Resume Builder

简历生成器 (resume-builder)

一站式求职自动化工具集：多渠道职位搜索 + AI匹配打分 + 定制简历生成 + 多格式导出。

自适应接入（personal-twin，P2）

生成简历/选岗/技能差距分析前，先读取用户画像参数（见 personal-twin/references/adaptation-guide.md 的读取命令）：

• 素材详略：按 adaptation.<领域>.depth 决定某技能在简历里的篇幅——level≥3 的领域（如机器视觉） 可写"独立完成/能应用"级别的量化描述；level≤2 的领域只能写"学习中/了解"，严禁夸大。
• 硬约束：hard_facts.constraints 含"不走施工现场/不读博"时，投递建议必须过滤施工/外业岗， 优先 AI 视觉、仿真等非现场方向；weak_top3 可补充"建议投递的成长岗"。
• 坑点：hotspots 命中技能时，面试准备部分提示"你曾在这踩过坑，建议补强"。
• 读不到画像按默认执行，不阻塞。

核心能力

1. 多渠道职位搜索

• BOSS直聘：关键词+城市+分页+薪资/经验/学历筛选，明文薪资（绕过字体反爬），需要Cookie
• 中南大学就业网：宣讲会+招聘公告，含职位列表表格，校招核心渠道，不需要Cookie
• 实习僧：实习岗位，按城市抓取，不需要Cookie

2. AI匹配打分

• 5维度评分：技能40% + 经验25% + 项目20% + 学历15%
• 已匹配/缺失技能分析
• 优势/差距分析
• 投递建议（强烈推荐/可以尝试/不建议）
• 面试准备建议

3. 定制简历生成

• 双Agent Drafter-Reviewer循环：Drafter起草 → Reviewer独立评审（7维度）→ 循环修订2轮
• JD预分析报告（8维度）：岗位角色摘要/核心要求拆解/匹配度分析/技能差距/薪资参考/简历定制建议/面试准备/投递建议
• 基于Obsidian知识库真实项目经历，严禁编造
• ATS友好，量化成果，去AI味

4. 多格式导出

• Markdown源文件（可编辑）
• PDF（Chrome headless，带头像，ATS友好，可选中文字）
• Word（python-docx，可编辑，带头像）

5. 一键求职流程（v2）

• 多渠道合并搜索：BOSS直聘 + 中南大学就业网 + 实习僧，统一格式，自动去重
• BOSS岗位详情抓取：自动获取完整JD（非列表页简短描述），简历生成更精准
• 交互式选岗：搜索匹配后暂停，展示Top 20岗位清单，让用户勾选要生成的岗位
• 搜索 → AI匹配 → 选岗（自动/交互/指定）→ 逐个生成定制简历
• 全程自动化，约17-35分钟完成Top 3
• 输出汇总报告 + 文件清单

6. 技能差距学习路径

• 解析缺失技能：从JD分析报告中自动提取"缺失技能"列表，按权重排序
• 生成学习路径计划：用LLM为每个缺失技能生成完整学习路径（知识树+学习阶段+资源推荐+成果检验标准）
• 半自动触发：简历生成后自动展示缺失技能，询问用户要学哪个，确认后调用 topic-knowledge-base 建完整知识库
• 视频教程联动：可选调用 video-to-knowledge 抓B站/YouTube教程
• 学习闭环：学完后说"更新简历"，重新扫描知识库并生成更强的简历
• 形成"找工作→发现差距→学习→更新简历→再找工作"的完整闭环

脚本位置

所有脚本在 skills/resume-builder/scripts/：

配置文件

触发指令

一键求职流程（推荐，全自动）

一键求职 关键词=机器视觉工程师 城市=长沙
找工作 智慧工地工程软件开发工程师
帮我搜xxx岗位并生成简历

交互式选岗（推荐，你掌控生成哪些）

一键求职 关键词=机器视觉 交互模式
找工作 算法工程师 我自己选岗位

流程：搜索+匹配完成后，展示Top 20岗位清单，你输入编号（如"1,3,5"或"1-5"或"top5"），确认后生成。

只搜索+匹配（不生成简历，先看岗位）

搜索岗位 机器视觉工程师 长沙 只看岗位
找工作 xxx 先不生成简历

完成后展示岗位清单，你可以选择后续生成。

指定搜索渠道

一键求职 关键词=xxx 只用BOSS直聘
一键求职 关键词=xxx 渠道=BOSS,中南就业网
找实习 关键词=算法 只用实习僧

默认三个渠道都搜（BOSS+中南就业网+实习僧）。

仅搜索职位

搜索 BOSS直聘 机器视觉工程师 长沙
搜索 中南大学就业网 宣讲会
搜索 实习僧 长沙 算法

仅匹配打分

匹配度分析 岗位文件=jobs.json
给这些岗位打分

仅生成简历（单岗位）

生成简历 方向=机器视觉工程师
更新简历 方向=控制工程
帮我做一份 AI算法工程师 的简历

只生成 Markdown（不导出 PDF/Word）

生成简历 方向=xxx 只导出md

技能差距学习路径

帮我分析缺什么技能
技能差距学习
JD分析后帮我建学习路径
我缺什么技能
学完更新简历
帮我学XX技能

工作流（Agent 必须严格遵循）

方式A：一键求职流程（推荐，全自动）

步骤1：确认参数

• 从用户指令中提取：关键词（必填）、城市（默认长沙）、生成数量（默认Top 3）、搜索渠道（默认全部三个）
• 如果用户没说关键词，询问：请问想搜索什么岗位关键词？（如：机器视觉工程师、软件开发、算法工程师等）

步骤2：运行一键流程（多渠道+BOSS详情）

python "<skill目录>\scripts\job_pipeline.py" \
  --keyword "<关键词>" --city "<城市>" --top 3 --pages 2 --max-match 15 \
  --channels boss,csu,shixiseng

• 自动完成：多渠道搜索（BOSS+中南就业网+实习僧，合并去重）→ AI匹配打分（15岗位）→ 自动选Top 3 → 逐个生成简历（自动抓取BOSS岗位完整JD + JD分析 + 双Agent循环 + PDF/Word导出）
• 预计17-35分钟
• 输出到 E:\obsidian\rein\简历库\<关键词>_<时间戳>\

步骤3：汇报结果

• 列出各渠道搜索到的岗位数、合并去重后总数、匹配度排名、生成的简历清单
• 展示输出目录和文件结构
• 询问：需要调整关键词、生成更多岗位，或修改简历内容吗？

方式A+：交互式选岗（推荐，你掌控生成哪些）

阶段1：只搜索+匹配（不生成简历）

python job_pipeline.py --keyword "<关键词>" --city "<城市>" --skip-generate \
  --channels boss,csu,shixiseng

• 完成多渠道搜索 + AI匹配打分
• 自动展示 Top 20 岗位清单（含匹配度、岗位、公司、薪资、来源）

阶段2：展示清单，等用户选择

向用户展示岗位清单，说明选择方式：

💡 选择方式：
  - 输入编号（多个用逗号分隔）: 1,3,5
  - 输入范围: 1-5
  - 输入 all: 全部生成
  - 输入 top3 / top5 / top10: 自动选前N个
  - 输入 exit: 退出不生成

阶段3：根据用户选择生成简历

python job_pipeline.py --keyword "<关键词>" --skip-search --skip-match \
  --select "1,3,5" --output "<上一阶段的输出目录>"

• --skip-search --skip-match 复用阶段1的结果，不重复搜索
• --select 指定用户选择的岗位编号
• 生成简历时自动抓取BOSS岗位完整JD

方式B：分步操作（灵活控制）

步骤1：搜索职位

BOSS直聘（需要Cookie）：

python scripts/boss_client.py "<关键词>" --city <城市> --pages <页数> --output jobs.json

中南大学就业网（不需要Cookie）：

python scripts/csu_career.py --type all --pages 3 --detail --output csu.json

实习僧（不需要Cookie）：

python scripts/shixiseng_client.py --city <城市> --pages 10 --keyword <关键词> --output interns.json

步骤2：AI匹配打分

python scripts/job_matcher.py --jobs jobs.json --output match.json --top 10 --max-jobs 15

步骤3：用户选择岗位

• 向用户展示匹配度排名（Top 10）
• 询问：请选择要生成简历的岗位编号（可多选，如1,3,5）

步骤4：生成简历（对每个选中的岗位）

python scripts/generate_resume.py \
  --scan scan_result.json \
  --personal config/personal_info.json \
  --role "<岗位名称>" \
  --jd "<JD文件路径>" \
  --output "<输出路径>/简历.md" \
  --analyze-output "<输出路径>/JD分析报告.md" \
  --review-output "<输出路径>/评审历史.json"

步骤5：导出PDF+Word

python scripts/export_pdf.py <简历.md> --output <简历.pdf>
python scripts/export_docx.py <简历.md> --output <简历.docx>

方式C：技能差距学习闭环（找工作→发现差距→学习→更新简历）

触发时机

• 简历生成完成后，Agent 自动检查 JD 分析报告中的缺失技能
• 或用户主动说：帮我分析缺什么技能、技能差距学习、我缺什么技能

步骤1：解析缺失技能

python scripts/skill_gap_learning.py \
  --jd-report "<JD分析报告路径>" \
  --output "<简历生成目录>/技能差距" \
  --list

• 从 JD 分析报告中解析"缺失技能"列表
• 按权重排序（越靠前越重要）
• 展示 Top 5 缺失技能

步骤2：生成学习路径计划

python scripts/skill_gap_learning.py \
  --jd-report "<JD分析报告路径>" \
  --output "<简历生成目录>/技能差距" \
  --top 3

• 为 Top N 缺失技能生成完整学习路径计划
• 每个技能的学习路径包含：技能概述、知识树（先总后细）、学习阶段（入门→基础→进阶→实战）、推荐学习资源（web+视频）、成果检验标准、跟目标岗位的关联
• 输出 缺失技能汇总.md + 学习路径_<技能名>.md

步骤3：展示并询问用户

向用户展示：

• 缺失技能列表（按权重排序，Top 5）
• 最关键技能的学习路径计划摘要
• 询问：要为哪个技能建知识库？（默认推荐最关键的1个，输入编号或"跳过"）

步骤4：调用 topic-knowledge-base 建库

用户确认后，调用 topic-knowledge-base skill：

• 关键词 = 技能名称（如"PyTorch深度学习框架"）
• 建库路径 = E:\obsidian\rein\<技能名>\
• 建库结构：_知识谱系.md + 分层目录 + 各 _总览.md + 知识点笔记 + _log.md

步骤5：（可选）视频教程联动

如果用户说"还要视频"，调用 video-to-knowledge skill：

• 搜索 B站/YouTube 相关教程
• 下载→转写→总结→写入 Obsidian

步骤6：学习完成后更新简历

用户学完后，说：更新简历

• 重新扫描知识库（scan_knowledge.py）
• 重新生成简历（匹配度会提升）
• 形成完整闭环：找工作→发现差距→学习→更新简历→再找工作

BOSS直聘Cookie配置

首次使用BOSS直聘搜索需要配置Cookie：

1. 在浏览器中打开 https://www.zhipin.com，扫码登录
2. 用Cookie-Editor插件导出为Netscape格式，或从开发者工具复制Cookie字符串
3. 导入Cookie：

# 从文件导入（Netscape格式）
python scripts/parse_cookie.py  # 修改脚本中的文件路径

# 或从字符串导入
python scripts/boss_client.py --from-string "cookie字符串"

4. 验证：python scripts/boss_client.py（无关键词时只验证Cookie有效性）

Cookie失效时（code=37风控），重新登录并导入即可。

个人信息配置

个人信息已填写完整，如需修改编辑： skills/resume-builder/config/personal_info.json

包含：姓名、电话、邮箱、性别、年龄、城市、教育背景、GPA、英语证书、校园经历（学委/就业指导中心助理/奖学金）、实习经历、求职意向。

知识库扫描配置

扫描三个库：02-学习库、03-项目库、04-简历成长库，排除简历素材库.md。

项目笔记需要包含：项目名称、状态、技术栈、简介、成果/产出。

重新扫描：

python scripts/scan_knowledge.py --output scan_result.json

红线（必须遵守）

1. 只读取 Obsidian 知识库，不修改、不删除原笔记
2. 所有项目经历必须来自知识库，严禁编造不存在的项目、成果、技能
3. 个人信息从配置文件读取，不编造姓名、电话等隐私信息
4. 输出只写入 E:\obsidian\rein\简历库\，不触碰其他目录
5. 每次生成保留历史版本，不覆盖之前的简历
6. JD搜索结果仅供参考，简历内容以知识库真实经历为准
7. 不自动覆盖用户手动修改的简历，生成新版本而非覆盖
8. BOSS直聘Cookie是用户隐私，不输出、不分享、不上传到外部
9. 职位搜索遵守目标网站robots协议和使用条款，控制请求频率

常见问题

一键流程太慢怎么办？

• 用 --top 1 只生成1份简历（约10分钟）
• 用 --skip-search --jobs-file jobs.json 跳过搜索，用已有岗位文件
• 用 --skip-match --match-file match.json 跳过匹配，用已有匹配结果

BOSS直聘搜索报错（code=37风控）

• Cookie失效，重新登录 zhipin.com 并导入新Cookie
• 检查 data/boss_cookies.json 是否包含 __zp_stoken__
• 降低搜索频率，避免短时间内大量请求

PDF导出失败

• 检查Chrome路径：C:\Program Files\Google\Chrome\Application\chrome.exe
• 已改用Chrome headless（非weasyprint），不需要GTK运行时
• 如果Chrome不存在，会自动尝试Edge

知识库扫描不到项目

• 检查 config/scan_config.json 中的 scan_vaults 配置
• 项目笔记需要在 03-项目库 目录下，或有 project_name frontmatter
• 可用 scan_knowledge.py 单独运行查看扫描结果

简历内容太简单/评分低

• 知识库中的项目笔记需要包含：项目简介、技术栈、成果/产出、技术要点
• 参考 03-项目库 下的项目笔记格式，补充更多细节
• 可以在 04-简历成长库/简历素材库.md 中追加可直接使用的简历片段
• 岗位越具体（如"机器视觉算法工程师" vs "软件开发"），简历生成质量越高

想调整简历风格

• 编辑 generate_resume.py 中的 DRAFTER_SYSTEM/REVIEWER_SYSTEM，调整输出格式要求
• 编辑 export_pdf.py 中的 RESUME_CSS，调整PDF样式
• 编辑 export_docx.py，调整Word样式

头像显示异常

• 头像必须是标准JPEG格式（不能是WEBP），路径：assets/avatar.jpg
• 建议2:3比例证件照，用Pillow转换格式

中南大学就业网/实习僧搜不到相关岗位

• 这两个渠道岗位数量有限，长沙的技术岗位可能较少
• 建议用 --city 全国 扩大范围
• 或用BOSS直聘作为主渠道，中南大学就业网作为校招补充

多渠道搜索怎么配置？

• 默认三个渠道都搜：--channels boss,csu,shixiseng
• 只用BOSS：--channels boss
• BOSS+中南就业网：--channels boss,csu
• 只搜实习：--channels shixiseng
• 三个渠道的结果会自动合并去重，统一格式

BOSS岗位详情抓取是什么？

• 默认开启：生成简历前自动抓取 BOSS 岗位详情页的完整 JD
• 列表页的岗位描述通常只有1-2句话，详情页有完整的岗位职责和任职要求
• 用完整 JD 生成的简历，匹配度和质量会显著提升
• 关闭详情抓取（更快）：加 --no-detail 参数
• 中南就业网和实习僧的岗位不支持详情抓取，用列表页数据

交互式选岗怎么用？

• 方式1（两阶段，推荐）：
  • 阶段1：python job_pipeline.py -k "关键词" --skip-generate（只搜索+匹配，展示岗位清单）
  • 阶段2：python job_pipeline.py -k "关键词" --skip-search --skip-match --select "1,3,5"（根据选择生成简历）
• 方式2（直接交互）：python job_pipeline.py -k "关键词" --interactive（搜索匹配后自动暂停，等待输入）
• 选择方式：输入编号（1,3,5）、范围（1-5）、all、top3/top5/top10、exit

--skip-generate 是什么？

• 只执行搜索+匹配，不生成简历
• 用于交互式选岗的第一阶段：先看有哪些岗位，再决定生成哪些
• 完成后会展示 Top 20 岗位清单，并提示下一步命令
• 配合 --skip-search --skip-match --select "编号" 可以复用结果，不重复搜索

技能差距学习路径怎么用？

• 自动触发：简历生成完成后，Agent 自动检查 JD 分析报告中的缺失技能，生成学习路径计划
• 手动触发：说帮我分析缺什么技能或技能差距学习
• 生成学习路径：python scripts/skill_gap_learning.py --jd-report <JD报告> --output <目录> --top 3
• 只看缺失技能列表：加 --list 参数，不生成学习路径
• 建知识库：选择要学的技能后，调用 topic-knowledge-base skill 建完整知识库
• 视频教程：可选调用 video-to-knowledge skill 抓 B站/YouTube 教程
• 更新简历：学完后说更新简历，重新扫描知识库并生成更强的简历

学习路径计划包含什么？

• 技能概述（是什么、为什么重要、在岗位中的作用）
• 知识树（核心概念→分支领域→具体技术→工具/框架，先总后细）
• 学习阶段（入门→基础→进阶→实战，每个阶段列知识点和预计时间）
• 推荐学习资源（web搜索关键词、视频搜索关键词、经典书籍/课程）
• 成果检验标准（学完能做什么、能解决什么问题、简历上可以怎么写）
• 跟目标岗位的关联（在JD中的权重、掌握后匹配度能提升多少）

一次学几个技能？

• 默认只生成 Top 3 技能的学习路径（用 --top 控制）
• 建议一次只集中学1个最关键的（权重最高的），避免贪多嚼不烂
• 学完一个再学下一个，逐步提升简历匹配度

学习路径跟 topic-knowledge-base 什么关系？

• skill_gap_learning.py 只生成"学习路径计划"（框架和方向）
• 具体的知识库内容（知识点笔记、搜索结果、_知识谱系.md）由 topic-knowledge-base skill 生成
• 工作流：skill_gap_learning 生成计划 → 你确认要学哪个 → 调用 topic-knowledge-base 建完整知识库
• 不重复造轮子，复用已有的建库能力