Agent Skill · 待分类

cn-resume-optimizer（cn 简历优化器）

cn-resume-optimizer 用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 和代码协作信息，适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要围绕仓库状态、代码变更或协作事项进行整理时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态，以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

cn-resume-optimizer 是待分类类 Agent Skill，可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI，通过GitHub 仓库获取，权限为只读；许可证信息还不明确，第三方扫描已通过，按安装量在待分类类的 11,209 个 Skill 里排第 8,615。

总安装 288周安装 12GitHub Stars 10下载 96核验 2026-05-01

待分类只读 GitHub 仓库未标认证来源可访问许可证需确认审计通过 Codex Claude Cursor Gemini CLI

安装说明

本站只整理中文说明，不托管安装包，也不代用户安装。

GitHub

许可证: unknown

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手，先确认命令和权限，再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill：cn-resume-optimizer（cn 简历优化器）
来源仓库：https://github.com/wufeihalf/cn-resume-optimizer
仓库路径：skills/cn-resume-optimizer
安装命令：
npx skills add https://github.com/wufeihalf/cn-resume-optimizer --skill cn-resume-optimizer
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI，并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限；确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 npx skills 从第三方来源获取 Skill；本站只展示命令，不托管安装包，也不自动执行。

skills.shnpx skills

npx skills add https://github.com/wufeihalf/cn-resume-optimizer --skill cn-resume-optimizer

这个 Skill 是做什么的

这个 Skill 的分类还没最终确定，用法以来源仓库的说明为准。

用于处理 GitHub 仓库协作信息，包括 Issue、Pull Request 和代码变更跟踪。适合在开发流程中辅助状态查询、变更整理和协作事项管理。通过 GitHub 安装，使用 npx 命令添加技能并关联目标仓库。建议提前确认权限范围、维护状态及是否触发文件读写或网络请求。

cn-resume-optimizer 属于待分类类 Skill，可作为该场景下的辅助能力补充。

来源仓库内路径：skills/cn-resume-optimizer

上手步骤

4 步

1
确认自己的宿主工具
公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI；先确认自己用的是其中之一，再按对应工具的 Skills 目录放置。
2
拿到安装命令
可以直接复制的命令是 npx skills add https://github.com/wufeihalf/cn-resume-optimizer --skill cn-resum…；命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。
3
安装后重启宿主
命令执行完要完全退出宿主工具再打开，让新装的 Skill 被重新扫描到，否则列表里可能看不到。
4
按最小权限试用
它标注为只读，先用只读任务试一次，确认行为符合预期再扩大使用范围。

常见问题

6 条

cn-resume-optimizer 怎么安装？

在终端执行 npx skills add https://github.com/wufeihalf/cn-resume-optimizer --skill cn-resume-optimize…。装完完全退出宿主工具再打开，让它重新扫描本地 Skill。

cn-resume-optimizer 支持哪些 AI 工具？

公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI。其他工具只要能读取本地 Skill 目录，一般也能手动放进去，但要自己确认触发方式是否一致。

cn-resume-optimizer 需要什么权限？

权限级别是只读。该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容，本身偏只读；真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

cn-resume-optimizer 是免费的吗？

公开资料没有标注明确许可证，收费和商用限制都无法确认。正式使用前请到来源仓库核对授权说明。

cn-resume-optimizer 用的人多吗？

公开数据是累计安装 288 次，近一周安装 12 次，下载 96 次，GitHub 10 星。这些数字来自第三方目录统计，只能当作热度参考，不代表质量或安全性。

cn-resume-optimizer 安全吗？

第三方扫描结果为通过，但这只覆盖已知的静态检查项，不能替代自己读一遍源码和安装命令。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

同时适配 4 种工具，换客户端不用重新找替代品。
第三方扫描已通过，常见的高风险行为没有命中。
标注为只读权限，试用阶段不容易误改本地文件。

先想清楚的地方

许可证没有明确标注，能不能商用、能不能再分发都不确定。
第三方目录整理，版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

已经在用 Codex，想直接扩展它能力的人。
需要处理待分类类任务、又不想每次都手写提示词的人。
只想先试试效果、不希望它改动本地文件的人。

不太适合

需要明确授权才能用到公司项目里的场景。
需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

待分类类 Skill 对比

6 个同类

Skill	总安装	GitHub 星	权限	许可证	扫描
infsh-cli infsh CLI · Codex、Claude	4,374,576	382	权限未标注	未明确	未收录
ai-video-generation AI 视频生成 · Codex、Claude	4,313,376	382	调用外部服务	未明确	有提醒
lark-openapi-explorer 云雀 OpenAPI 浏览器 · Codex、Claude	2,064,120	9,011	需要联网	未明确	有提醒
lark-workflow-standup-report Lark 工作流程站立报告 · Codex、Claude	2,041,632	8,978	需要联网	未明确	通过
use-my-browser 使用我的浏览器 · Codex、Claude	1,848,491	40	操作浏览器	未明确	未通过
cn-resume-optimizer cn 简历优化器 · 本页	288	10	只读	未明确	通过

按安装量取同分类前几名；数字来自第三方目录统计，只作热度参考，不代表质量结论。

SKILL.md 原文

中国职场简历优化（China Resume Optimizer）

本技能把“简历优化”拆成可审计的本地流水线：提取文本（PDF/Word/Markdown）→ 结构化（教育/经历/项目/技能）→ 按中国招聘习惯打分与指出问题 → 基于目标 JD 做关键词对齐与改写 → 输出可编辑的 Markdown，并可本地导出 PDF。

本技能已补齐四段“稳定可控”的执行器（输入→结构化→输出）：

scripts/extract_pdf_text.py：PDF → 文本（本地 PyMuPDF/fitz；不做外网调用）
scripts/parse_resume_cn.py：简历文本 → 结构化 JSON（启发式解析；保留原文块，便于审计与回退）
scripts/parse_jd_cn.py：JD 文本 → 结构化 JSON（职责/要求/关键词）
scripts/md2pdf.sh：Markdown → PDF（本地 pandoc + weasyprint；优先保证中文字体渲染）

适用范围

中文简历为主（允许技术栈英文混排）。
目标：更贴近中国面试官的快速筛选路径（对口度、项目结果、时间线、关键信息密度）。

安全边界

默认不外发简历内容到第三方服务。
只在本机读写指定输入/输出文件。

使用方式（约定）

用户可以：

直接贴简历文本让我优化；或
发送 PDF/Word 文件，我先提取文本再优化；或
贴 JD（或文件路径），做“对齐版简历”。

输出

output/resume/optimized_resume.md：改写后的简历草稿（中文语境）
output/resume/report.md：问题清单 + 关键词对齐表 + 可验证指标建议

参考模板（必须读）

references/china_resume_rubric.md：评估 Rubric（中国职场筛选链路：对口度/结果/可信度/结构）
references/china_resume_template.md：中文简历模板（技术岗默认版，可据岗位改）

核心评分维度（中国职场）

抬头信息是否完整（城市/电话/邮箱/求职意向/到岗时间等按需）
时间线是否一致（空窗、跳槽频率、教育/工作顺序）
项目描述是否结果导向（指标、规模、ROI、成本/效率、稳定性）
技术/能力栈是否分层（熟练/掌握/了解）
针对 JD 的对口度（关键词出现、语义对齐、优先级排序）
可信度与可追问性（角色边界/产物/约束条件）

平台分布

Codex

34.32%

按下载量换算33

Claude

27.25%

按下载量换算26

Cursor

20.88%

按下载量换算20

Gemini CLI

10.05%

按下载量换算10

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

只读

该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容，本身偏只读；真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息，不托管安装包，不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。目前只有一个公开来源，建议同时核对源仓库。

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