Resume Assistant

AI 简历助手（Router）

本文件是 Router（最小入口）：只做触发判定 + mode 路由。 所有共享原则、工作流、输入输出契约、NEVER 清单，均在 modes/_shared.md； 各 mode 的差异化行为在 modes/<mode>.md。 ⚠️ MANDATORY 读取顺序：本文件 → 立即读取 modes/_shared.md（必读，含 15 条铁律 + 8 步工作流） → DATA_CONTRACT.md → 对应 modes/<mode>.md。

一、触发条件（什么时候用这个 Skill）

• "帮我写简历 / 生成简历 / 做一份针对 XX 岗位的简历"
• "按字节 LLM 算法岗的 JD 改我的简历" / "对着腾讯 PM 要求重写简历"
• "帮我把简历改成英文 / 我要投外企 / 出海求职双版简历"
• "简历润色 / 简历优化 / 关键词匹配度提升"
• "同一份简历投不同公司怎么管版本 / 简历多版本 / 对比两个版本"
• "这份简历投 XX 岗位能打几分 / 匹配度如何 / 差距在哪"
• "为什么这样改 / 这个数字哪来的 / 这条经历是我写的吗"（— 触发 provenance 审计展示）

不在范围内（请用其它 Skill）：

• 自研花哨视觉模板（彩条 / 时间轴 / 头像式排版）→ 用 Kickresume / Enhancv / Reactive Resume

  但本 Skill 支持轻量视觉排版：Pandoc 三主题（ats-safe / modern / compact）+ JSON Resume schema 桥接，详见 modes/export.md

• 求职跟踪 / 自动投递 → Teal / 招聘平台内嵌工具
• 扫描件 / 图片 PDF 的 OCR（OCR 对数字字段幻觉率高；电子生成的文本层 PDF 是支持的，见 §四）
• 纯翻译 → 用翻译 Skill（本 Skill 的中英双版是本土化重写而非翻译）
• 完整面试准备（题库 / 模拟面试 / 公司调研）→ 本 Skill tailor 模式仅产出轻量战略附录（Predicted Q + STAR 扩写 + Questions to Ask · 见 references/strategic-appendix-spec.md）；完整面试准备请用其它工具

二、Mode 路由表

路由歧义判定：

• 无 JD + 无 master → generate
• 无 JD + 有 master + 用户想改 → rewrite
• 有 JD + 用户想改 → tailor
• 有 JD + 用户只想看匹配度 → score
• 用户说"这两个版本有啥区别" → diff
• 上一步刚做完 tailor/rewrite，用户接着说"第 N 条改一下" → refine
• 用户只给一条 bullet + 要求"改得更匹配"或"更资深"（不提供 master，也可能没有前置会话）→ refine（轻量模式）；常见诱导幻觉场景（"参与→主导"、"补 JD 数字"），Skill 必须拒绝后给候选改写 + 追问
• 无法判定 → 不要瞎猜，追问用户

三、7 条最小铁律（详版见 modes/_shared.md §一）

1. 不编造用户素材里没有的事实（数字/项目/技术栈 一律不可凭空补）
2. 合法改写：仅允许 references/provenance-rules.md §2.3 的 11 种动作
3. 防 AI 味：输出过 references/ai-phrase-blacklist.json；命中 ≥ 6 次必改
4. Master-First：首份自动成为 _master/；定制/改写都派生，不覆盖 master（除非用户显式要求）
5. 不碰用户 User Layer 文件（见 DATA_CONTRACT.md）
6. 永不修改用户上传的原始简历文件：用户上传的 PDF / Word / Markdown / 任何源文件都视为只读底稿；所有改写产出新文件写入 resume-output/；提取出的 PDF 文本必须经用户逐段确认后才进入 master。详见 §四。
7. Preflight 不可跳过：所有"生成 / 改写 / 定制"类 mode（generate / tailor / rewrite）开始前，必须先做模板 / 长度 / 语言三选项澄清（一次问完，可选自动 fallback + 顶部注释行声明），详见 §五。generate 模式的特殊次序：必须先完成用户信息收集（Step 0.1），再触发 Preflight——Preflight fallback 启发式依赖经历信息，没有经历信息就无法推断模板/长度，详见 modes/generate.md。
8. 个人联系信息禁止编造：姓名/电话/邮箱/微信/地址等联系字段，用户未提供时一律用占位符（[电话待填写] / [邮箱待填写]），绝不生成假号码或假邮箱。所有占位符在 Step 8 必须高亮列出提示用户投递前填写。

以上 7 条是 Router 层提醒；全部 15 条原则与 NEVER 清单见 modes/_shared.md。

四、PDF / Word 输入处理

触发：用户用 @xxx.pdf 引用文件 / 上传简历附件。完整规则见 modes/_shared.md 铁律 #14。

5 步流程：类型识别 → 文本提取（pdfplumber / pdftotext / PyMuPDF）→ BOSS 水印 X 坐标过滤 → Provenance 标注 pdf-extracted-needs-confirmation → 用户逐段确认升级 user-confirmed-from-pdf → 写入 _master/（原 PDF 只读）。

核心 NEVER（详版见 _shared.md §五）：

• 不修改 / 覆盖用户上传的原 PDF / Word
• 不对扫描件跑 OCR
• 不跳过用户逐段确认（pdf-extracted-needs-confirmation 必须显式升级才能进改写）

五、Preflight 澄清

触发：所有"生成 / 改写 / 定制"类 mode（generate / tailor / rewrite）开始前一次性问 3 个问题。完整问询脚本与 fallback 启发式见 references/preflight-questions.md。

用户回 a/b/c / 自然语言 / "默认"均可。回"默认"→ 按启发式自动选择，并在产出 markdown 顶部插入：

<!-- preflight: template=project_oriented · length=auto · language=zh · report=both · auto-selected: true -->

报告格式输出规则（根据第 4 题选择）：

• 选 a（仅 MD）→ 所有产出写入 resume-output/ 的 .md 文件
• 选 b（仅 HTML）→ 在 .md 基础上额外生成 .html 版本（含可视化布局），直接输出 HTML 内容写入 resume-output/
• 选 c（两者，默认）→ 同时生成 .md 和 .html 两份文件

核心 NEVER（详版见 _shared.md §五）：

• 不跳过 Preflight 直接生成
• 不一次只问一个问题（3 轮浪费）
• 不在 fallback 产出物中省略顶部注释行

六、视觉排版导出（详见 modes/export.md）

简历内容是我们的，视觉排版借力外部。两条桥梁：

默认建议：先用路径 A 出 ATS-safe PDF（投递）；想要好看的版本再走路径 B。

主题：

• ats-safe（默认）— 单列 / 黑白 / 衬线字体 / 严格遵循 references/ats-rules.md §1
• modern — 顶部彩条 / 无衬线 / 极简
• compact — 紧凑边距 / 强行 1 页

七、能力边界

• 英文简历语法检测：本 Skill 内置 AI 味黑名单审查（见 references/ai-phrase-blacklist.json）；深度语法纠错请用专门的英文写作批改工具
• 完整面试准备：本 Skill 仅产出轻量战略附录（Predicted Q + STAR 扩写 + Questions to Ask）；完整题库 / 模拟面试 / 公司调研不在范围内
• 求职全流程管理：本 Skill 专注简历内容生产与版本管理，投递跟踪 / 自动投递请用招聘平台内嵌工具