amlei-resume

写简历最浪费的地方，是每投一个方向，都要把自己重讲一遍。

amlei-resume 是一个装进 AI 助手的 Agent Skill：你的经历和能力只沉淀一次，之后想投哪个方向，就把这份画像投影成那个方向的简历。支持 Claude Code、Cursor、Codex、Gemini CLI、OpenCode、Copilot。

它是什么

三个词：记得住、分得清、管到底。

• 记得住——你聊过的经历、项目、能力沉淀成跨会话画像 profile.md；长文、导出、项目文档等原始证据留在 materials/，确认后的事实再进画像。下次打开，不用从头讲起。
• 分得清——「做过什么」是事实，全局只记一遍；「怎么讲」是强调，每个求职方向各有一版。换岗不是重写，是重新选材。
• 管到底——从按需岗位调研、挖素材、写改，到导出矢量 A4 PDF、生成招聘平台招呼语，一条流程走完。

核心设计：一份画像，多个方向，每个方向一个当前版本

profile.md（跨会话画像）
  已确认的短事实——经历、项目、能力
        ↑ 提炼
materials/（跨方向证据池）
  原始素材、来源、版本与待确认信息
        ↓ 投影
identities/{方向}/简历.md
  这个方向怎么选材、怎么组织、怎么措辞
        ↓ 导出
export/（预览 HTML、A4 PDF、长图）

判断标准只有一个：两次不同方向的面试里，这件事你会讲得不一样吗？ 不会变的事实进 profile.md，证据留在 materials/；会变的表达属于某一份简历。

记忆：像 ChatGPT Memory 一样自然衔接

profile.md 只有五段事实，短到能一眼看完（另加一个可选的 materials/index.md 指针）：

# 关于我
- 姓名 / 城市 / 联系方式 / 教育 / 链接

# 经历与项目
## 机构 | 角色 | 时间
- 做过什么，结果如何（带数字/证据）

# 能力与证据
- 能力：由哪个项目/成果证明

# 跨方向偏好
- 长期方向 / 明确排除 / 稳定工作偏好 / 通用表达偏好

# 待确认
- 下次要问的缺口、待核实数字

具体投递方向的目标岗位、行业/公司、城市、层级与 JD 基准属于该方向的 target.json，不混进 profile.md。

记忆怎么用：

• 每次开聊先读 profile.md，把它当作已经知道的用户信息，不重复问。
• 用户给文章、导出、项目文档或长口述时，先落进 materials/ 并登记索引；只有确认后的短事实才提升进 profile.md。
• 聊到新东西，用三问判断值不值得记：未来的简历会用到吗？有证据吗？换个方向也不会变吗？
• 简历定稿是最大的记忆来源：从 0 写简历时，定稿本身就是一份完整信息——把里面首次出现的客观事实、成果、偏好回写 profile.md，下次不用重讲。
• 保持短小：重复、过时、被取代的内容合并或删除；它是画像，不是聊天记录。

写简历的过程

你跟它聊。聊目标方向、聊做过的事、聊那些你自己都没当回事的细节——它会带着推理去读你给的资料，把疑点追问出来，而不是照单全收。聊出的客观事实经你确认后进入 profile.md。

也可以直接丢一份旧简历（.docx / .pdf）进来，它负责解析、重排模块、抽出证件照，转成能继续打磨的底稿。

需要了解目标岗位的行情时，它会联网搜索薪资、能力要求、行业趋势，产出市场报告，作为选材和定位的依据。

每一步都有人工卡点：你没说「可以」之前，它一个字也不会写进你的简历。

导出效果：矢量 A4 简历 PDF

一份简单的 Markdown，渲染成矢量 A4 简历，所见即所得：

想看 PDF 版？打开 A4 预览 PDF。

源文件就是朴素的 Markdown——模块顺序即简历顺序，写完选主题、一键导出：

# self-intro

name: 张昀
role: 申请方向 · 计算机科学 直博（PhD）

# 科研经历

## 微软亚洲研究院（MSRA） | 自然语言计算组 · 研究实习生
date: 2025.04 — 2025.11

- 提出基于过程奖励的 RLHF 改进算法……

预览页还能就地改：改字、删加技能条，自动重排分页，改完一键导回 Markdown：

六套主题，同一份内容换皮：

学术 / 科研	技术密排	内容运营

外企 / 英文	侧栏创意	国企 / 正式

整页预览：学术 / 科研 · 技术密排 · 内容运营 · 外企 / 英文 · 侧栏创意 · 国企 / 正式

同一份简历还能换 8 套点缀配色，预览页选好，导出 PDF 沿用：

一个 skill，一条流水线

amlei-resume 一个 skill 管到底：记忆底座 profile.md + 多方向简历 + 按需岗位调研 + 预览导出。

内部结构：

• SKILL.md：主流程、记忆与材料、每轮筛选决策自问
• references/index.md：参考文件索引与按任务读取顺序
• references/resume-format.md：简历.md 的 DSL 与格式约束
• references/file.md：整个 .amlei-skill/resume/ 的目录、命名与材料池规范
• references/profile.md：profile.md 模板与熟练度判据
• references/job-research.md：按需调研 JD、岗位、行业与市场行情
• references/content-packaging.md：岗位化包装、程度校准与事实边界
• references/export.md：预览、配色与 A4 PDF 导出
• references/themes/：六套主题的组件库与规范
• scripts/：预览壳、页数检查、长图与证件照

上手

1. 安装（以 Claude Code 为例）

claude plugin add amlei/amlei-resume

2. 开聊。一句话就能开始——

• 「做了三年后端，想转 AI Agent 方向，这是我的旧简历，帮我重新讲一版。」
• 「帮我看看 AI Agent 开发在北京的行情，再按这个方向改一版简历。」
• 「简历定稿了，导出 A4 PDF，再帮我写几条招聘平台的开场白。」

更建议把目标、经历、材料来源一次说全，它就能照着画像开工。说漏了也没关系，细节是边聊边冒出来的。

几条较真的原则

• 能力必须有证据——写进 profile.md 的每条能力，都要能指回证明它的项目；举不出证据的，只能算讲法。
• 写「做到什么」，不写「怎么做到的」——bullet 落在结果，做法细节是面试官的常识，写出来只会稀释重点。
• 事实更新只提醒，不动你的文案——底层事实变了，它标记出来等你决定，绝不自动改写你敲定的措辞。
• 记忆只记事实，不记措辞——简历怎么讲、怎么组织，不写回 profile.md。
• 定稿即沉淀——一份简历写完，里面首次出现的客观事实、成果、偏好会回写画像，下次不用重讲。

依赖

核心流程只依赖 Agent 自带能力；脚本为可选增强：

许可

MIT © amlei