job-resume-skill

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原始内容

🎯 Job Resume Skill — Claude Code 自动化求职工作流

💼 基于 Claude Code 的求职助手:Boss直聘搜岗 → Excel 管理 → 智能生成自我介绍 + 定制简历 PDF

从刷 JD 到投递,把重复劳动交给 AI。


🤔 为什么需要这个工作流?

求职最耗时的从来不是面试——是 重复刷岗、手动筛 JD、逐个改简历

传统求职流程 ❌                          本工作流 ✅
───────────────                          ───────────────
刷Boss直聘 2 小时 ──► 筛出 20 个岗       自动抓取 + Excel 整理
每个岗手动复制 JD ──► 改一版简历 30 分钟  AI 根据 JD 定制简历
投了 30 家海投 ──► HR 一眼看出           每个岗位独立定制,ATS 优化
打招呼想半天 ──► 要么套话要么空白         自动生成匹配的 100 字自我介绍

✨ Skill 亮点

能力 说明
🔍 模板化搜岗 预设城市/岗位/薪资/规模/行业组合,支持多模板批量搜索
📊 Excel 可视管理 岗位信息自动写入 Excel,一目了然,勾选即筛选
💬 智能自我介绍 根据 JD 自动生成 100-150 字 Boss 打招呼话术,口语化不生硬
📄 定制简历 PDF 基于 JD 关键词重写工作经历,ATS 优化,Chrome 直接出 PDF
🎯 真实可信赖 只改表述顺序和措辞,不编造经历,保留所有量化数据
🔄 去重 自动去重、跨天排重

📦 包含的技能

技能 说明
/resume 传入 JD 文本或链接,直接生成针对性简历 + 匹配度评估 + 面试建议
/job-hunt search 自动搜索 Boss直聘岗位,去重后写入 Excel
/job-hunt apply 读取 Excel 勾选,批量生成自我介绍 + 定制简历 PDF

🚀 快速开始

1. 安装技能文件

skills/ 下的文件复制到 Claude Code commands 目录:

# 方法1:复制到全局 commands
mkdir -p ~/.claude/commands/求职工具
cp skills/resume.md skills/job-hunt.md ~/.claude/commands/求职工具/

# 方法2:复制到项目级 commands
cp -r skills/ .claude/commands/求职工具/

2. 配置模板文件

mkdir -p ~/Desktop/job-search/resumes
cp templates/resume_template.html ~/Desktop/job-search/
cp templates/job_templates.json ~/Desktop/job-search/

3. 填写个人信息

编辑 skill 文件中的占位符:

占位符 替换为
{{YOUR_NAME}} 你的姓名
{{YOUR_EMAIL}} 邮箱
{{YOUR_PHONE}} 电话
工作经历、教育背景、技能等 你的真实经历

4. 创建用户档案

基于 examples/profile_template.md 创建你的完整技能档案:

cp examples/profile_template.md ~/.claude/projects/-YOUR_PATH/memory/user_profile.md
# 编辑填写你的信息

5. 前置依赖

  • Claude Code CLI
  • browser-act — Boss直聘页面自动化(/job-hunt search 需要)
  • Google Chrome — 简历 HTML → PDF 渲染
  • xlsx skill — Excel 读写

📐 工作流程

/resume — 从 JD 直接生成简历

/JD 文本或链接
     │
     ▼
📖 获取 JD 内容(webReader)
     │
     ▼
🔍 关键词分级(P1必须/P2重要/P3加分)
     │
     ▼
🎯 匹配分析(技能档案 vs JD要求)
     │
     ▼
📝 生成简历 Markdown
     │
     ▼
💡 输出:简历 + 匹配度评估 + 面试建议

/job-hunt — 批量搜岗 + 批量出简历

/job-hunt search                         /job-hunt apply
     │                                         │
     ▼                                         ▼
 📋 选择搜索模板                            📖 读取勾选 + JD 缓存
     │                                         │
     ▼                                         ▼
 🌐 browser-act 自动抓岗                    💬 生成自我介绍(E列 ✓)
     │                                         │
     ▼                                         ▼
 🔄 去重                                     📄 定制简历 PDF(G列 ✓)
     │                                         │
     ▼                                         ▼
 📊 写入 Excel + 缓存 JD                    💾 保存 Excel + 清理缓存
     │
     ▼
 ✋ 暂停 — 等你打勾

两步搞定:

# 📌 Step 1:搜索岗位,写入 Excel
/job-hunt search

# 👆 在 Excel 中勾选感兴趣的岗位和需要新简历的岗位

# 📌 Step 2:批量生成自我介绍 + 定制简历
/job-hunt apply

📁 文件结构

job-resume-skill/
├── README.md                          # 🫵 你正在看的这个文件
├── LICENSE                            # 📜 MIT License
├── .gitignore
├── skills/
│   ├── resume.md                      # 📝 /resume 技能
│   └── job-hunt.md                    # 📝 /job-hunt 技能
├── templates/
│   ├── resume_template.html           # 📄 HTML 简历模板
│   └── job_templates.json             # 🔧 搜索条件模板
└── examples/
    └── profile_template.md            # 👤 用户技能档案模板

📊 Excel 结构(job-hunt 生成)

表头 阶段 说明
A 公司 search 公司名称
B 岗位 search 岗位名称
C Base search 工作城市
D 链接 search Boss直聘岗位链接(超链接)
E 感兴趣? 👤 用户勾选 打勾 → 生成自我介绍
F 自我介绍 apply 100-150 字匹配话术
G 需新简历? 👤 用户勾选 打勾 → 生成定制简历
H 业务模块 apply 职业技能关键词(可手动修改)
I 修改后的工作经历 apply 3 段经历针对 JD 的修改版
J 简历路径 apply 生成的 PDF 路径

🎨 简历生成原理

resume_template.html(模板)
         │
         ▼  替换 <!-- WORK_EXPERIENCE --> 占位符
    定制 HTML(临时文件)
         │
         ▼  Chrome headless --print-to-pdf
    单页 A4 PDF(中文宋体/黑体排版)
  • 模板排版:22pt 姓名居中 + 深蓝板块标题 + 宋体正文
  • 工作经历:只改表述和顺序,保留所有量化数据
  • ATS 友好:使用 JD 原文关键词

⚠️ 注意事项

  • 🔐 首次搜索需要登录 — 第一次运行 search 前,在浏览器中登录 Boss直聘
  • 真实性优先 — 所有简历内容基于真实经历,不编造
  • 📏 单页控制 — 简历内容控制在一页 A4 以内
  • 🌐 中文支持 — HTML 模板使用 PingFang SC / Songti SC 系统字体

🛠 技术栈

  • Claude Code Skill — 工作流编排
  • browser-act — Boss直聘页面自动化
  • xlsx skill — Excel 读写
  • Chrome headless — HTML → PDF 渲染
  • HTML/CSS — 简历模板排版

📄 License

MIT