Resume Optimizer Pro

专业简历优化工具 — 支持创建、分析、优化、封面信生成与 PDF 导出。

🆕 新功能概览

功能	说明
ATS 分析评分	实时分析简历 ATS 兼容性，打出结构/关键词/格式/内容四维分数
多主题皮肤	5 套专业 CSS 主题（深蓝/科技蓝/活力绿/热情红/简约白）
中英双语	完整的中文简历 + 英文简历双模式
智能问卷引导	分步骤引导收集信息，告别一问一答的碎片化对话
封面信生成	自动读取简历信息 + 岗位描述，生成配套求职信
浏览器打印 PDF	无需任何外部依赖，浏览器 Ctrl+P 直接导出专业 PDF

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工作流程

首次使用 → 推荐按以下顺序：

Step 1: 问卷收集信息（见下方"信息收集问卷"）
  ↓
Step 2: 选择简历格式 + 主题
  ↓
Step 3: 生成预览 + ATS 评分
  ↓
Step 4: 如需则定制优化（针对特定岗位）
  ↓
Step 5: 如需则生成封面信
  ↓
Step 6: 导出 PDF

---

功能 1：创建新简历

信息收集问卷（快速模式）

请按顺序回复以下问题：

1️⃣ 个人信息
   姓名：
   所在城市：
   手机号：
   邮箱：
   LinkedIn（选填）：
   个人网站/GitHub（选填）：

2️⃣ 目标岗位
   目标职位：
   目标行业/公司类型：
   是否针对特定公司？○ 是（公司名：___）○ 否

3️⃣ 职业概况
   工作年限：
   当前职位：
   主要使用的技术栈/工具（逗号分隔）：

4️⃣ 核心成就（选 2-3 个最亮眼的，用数字描述）
   示例：提升系统性能85%，月均处理订单500万，团队规模12人

5️⃣ 教育背景
   学历 · 专业 · 学校 · 毕业年份：

6️⃣ 证书/认证（选填）：

选择简历格式

Chronological（时间型） ← 最常用

→ 适合：同领域清晰发展路径、跳槽不超过 2 次

Functional（功能型）

→ 适合：转行、职场空档期超过 1 年、技能突出于经历者

Combination（组合型）

→ 适合：5-15 年经验、想同时突出技能和发展的候选人

选择主题皮肤

主题	风格	推荐场景
professional	专业深蓝	金融、咨询、国企、事业单位
blue	科技蓝	互联网、技术岗位、SaaS
green	活力绿	医疗、教育、环保、社会企业
warm	热情红	销售、市场、创意、媒体
minimal	简约白	律师、设计、学术、自由职业

生成命令

python scripts/generate_resume.py \
  --input resume_data.json \
  --output resume_preview.html \
  --theme professional \
  --format chronological \
  --lang zh

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功能 2：定制优化（针对特定岗位）

完整流程

用户：帮我针对这个岗位优化简历
[粘贴 job description]

↓ AI 自动执行
  1. 提取 JD 关键词
  2. 分析简历与 JD 匹配度
  3. 识别关键词缺口
  4. 重写 summary，强化关键词
  5. 重排 bullet points，最相关的靠前
  6. 输出优化后简历 + 匹配报告

定制输出内容

• 匹配度评分：0-100 分
• 关键词覆盖率：你覆盖了 JD 中多少关键词
• 缺口分析：你还缺哪些词/技能
• 优化建议：Top 3 具体可操作的改动
• 新版简历 HTML：已针对该岗位优化

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功能 3：ATS 分析评分

分析维度

维度	分值	评判标准
结构完整性	/20	是否包含 Summary、Experience、Education、Skills 四大块
联系方式	/10	姓名、邮箱、手机、LinkedIn 是否完整
关键词匹配	/40	与 JD 关键词的覆盖率（需提供 JD）
格式兼容性	/20	是否有表格/文本框/密集文字等 ATS 杀手
内容质量	/10	量化成果、动作动词、Summary 长度

总分 ≥ 85 = A 级，70-84 = B 级，50-69 = C 级，< 50 = D 级

ATS 常见致命错误（必看）

• ❌ 简历中使用表格布局
• ❌ 文字放入文本框
• ❌ 简历是图片扫描件（文字不可选）
• ❌ 标题使用了创意名称（如"我的技能库"而不是"Skills"）
• ❌ 联系方式放在页眉/页脚（ATS 读不到）
• ❌ 使用多栏布局
• ❌ PDF 是 PDF/A 存档格式（文字不可提取）

运行 ATS 分析

python scripts/run_ats_check.py \
  --resume resume_data.json \
  --job_description "job_desc.txt" \
  --output ats_report.json

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功能 4：封面信生成

自动生成封面信

提供以下信息即可生成配套求职信：

• ✅ 简历数据（已有）
• ✅ 目标公司名称
• ✅ 目标岗位名称
• ✅ 岗位描述（粘贴 JD）
• ✅ 希望强调的 2-3 个核心成就

封面信语气

语气	适用场景
professional	大部分情况，默认推荐
enthusiastic	初创公司、热情文化导向的公司
formal	国企、事业单位、法律、外交

生成命令

python scripts/cover_letter.py \
  --name "张明远" \
  --company "字节跳动" \
  --title "高级后端工程师" \
  --job_desc "job_desc.txt" \
  --highlights "6年Python开发经验,AWS架构认证,主导微服务重构" \
  --tone professional \
  --lang zh \
  --output cover_letter.html

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功能 5：自动生成 PDF（推荐）⭐

生成简历后，系统会自动调用 PDF 生成器，直接输出 PDF 文件。

优点：

• ✅ 无需手动打开浏览器
• ✅ 无需手动按 Ctrl+P
• ✅ 一步完成，直接获取 PDF
• ✅ 支持 reportlab 专业排版，自动适配 A4 纸张
• ✅ 自动处理中文字体（无需额外配置）

输出位置：

• 如果使用 --input 参数：PDF 生成在相同目录，文件名为 resume_preview.pdf
• 如果使用 --interactive 模式：PDF 生成在脚本目录，文件名为 resume_output.pdf

示例：

# 生成简历并自动导出 PDF
python scripts/generate_resume.py --input resume_data.json --output resume_preview.html

# 交互式创建简历（自动生成 PDF）
python scripts/generate_resume.py --interactive

注意：

• PDF 生成依赖 reportlab 库，首次使用会自动安装
• 如果 JSON 文件包含中文，脚本会自动使用 UTF-8 编码
• 如果 UTF-8 读取失败，会自动降级到 GBK 编码（兼容 Windows）

方法二：手动浏览器打印（备用）

如果自动生成失败，可以手动打开 HTML 文件打印：

1. 用 Chrome/Edge 打开 HTML 文件
2. 按 Ctrl + P（Mac: Cmd + P）
3. 打印机选择 "另存为 PDF"
4. 布局选 "横向"（可选），边距选 "无"
5. 保存

python scripts/print_to_pdf.py \

--input resume_preview.html \

--output resume_final.pdf \

--browser chrome

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## 简历格式选择决策树

开始

│

├─ 职场新人（0-3年经验）─→ Functional / Chronological

│

├─ 同领域发展，跳槽 < 3次 ─→ Chronological（推荐）

│

├─ 转行 / 有较长空档期 ─→ Functional

│

├─ 5-15年经验，多技能 ─→ Combination

│

└─ 纯学术 / 政府机关 ─→ Chronological（国企风格排版）

---

## 信息模板参考

### JSON 数据结构

{

"format": "chronological",

"lang": "zh",

"contact": {

"name": "张明远",

"location": "上海",

"phone": "138-0000-1234",

"email": "zhangmingyuan@example.com",

"linkedin": "linkedin.com/in/profile",

"website": "github.com/username"

},

"summary": "个人简介，2-4句话，涵盖经验年限、核心技能、1-2个关键成就",

"skills": [

{

"category": "技能分类",

"items": ["技能1", "技能2", "技能3"]

}

],

"experience": [

{

"title": "职位名称",

"company": "公司名",

"location": "城市",

"dates": "2022.3 – 至今",

"bullets": [

"▸ 成就描述，含量化数字",

"▸ 另一个成就"

]

}

],

"education": [

{

"degree": "工学学士",

"major": "计算机科学与技术",

"school": "大学名",

"location": "城市",

"date": "2018.6",

"details": ["GPA: 3.7/4.0", "荣誉1", "荣誉2"]

}

],

"certifications": [

{

"name": "证书名称",

"issuer": "发证机构",

"date": "2023.9"

}

],

"projects": [

{

"name": "项目名",

"technologies": "技术栈",

"description": "项目描述和成果",

"link": "github.com/project"

}

]

}

### Bullet Point 公式

[动作动词] + [具体任务/领域] + [量化结果]

✅ "主导微服务重构，响应时间从800ms降至120ms（↑85%）"

✅ "运营公众号，3个月内粉丝从0增长到2万，互动率↑40%"

❌ "负责微信公众号运营"

### Summary 公式

[经验年限] + [专业领域] + [核心技能] + [1-2个关键成就/数字] + [目标导向]

示例：

"6年全栈工程师，擅长大规模 Web 应用与微服务架构。

曾主导电商系统重构（QPS 5000+零故障），为企业增收300万元。

热爱技术，持有 AWS 架构师认证。"

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## 快速参考命令汇总

生成简历并自动导出 PDF（推荐）

python scripts/generate_resume.py --input data.json --output resume_preview.html

生成简历 + 指定主题

python scripts/generate_resume.py --input data.json --output resume_preview.html --theme blue

交互式创建简历（自动生成 PDF）

python scripts/generate_resume.py --interactive

ATS 分析（无 JD）

python scripts/run_ats_check.py --resume data.json

ATS 分析 + 岗位匹配

python scripts/run_ats_check.py --resume data.json --job_description "JD.txt"

生成封面信

python scripts/cover_letter.py --name "姓名" --company "公司" --title "职位" ...

列出所有主题

python scripts/generate_resume.py --list_themes