绝对必填：缺少意向岗位时询问一次；用户给出岗位则定向优化，用户明确不填或要求通用优化则记录跳过并继续。不得把岗位问题混入字段追问。

路由与分支

用户已提供整份简历并泛化要求“优化简历”时，直接走整份优化；不再询问范围、模板或输出格式。只有用户明确限定字段时才缩小范围。

意向岗位确认门禁

何时进入

• 单字段或整份内容优化：必须执行岗位确认。
• 仅排版：不执行岗位确认，直接解析和渲染。
• 简历已有明确 position：视为已确认，不重复询问。

决策分支与产物

整份流程的机器门禁：init 返回 positionMissing=true 时，必须先完成上表分支；有岗位执行 set-position --position '<目标岗位>'，明确跳过执行 set-position --skip。在此之前 next 必须拒绝推进。

单字段流程没有 runner 状态文件，但门禁语义相同：确认结果写入 fields.json.position；用户明确跳过时写空值，由脚本统一填“无”。

不可违背的执行断言

• 用户上传整份简历并泛化要求优化时，默认且立即执行整份优化并生成 HTML + PDF；整份简历优化的最终交付物固定为 HTML 和 PDF，并自动进入 Phase 5（即本文“汇总/渲染”步骤）。禁止询问“希望怎么优化”，不得提供“整份重写 / 诊断 / 重点字段”选项，也不得推荐或切换到 resume-diagnosis。
• 禁止询问或提供 Word / PDF / HTML 输出格式选择；默认模板固定为 default。
• --resume-type 只使用 CLI 枚举键，例如 havingInternshipExperience；禁止数字别名，也不得让用户选择 resumeType。
• 每个优化字段无条件走两阶段，第一个动作恒为追问 Prompt；问题产生后用户可全部跳过，但展示追问后必须结束当前回复。不得把“用户尚未回答”解释为“全部跳过”。
• 整份简历必须使用 scripts/full_resume_runner.py，禁止由模型自行维护循环下标。优化结果逐条累计到 overrides.json；仍有未处理项目，runner 会禁止提前生成 HTML。没有需要优化的字段时直接进入渲染。
• 用户明确跳过追问时执行 skip-questions --state runner-state.json --confirmed-by-user。优化响应通过 complete --state runner-state.json --response-file optimization-response.json 传递 LLM 原始 JSON；禁止用 complete --resume。

全局约束

1. Prompt、模板和模块配置默认只通过一次 resume_resource_bundle_get 获取；旧的 resume_prompt_get、resume_module_config_get、resume_template_get 仅用于整任务兜底，不得读取后端工程作为运行依赖。
2. MCP 只接收资源查询参数。简历正文、追问答案、优化结果和个人信息不得传给 MCP。
3. MCP 返回值原样保存为 UTF-8 JSON，再交给 scripts/materialize_resources.py；不得手工拆 JSON、复制 Prompt 或改写 HTML。
4. 简历解析只用 scripts/resume_parse.py；整份编排只用 scripts/full_resume_runner.py；HTML 只用 scripts/render_resume_html.py；HTML 转 PDF 只用 scripts/html_to_pdf.py。
5. 多行 JSON、简历正文和问答通过文件传递，不放进 shell 参数。模型原始响应只用 scripts/save_response.py 从 stdin 落盘，禁止 shell > 重定向或临时脚本转写。
6. 每个进入优化的字段必须先执行追问 Prompt。返回 3 个问题时，展示后停止；只有用户回答或明确跳过才能继续。返回 questions: [] 时不打扰用户，直接优化。
7. 空变量和跳过答案由脚本填“无”，不得编造用户信息。
8. 追问结果必须是 3 个非空问题或零问题，不允许残缺；优化结果必须含非空 resume。解析失败只允许修复一次并再校验一次。

流程总览

准备 MCP 资源

默认执行“一次 MCP 业务调用 + 一次 Python 执行”。宿主只把完整 tool result 保存为一个 UTF-8 JSON 文件，禁止逐字段复制、拆分或重复启动 Python。详细协议见 references/pipeline.md。

单字段

1. 进入条件：已确定 dataFieldCode，并完成岗位确认。

2. 从 references/field-config.json 取得该字段的 promptOneId/promptTwoId，调用一次 resume_resource_bundle_get {"prompt_ids":["<promptOneId>","<promptTwoId>"]}。

3. 将完整响应保存到资源目录之外的临时 JSON 文件，然后只启动一次 Python：

   python scripts/materialize_resources.py ingest-bundle --mode single \
     --input <bundle-response.json> --out-dir <资源目录> \
     --prompt-ids <promptOneId,promptTwoId>
   

整份简历

1. 进入条件：用户已提供整份简历；必须在 resume_parse.py emit-template/finalize 之前准备资源。
2. 调用一次 resume_resource_bundle_get {"include_all_prompts":true,"include_module_config":true,"theme":"default"}。
3. 将完整响应保存到资源目录之外的临时 JSON 文件，然后只启动一次 ingest-bundle --mode full。脚本同时校验、转换模板、写 manifest 并事务替换资源目录；成功后不得再单独运行 verify。
4. 使用已物化的 resume-module-config.json 执行解析，再执行 runner init。
5. 若输出 positionMissing=true：立即执行岗位确认门禁；未完成前不得调用 next。

仅排版调用一次 resume_resource_bundle_get {"include_module_config":true,"theme":"default"}，随后执行一次 ingest-bundle --mode layout。旧路径诊断可用 verify；--layout-only 与 --prompt-ids/--field-config 互斥。

单字段执行

1. 进入条件：岗位已确认，字段类型和原文已确定。输出 fields.json，其中包含 position。
2. 执行 aihelp.py render --stage ask。输出渲染后的追问 systemPrompt/userContent。
3. 调当前模型，用 save_response.py 保存 ask-response.json，再执行 parse-ask。
4. 分支：
   • 3 个问题：展示问题并停止；用户回答后输出 qa.json。
   • questions: []：无需用户输入，直接进入优化。
   • 非法响应：只修复一次；仍非法则停止。
5. 执行 aihelp.py render --stage opt，保存 optimization-response.json，再执行 parse-opt。
6. 完成条件：解析得到非空 resume；只交付该字段内容。

整份简历编排（本地扩展）

处理前必须阅读 references/analysis-resume-rules.md 和 references/pipeline.md；结构不清楚时再读 references/resume-schema.md。

1. 进入条件：已提供整份简历。提取文本、填充解析模板，并用 resume_parse.py finalize 输出 finalized.json。
2. 进入条件：解析完成且基础资源已物化。执行 full_resume_runner.py init，输出 runner-state.json、requiredPromptIds 和岗位状态。
3. 进入条件：岗位门禁已解除、所需 Prompt 已物化。重复执行 next，只按其返回动作推进：
   • ask：调用追问模型；3 问则展示后停止，零问则执行 no-questions。
   • 用户回答：保存 qa.json，执行 answers --qa-file qa.json。
   • 用户明确跳过追问：执行 skip-questions --confirmed-by-user；仍进入优化。
   • optimize：调用模型，用 complete --response-file 保存结果。
   • 字段失败：由用户选择重试、skip-item --confirmed-by-user 或停止。
4. 输出：所有结果按 (moduleCode, dataSort, dataFieldCode) 逐条累计到 overrides.json；不得自行维护循环下标。
5. 只有 next 返回 render_html 后才能生成 HTML；仍有未处理字段时禁止提前导出。

模型调用或会话中断后，从 runner-state.json 继续，不得重新初始化覆盖进度。

交付与降级

• 单字段：只返回优化后的字段内容。

• 整份简历：默认同时交付 HTML 和 PDF。HTML 渲染成功后，立即执行一次：

  python scripts/html_to_pdf.py --html <简历.html>
  

  输出到 HTML 同目录同名 .pdf；脚本返回非零或 PDF 校验失败时，只降级 PDF，仍交付 HTML 并明确说明。

• 编辑事实源：HTML 是唯一可编辑事实源，PDF 是从 HTML 重新生成的只读产物。用户后续要求修改内容或样式时，一律先改 HTML（或改 finalized.json/overrides.json 后重新渲染），再用 html_to_pdf.py 重新导出 PDF，保证两份产物同步。禁止直接编辑 PDF。

• 模板缺失或转换失败：仍交付已完成的优化内容，并明确 HTML/PDF 未生成。

• 某字段失败：保留已完成结果；等待用户选择重试、跳过该字段或停止。

• 不在日志或 manifest 中保存完整电话、邮箱、简历正文、问答或模型响应。

交付结束语

整份优化交付 HTML + PDF 后，固定以以下话术收尾（路径替换为实际产物路径）：

优化版简历已生成：

• HTML：.../张三的简历.html（浏览器打开可预览、打印）
• PDF：.../张三的简历.pdf（可直接投递）

如果想调整内容，直接在对话里告诉我要改哪里，我会改完同步更新 HTML 和 PDF；也可以下载 PDF 自行使用，或在浏览器打开 HTML 后另存/打印。

常见错误

只有用户明确要求按具体 JD 匹配时，JD 缺失才构成卡点；其他优化不得因没有 JD 而停住。

内部映射边界

后端实现、接口、配置与 PromptId 的来源和影响分析不属于本 Skill，由服务端团队维护；不要把它们加入学员执行流程。