# Resume AI Help

> 用于直接改写、润色或优化简历内容。当用户要求「优化简历」「改写简历」「润色简历」「帮我写简历」「生成优化版简历」「把这段经历写得更好」，或上传整份简历并要求产出修改后的版本时触发。支持复现简历「AI 帮你写」两阶段追问与优化交互；整份优化固定生成 HTML 和 PDF，单字段优化只返回该字段。仅负责内容创作和改写，不执行整份简历诊断、问题清单或 6 维评分；用户仅要求分析问题、评审或打分时，改用 resume-diagnosis。

- Skill: `ahang1598/resume-ai-help` (Agent Skill, multi-file: 18 files)
- Install (CLI): `npx skillmds@latest add ahang1598/resume-ai-help`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/ahang1598/resume-ai-help/raw
- Safety review: pending (external: skill-scanner PASS, skillspector PASS)
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: Web & Frontend
- Author: ahang1598 (https://skillmd.com/u/ahang1598)
- Updated: 2026-09-09
- Page: https://skillmd.com/skills/ahang1598/resume-ai-help

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# 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

| 用户请求 | 进入条件 | 路径 | 产物 |
|---|---|---|---|
| 只优化一段或一个字段 | 已提供待优化原文 | 单字段优化 | 优化后的字段文本 |
| 优化已上传的整份简历 | 已提供完整附件或全文 | 整份优化 | 本地 HTML + PDF；失败时降级为已完成内容 |
| 只排版，不改内容 | 已提供整份简历 | 仅排版 | 本地 HTML |
| 诊断、评分、问题报告 | 请求重点是评价而非改写 | 改用 `resume-diagnosis` | 由对应 skill 决定 |
| 面试练习 | 请求重点是模拟面试或刷题 | 改用 `interview-brush` | 由对应 skill 决定 |

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

| 情况 | 动作 | 产物 / 状态 | 下一步 |
|---|---|---|---|
| 有一个明确岗位 | 直接采用 | `position=<岗位>`、`positionConfirmed=true` | 准备优化资源 |
| 没有岗位 | 单独询问一次目标岗位并停止 | 等待用户输入 | 收到答复后重新判定 |
| 用户明确不填或要求通用优化 | 接受跳过，不再追问 | `position=""`、`positionConfirmed=true`；Prompt 中岗位变量由脚本填“无” | 准备优化资源 |
| 只有岗位名称、没有 JD | 按岗位名称定向，不索要 JD | `position=<岗位>` | 准备优化资源 |
| 用户要求按具体 JD 匹配但未提供 JD | 询问 JD 并停止 | 等待 JD | 收到后继续；不得臆测 JD 要求 |
| 多个意向岗位且未指定主岗位 | 请用户选一个主岗位，或明确选择通用优化 | 等待选择 | 不得把冲突岗位要求混入同一版本 |

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

| 步骤 | 进入条件 | 动作 | 必须产物 | 分支 / 退出条件 |
|---|---|---|---|---|
| 1. 路由 | 收到用户请求 | 按“路由与分支”分类 | `single` / `full` / `layout-only` / 转交目标 | 转交即结束本 skill |
| 2. 岗位确认 | 路径包含内容优化 | 执行岗位确认门禁 | 已确认的岗位值或明确跳过记录 | 未确认则停止等待；仅排版跳过此步 |
| 3. 资源准备 | 路由和岗位状态已确定 | 一次获取并物化对应模式的 MCP 资源包 | 完整资源目录 | 失败则按资源失败语义停止；仅“不支持新工具”可整任务兜底 |
| 4. 输入准备 | 模块配置已物化 | 保存用户内容；整份简历再解析 | `fields.json` 或 `finalized.json` | 解析失败则报告并停止 |
| 5. 字段追问 | 字段原文和追问 Prompt 就绪 | 调模型、保存并解析响应 | 3 个问题或 `questions: []` | 3 问则等待；零问直接优化 |
| 6. 字段优化 | 用户已回答/明确跳过，或追问为零问 | 渲染优化 Prompt、调模型并校验 | 非空 `resume` | 失败可重试、跳过当前字段或停止 |
| 7. 汇总/渲染 | 单字段完成，或整份队列全部结束 | 单字段直接交付；整份累计 overrides 后渲染 HTML 并导出 PDF | 字段文本或 HTML + PDF | HTML 失败则降级交付已完成内容；PDF 失败只降级 PDF |

## 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](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：

   ```bash
   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](references/analysis-resume-rules.md) 和 [references/pipeline.md](references/pipeline.md)；结构不清楚时再读 [references/resume-schema.md](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：

  ```bash
  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

| 错误 | 正确处理 |
|---|---|
| 把意向岗位混入某字段的 3 个追问 | 岗位是前置门禁，必须单独询问一次 |
| 把岗位值当成绝对必填 | 用户明确要求通用优化时记录跳过并继续 |
| 没有 JD 就阻塞所有优化 | 只有用户明确要求“按 JD 匹配”时 JD 才是必需输入 |
| 同一版本同时迎合多个冲突岗位 | 先确定主岗位，或选择通用优化 |
| 追问后自动替用户作答 | 展示并停止，等用户回答或明确跳过 |
| runner 尚未返回 `render_html` 就导出 | 继续队列，直到 runner 明确放行 |

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。