一個智能 AI Agent 技能，透過使用 STAR 框架將專案敘述和技術技能與特定職位描述（JD）對齊來精煉履歷。
安裝與下載
1. ClawHub CLI
從來源直接安裝技能的最快方式。
npx clawhub@latest install resume-optimization
2. 手動安裝
將技能資料夾複製到以下位置之一
~/.openclaw/skills/ <project>/skills/ 優先級：工作區 > 本地 > 內建
3. 提示詞安裝
將此提示詞複製到 OpenClaw 即可自動安裝。
請幫我使用 Clawhub 安裝 resume-optimization。如果尚未安裝 Clawhub，請先安裝（npm i -g clawhub）。
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什麼是 履歷優化專家？
履歷優化專家是一款先進的技術助手，旨在將標準履歷轉變為具備高度影響力的職涯文件。透過分析使用者真實經驗與目標職位描述（JD）特定要求之間的交集，它確保專業敘述既清晰又引人入勝。與通用工具不同，此技能專注於表達的專業優化，確保在不損害誠信或捏造數據的情況下突出技術成就。
該 Agent 旨在與 Openclaw Skills 無縫整合，充當職涯顧問。它識別高頻關鍵字，彌合術語差距，並將專案描述重構為數據驅動的 STAR（情境、任務、行動、結果）敘述。這種方法顯著提高了開發人員和高科技專業人士的 ATS 相容性和招聘人員參與度。
履歷優化專家 應用場景
- 將技術履歷與特定的高階工程職位描述（JD）對齊。
- 使用 STAR 方法將模糊的專案要點改寫為量化的成就。
- 執行差距分析以識別目標角色所需的缺失技術技能。
- 將非正式的經驗描述轉換為專業的、產業標準的術語。
履歷優化專家 運作原理
- 使用者輸入現有履歷（文本或文件）和目標職位描述（JD）。
- 該技能解析履歷以提取核心競爭力、工作歷史和基於專案的技術棧。
- 它對 JD 進行語義分析，以區分必選資格與優先資格的優先順序。
- 它根據 Openclaw Skills 框架內的關鍵字密度和經驗相關性計算匹配分數。
- Agent 提供一份結構化報告，包括具體的改寫建議、技能等級調整以及解決已識別差距的個性化學習路徑。
履歷優化專家 設定指南
要在本地環境中部署 resume-optimizer，請使用生態系統提供的標準 CLI 命令。如果您正在處理 PDF 或 Word 文件，請確保您的 Agent 具有訪問檔案路徑的權限。
# 將技能添加到您的 Agent 配置中
openclaw add skill resume-optimizer
# 使用本地 JD 文件和履歷執行分析器
openclaw run resume-optimizer --resume ./my_resume.txt --jd ./target_job.txt
履歷優化專家 資料結構與分類體系
該技能將分析組織成結構化的元數據格式，以便於查看。下表描述了會話期間產生的數據點：
| 元數據欄位 | 描述 | 類型 |
|---|---|---|
| overall_match_score | 履歷與 JD 之間匹配度的加權百分比 | 整數 (0-100) |
| keyword_delta | 在 JD 中發現但履歷中缺失的關鍵字列表 | 陣列 |
| star_optimization | 原始專案描述與優化後專案描述的映射塊 | 物件 |
| skill_taxonomy | 將技能分類為專家 (Expert)、精通 (Proficient) 和熟悉 (Familiar) | 表格 |
| action_plan | 針對缺失能力的推薦學習資源 | 列表 |
履歷優化專家 進階特性
- 智能 STAR 框架改寫：自動構建專案描述，突出量化結果和個人貢獻。
- 倫理邊界護欄：明確防止捏造經驗，並向使用者發出過度美化風險的警告。
- 可轉移技能識別：使用跨產業的 Openclaw Skills 術語將經驗從一個領域映射到另一個領域。
- 動態技能分級：根據專案歷史的深度建議正確的精通程度（例如：精通 vs. 熟悉）。
SKILL.md
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