taxueseek 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
- 首屏有没有「为什么要找你」？ 不是自我介绍，是价值主张。
- 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。
- 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）：
- 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）
- 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
- 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
- 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
- 提取 JD 核心要素（硬性门槛/核心能力/加分项）
- 逐段对照诊断：哪段经历没量化？哪个关键词缺失？
- 输出改写后的完整版本（原文 → 改法对照，不给抽象原则）
- 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
- 从简历解析/补全母版
master.json（字段见assets/master-template.json） - 从简历推断目标岗位类型（技术/业务/管理/内容/职能）
- 按岗位类型推断筛选标准
- 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
- 从 JD 反推理想候选人画像
- 给出简历应具备的要素清单
- 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）
- 拆解 JD：硬性要求 / 软性要求 / 关键词（ATS 依据）
- 匹配度自检：
python3 scripts/jd_resume_match.py jd.txt resume.txt（硬门槛命中/技能覆盖/量化指标/匹配分） - 写 custom.json：
order（section 排序）/exclude（裁剪无关经历）/overrides（summary 与技能按 JD 重写） - 渲染独立 HTML：
python3 scripts/render_resume.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
- 产出
- 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 - 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*