Resume Optimizer

优化程序员 Markdown 简历的内容质量，通过改进技术描述、量化成果、突出亮点来提升简历竞争力。

Workflow

1. Read Resume

读取用户提供的简历文件或内容。

2. Analyze Current State

分析简历的现状：

• 识别弱化描述（缺乏量化、使用被动语态、技术栈堆砌）

• 检查项目经验的深度和说服力

• 评估技能描述的完整性

• 识别缺失的关键信息

3. Optimize Content

根据最佳实践优化内容：

项目经验优化：

• 应用 STAR 法则（Situation, Task, Action, Result）

• 添加量化指标（性能提升、用户增长、处理数据量）

• 使用强有力的技术动词（参见 action-verbs.md）

• 突出技术难点和解决方案

• 体现架构设计和技术决策能力

技能描述优化：

• 按技术领域分组展示（前端、后端、工程化等）

• 为核心技术添加具体特性和使用场景

• 确保与目标岗位技术栈对齐（参考 keywords.md）

• 删除过时或不相关的技术

语言优化：

• 替换弱动词（"负责"、"参与"）为强动词（"设计"、"实现"、"优化"）

• 确保每个项目都有量化成果

• 使用主动语态和现在完成时

• 保持描述简洁有力

4. Validate

检查优化后的简历：

• 每个项目都有量化数据

• 使用强有力动词开头

• 技术栈描述完整且分组清晰

• 没有语法错误

• 关键技术词与行业标准对齐

• 整体长度适中（1-2 页）

5. Output

输出优化后的完整 Markdown 简历。

Key Principles

Quantify Everything

用具体数字展示影响力：

• 性能提升："响应时间从 800ms 降至 50ms，降低 94%"

• 业务价值："日均 PV 50 万，GMV 突破 1000 万"

• 技术指标："系统可用性达 99.9%，支持 10 万+ DAU"

Show Technical Depth

不只列举技术栈，展示如何使用和解决的问题：

• ❌ "使用 React 开发前端"

• ✅ "采用 React 18 Hooks + TypeScript 重构核心页面，首屏加载时间减少 40%，Lighthouse 性能评分从 65 提升至 92"

Use Strong Action Verbs

避免被动和弱化动词：

• ❌ "负责、参与、协助、帮助"

• ✅ "设计、实现、优化、重构、构建、主导"

参见 references/action-verbs.md 获取完整动词库。

Align with Target Role

确保技术栈与目标岗位匹配：

• 阅读职位描述 (JD)，提取关键技术词

• 在简历中覆盖 80% 以上的核心技术要求

• 参考 references/keywords.md 了解不同技术栈关键词

Resources

references/best-practices.md

详细的简历优化最佳实践，包括：

• 核心优化原则（量化成果、STAR 法则、技术深度）

• 项目经验优化策略（弱化 vs 优化示例）

• 常见问题修正

• 结构建议和检查清单

references/action-verbs.md

技术领域强有力动词库，按类别组织：

• 开发与实现、优化与改进、分析与解决

• 架构与设计、领导与协作、测试与质量

• 创新与研究、自动化与工具、文档与传播

references/keywords.md

不同技术栈的关键词库，涵盖：

• 前端开发（框架、语言、状态管理、构建工具、测试）

• 后端开发（Node.js 生态、其他语言框架、API 设计）

• 数据库（关系型、NoSQL、ORM、优化）

• DevOps & 云服务（容器化、CI/CD、监控）

• 架构与模式、消息队列、工程实践

assets/template-fullstack.md

优秀的全栈工程师简历模板，展示：

• 完整的技术栈分组展示

• 量化的项目成果描述

• 技术深度和业务价值结合

• 清晰的信息层次结构

assets/template-frontend.md

优秀的前端工程师简历模板，展示：

• 前端技术栈的详细展示

• 性能优化和工程化实践

• 具体的技术指标和成果

• 开源贡献和技术博客

Usage Examples

Example 1: Basic Optimization

User: 帮我优化这份简历 Assistant: [读取简历] [分析并识别改进点] [应用最佳实践优化内容] [输出优化后的完整简历]

Example 2: Targeted Optimization

User: 我的简历缺少量化数据，帮我改进一下 Assistant: [读取简历] [重点为每个项目添加量化指标]

• 性能提升百分比
• 用户量、访问量
• 业务指标 [输出优化后的简历]

Example 3: Tech Stack Alignment

User: 我要应聘 React 高级工程师，帮我优化简历以匹配这个岗位 Assistant: [读取简历和 JD（如有）] [参考 keywords.md 确保 React 技术栈完整] [突出 React 相关项目经验] [优化技能描述，展示 React 深度] [输出优化后的简历]