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Créateur de CV

Créez des CV professionnels en utilisant la pensée par principes premiers, le format Google XYZ, des recherches d'entreprise, une mise en forme LaTeX style Harvard et un raffinement visuel itératif. Utilisez-le lorsque l'utilisateur souhaite créer, mettre à jour ou optimiser un CV pour un emploi, une entreprise ou un objectif de carrière spécifique.

Qu'est-ce que Créateur de CV ?

Cette compétence d'agent IA génère des CV de haute qualité, adaptés et professionnels en suivant un processus structuré en plusieurs phases. Elle utilise la pensée par principes premiers et le format Google XYZ pour garantir que chaque point met en avant des réalisations quantifiables. La compétence effectue des recherches web pour comprendre la culture de l'entreprise cible, sa stack technique et ce que les recruteurs recherchent. Ensuite, elle génère un fichier LaTeX au format Harvard, permettant un rendu visuel précis, puis compile le PDF et itère sur des détails comme la mise en page et la taille des polices pour tenir sur une seule page. L'utilisateur est guidé dans la fourniture de matériaux existants (CV, captures d'écran LinkedIn) et d'informations sur l'emploi cible. Le résultat final est un fichier PDF prêt à être envoyé, accompagné du code source LaTeX. Cette compétence est idéale pour les développeurs, ingénieurs ou professionnels de la tech postulant dans des startups ou des entreprises désirant un CV concis et axé sur l'impact.

Compatible avec✓Claude Code✓Codex CLI~Cursor✓Antigravity
npx skills add https://github.com/majiayu000/claude-skill-registry/tree/HEAD/skills/devops/resume-creator

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Documentation

Que fait Créateur de CV ?

Une compétence complète de création de CV qui utilise la pensée par principes premiers, le format Google XYZ, la recherche web et le raffinement visuel itératif pour élaborer des CV sur mesure et professionnels.

Quand utiliser cette compétence

  • L'utilisateur souhaite créer un nouveau CV
  • L'utilisateur souhaite mettre à jour/optimiser un CV existant
  • L'utilisateur mentionne une candidature, une offre d'emploi ou une entreprise cible
  • L'utilisateur pose des questions sur le formatage du CV ou la création de CV
  • L'utilisateur souhaite adapter son CV pour un poste spécifique

Aperçu du processus

Phase 1 : Collecte d'informations

  1. Lire les documents existants (si disponibles) :

    • CV existant (PDF, Word ou texte)
    • Captures d'écran du profil LinkedIn (Claude ne peut pas accéder directement aux URLs LinkedIn)
    • Publications LinkedIn pour les réalisations et les interventions
    • Portfolio ou site web personnel
  2. Comprendre la cible :

    • Description du poste (si fournie)
    • Entreprise cible et poste
    • Secteur/type de rôle
    • Objectifs de carrière
  3. Rechercher l'entreprise cible via une recherche web :

    • Culture et valeurs de l'entreprise
    • Stack technique et pratiques d'ingénierie
    • Actualités récentes, financements, produits
    • Ce qu'ils recherchent chez les candidats
    • AUM/taille/métriques de l'entreprise pour le contexte
    • Exemples de recherches :
      • "{entreprise} blog ingénierie recrutement"
      • "{entreprise} carrières culture valeurs"
      • "{poste} chez {entreprise} entretien ce qu'ils recherchent"
      • "{entreprise} AUM actifs sous gestion" (pour la finance)
  4. Recueillir les informations manquantes en demandant à l'utilisateur :

    • Expérience récente non présente sur le CV
    • Réalisations spécifiques avec des métriques
    • Compétences et technologies utilisées
    • Projets et interventions
    • Temps passé sur les projets (pour les métriques de rapidité)
    • Détails clients (AUM, taille, secteur)

Phase 2 : Analyse du format Google XYZ

La formule XYZ : "J'ai accompli [X] mesuré par [Y] en faisant [Z]"

  • X = Réalisation/résultat (verbe d'action : Construit, Architecturé, Livré, Dirigé)
  • Y = Métrique quantifiable (%, temps, argent, utilisateurs, précision)
  • Z = Comment vous l'avez fait (méthode, technologie, approche)

Avant d'écrire, analysez chaque puce :

PuceX (Quoi)Y (Métrique)Z (Comment)Score
ExempleConnecteur construit2 semaines, 1000s docsAPI Delta, Redis3/3 ✓

Objectif : 100 % des puces doivent obtenir un score de 3/3

Métriques courantes à extraire de l'utilisateur :

  • Temps de construction ("en 2 semaines", "en 1 semaine")
  • Améliorations de la précision ("amélioration de 125 %", "précision de 90 %", "taux d'erreur <3 %")
  • Échelle ("des milliers de docs", "400+ rounds", "90+ entreprises")
  • Économies de coûts ("réduction du temps d'heures à minutes", "50 % plus rapide")
  • Contexte client ("client $100B+ AUM", "Fortune 500")
  • Taille de l'audience ("150+ bâtisseurs", "100+ participants")

Phase 3 : Analyse par principes premiers

Avant d'écrire, analysez selon les principes premiers :

  1. Rechercher ce que les recruteurs recherchent :

    • Recherche web : "{poste} CV ce que les recruteurs recherchent 2024"
    • Recherche web : "format Google XYZ CV"
    • Comprendre la réalité du scan de CV en <8 secondes
  2. Analyse d'alignement : Créez un tableau de correspondance : | Exigence du poste | Expérience de l'utilisateur | Écart/Force |

  3. Considérations style Paul Graham / YC (pour les rôles en startup) :

    • Mettez en avant ce que vous avez CONSTRUIT, pas les titres de poste
    • Montrez la vitesse d'exécution ("livré en X semaines", "construit en 2 semaines")
    • Quantifiez tout (%, chiffres, échelle)
    • Ton de bâtisseur : "Construit", "Livré", "Architecturé", "Gagné" pas "Responsable de"
    • Supprimez les mots à la mode corporate
  4. Éviter la redondance :

    • Vérifiez si les métriques dans les puces dupliquent les informations d'en-tête/sous-en-tête
    • Exemple : ne dites pas "clients Fortune 500" dans une puce si l'en-tête dit "Au service des clients Fortune 500"

Phase 4 : Création du CV en LaTeX

Utilisez le modèle LaTeX style Harvard avec :

  • En-tête propre (nom, localisation, contact, liens)
  • Pas de barre d'en-tête colorée - fond blanc propre
  • Ordre des sections : Expérience → Projets et Interventions → Compétences → Formation → Leadership
  • Symbole € pour les devises
  • Maximum 1 page (critique)

Formatage clé :

  • Police : Helvetica Neue (ou similaire sans-serif)
  • Couleurs : Bleu marine (#14-2D-4B / RGB 20,45,75) pour les sections
  • Marges : ~0,5 pouces
  • Interligne : 1,05
  • Utilisez \setstretch{1.05} pour la lisibilité

Directives de ponctuation :

  • Utilisez des virgules ou des points-virgules pour relier les clauses, PAS des tirets cadratins (--)
  • Les tirets cadratins (--) uniquement pour les plages de dates dans les en-têtes (par exemple, "Sept 2025 -- Présent")
  • Utilisez des points-virgules pour séparer les réalisations distinctes dans une même puce

Formatage des liens :

  • Ajoutez [lien] en petit texte bleu marine à côté des éléments avec preuve LinkedIn/externe
  • Format : {\color{sectioncolor}\footnotesize[\href{URL}{lien}]}

Phase 5 : Raffinement visuel itératif

Critique : Après avoir créé le fichier LaTeX, itérez visuellement :

  1. Compiler en PDF :

    xelatex -interaction=nonstopmode resume.tex
    
  2. Vérifier le nombre de pages : Doit faire exactement 1 page

    • Si 2 pages : réduisez l'espacement, resserrez le texte, combinez les puces
    • Ajustez \titlespacing*{\section}{0pt}{6pt}{2pt} si nécessaire
    • Ajustez \setlist[itemize]{itemsep=1pt, parsep=0pt, topsep=1pt}
  3. Vérifier les problèmes :

    • Tient-il sur 1 page ?
    • L'espacement est-il équilibré ?
    • Y a-t-il des problèmes de débordement ?
    • La typographie est-elle propre ?
    • Y a-t-il des informations redondantes ?
  4. Itérer jusqu'à la perfection

Phase 6 : Livraison finale

  1. Sauvegardez le PDF final : CV_[Nom]_[Poste]_[Année].pdf
  2. Conservez le fichier source .tex avec le même nom
  3. Nettoyez les fichiers temporaires (.aux, .log, .out)
  4. Ouvrez le PDF pour l'utilisateur

Directives de contenu

Puces d'expérience - Exemples XYZ

Bonnes puces XYZ :

  • Construit un connecteur SharePoint en 2 semaines permettant l'indexation automatique de milliers de docs d'entreprise, réduisant la configuration admin d'heures à minutes
  • Architecturé un sous-agent Snowflake pour NL-to-SQL, améliorant la précision des requêtes de 125 % ; intégré chez un client $100B+ AUM, a mené 4+ cycles de validation
  • Construit une extraction de financement agentique avec un taux d'erreur <3 % sur 400+ rounds, validé par rapport à des données étiquetées manuellement et des fournisseurs propriétaires
  • Donné une conférence live sur l'optimisation DSPy à 150+ bâtisseurs, présenté dans une newsletter mondiale (50K+ abonnés)

Mauvaises puces à éviter :

  • Responsable du développement de la plateforme (pas de métrique, pas de comment)
  • A travaillé sur divers projets (vague)
  • Construit un connecteur utilisant Redis (pas de métrique, pas de résultat)

Combinaison de puces connexes

Lorsque deux puces sont liées, combinez-les :

  • Avant : "Architecturé un agent Snowflake" + "Intégré en tant qu'ingénieur terrain chez le client"
  • Après : "Architecturé un sous-agent Snowflake pour NL-to-SQL, améliorant la précision de 125 % ; intégré chez un client $100B+ AUM, a mené 4+ cycles de validation"

Organisation des compétences

  • IA/ML : LangChain, LangGraph, DSPy, MCP, API OpenAI/Anthropic/Google, RAG, bases vectorielles, embeddings
  • Full-Stack : Next.js, React, TypeScript, Tailwind, Node.js, Python, APIs REST
  • Données et infrastructure : Postgres, Snowflake, Redis, Microsoft Graph, GCP, Azure, Docker
  • Langues : Allemand (natif), Anglais (courant)

Comment les utilisateurs doivent utiliser cette compétence

Pour de meilleurs résultats, fournissez :

  1. Votre CV actuel (PDF ou texte)
  2. Captures d'écran LinkedIn (profil, expérience, publications) — Claude ne peut pas accéder directement aux URLs LinkedIn
  3. L'offre d'emploi ou l'entreprise/le poste cible
  4. Toute réalisation récente non présente sur votre CV
  5. Métriques : temps passé, chiffres de précision, échelle, détails clients

Exemple :

Aidez-moi à mettre à jour mon CV pour le poste d'ingénieur IA chez [Entreprise].
Voici mon CV actuel : [joindre PDF]
Publications LinkedIn : [joindre captures d'écran]

Contexte :
- Construit le connecteur SharePoint en 2 semaines
- Le client a $100B+ AUM
- Atteint une précision de 90 % après 4 cycles de validation

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

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Builds, edit or validate Agent Skill through conversational discovery. Use when the user requests to "Create an Agent", "Optimize an Agent" or "Edit an Agent".

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Edit existing BMAD agents while maintaining compliance

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Edit existing BMAD modules while maintaining coherence

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Analyzes current state and user query to answer BMad questions or recommend the next workflow or agent. Use when user says what should I do next, what do I do now, or asks a question about BMad

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Build AI agents with Google ADK Python (Agent Development Kit). Use for multi-agent systems, workflow agents (sequential/parallel/loop), Vertex AI deployment, tool integration, human-in-the-loop.

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Build AI agents with Google ADK Python (Agent Development Kit). Use for multi-agent systems, workflow agents (sequential/parallel/loop), Vertex AI deployment, tool integration, human-in-the-loop.

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Portfolio allocation and rebalancing optimizer. Manages asset allocation across stocks/cash/bonds, performs periodic rebalancing, and ensures diversification according to market regime and risk tolerance.

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Create a hilarious and ultra-realistic video of an anthropomorphic animal acting like a human vlogger in a real-world setting.

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Speech-to-text transcription and translation via OpenAI Audio API -- models, response formats, timestamps, prompting, streaming, chunking, and diarization

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BlockRun works with Claude Code and Google Antigravity.

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This skill should be used when the user asks about libraries, frameworks, API references, or needs code examples. Activates for setup questions, code generation involving libraries, or mentions of specific frameworks like React, Vue, Next.js, Prisma, Supabase, etc.

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小省导购员数字人带货版即梦视频提示词生成系统,基于四大智能体协同(提示词生成师、质量管控师、知识库运维师、跨环节适配师),按照"主体+运动+场景+(镜头语言+光影+氛围)"公式输出中英文双版提示词,适配5s短视频。确保人物一致性、视觉连贯性、情绪连贯性,支持知识库智能复用和跨工具适配(Suno音乐、AI绘画),为数字人带货视频提供高质量提示词生成服务。

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Upload and manage files using Google Gemini File API via scripts/. Use for uploading images, audio, video, PDFs, and other files for use with Gemini models. Supports file upload, status checking, and file management. Triggers on "upload file", "file API", "upload image", "upload PDF", "upload video", "file management".

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CRITICAL: Use for MolyKit AI chat toolkit. Triggers on: BotClient, OpenAI, SSE streaming, AI chat, molykit, PlatformSend, spawn(), ThreadToken, cross-platform async, Chat widget, Messages, PromptInput, Avatar, LLM

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AI and machine learning workflow covering LLM application development, RAG implementation, agent architecture, ML pipelines, and AI-powered features.

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Analyze images/audio/video with Gemini API (better vision than Claude). Generate images (Imagen 4), videos (Veo 3). Use for vision analysis, transcription, OCR, design extraction, multimodal AI.

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Analyze images/audio/video with Gemini API (better vision than Claude). Generate images (Imagen 4), videos (Veo 3). Use for vision analysis, transcription, OCR, design extraction, multimodal AI.

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Skill for discovering and researching autonomous AI agents, tools, and ecosystems using the AgentFolio directory.

Skills associés