Skill de Criação/Otimização de Currículo ATS

Objetivo da Tarefa

Este Skill serve para: ajudar usuários a criar, otimizar e gerenciar currículos profissionais compatíveis com ATS
Capacidades incluem: geração de currículo, otimização de currículo, verificação de aceitabilidade para submissão, gerenciamento de versões, exportação de arquivos
Condição de acionamento: o usuário precisa criar um novo currículo, otimizar um currículo existente, comparar ou exportar currículos

Preparação Prévia

Dependências: este Skill utiliza bibliotecas Python puramente locais para processamento e exportação de arquivos (nenhuma dependência de serviço externo/rede)

pdfplumber>=0.10.0   # Analisar currículos em PDF
python-docx>=1.1.0   # Gerar DOCX
reportlab>=4.0.0     # Gerar PDF (fonte CJK embutida, pip puro; fallback automático para HTML se ausente)

Preparação de diretório: criar um diretório de gerenciamento de versões no diretório de trabalho atual
```
mkdir -p .resume-versions
```

Princípios Fundamentais

Regras Obrigatórias

Nunca inventar experiências/dados do usuário: conteúdo ausente deve ser marcado com 【Placeholder】 e uma "lista mínima de complementação" deve ser gerada
ATS-friendly: por padrão, coluna única, sem tabelas, sem caixas de texto, sem ícones; usar títulos de seção padrão
Aceitabilidade para submissão: o relatório de diagnóstico deve verificar, da perspectiva do recrutador, se o título é adequado, se tempo de experiência/local/contato/autorização de trabalho/disponibilidade estão claros, e se há informações tabu do mercado-alvo como foto, idade, estado civil, filiação política, salário esperado
Saída completa: deve-se fornecer simultaneamente o JSON ResumeIR, relatório de diagnóstico, conclusão de aceitabilidade para submissão e o texto do currículo revisado; a exportação de arquivos é gerada localmente por script quando necessário (veja "Exportação de Arquivos")
Custo mínimo de entrada do usuário: priorizar "colar texto/enviar arquivo", perguntar apenas quando campos críticos estiverem ausentes

Estrutura de Saída

Todas as operações devem gerar as três partes a seguir (arquivos exportados são gerados conforme necessário):

JSON ResumeIR: nomes de campos fixos, de acordo com o Esquema ResumeIR.v1
Relatório de Diagnóstico: lista de problemas + gravidade + sugestões, de acordo com a Especificação do Relatório de Diagnóstico
Conclusão de Aceitabilidade para Submissão: application_acceptability, respondendo "pode enviar agora / onde o recrutador vai travar / o que complementar primeiro"
Texto do currículo revisado: visualização em texto puro
(Opcional) Arquivos exportados: quando o usuário precisar de DOCX/PDF, chamar scripts/render_resume.py para geração local

Etapas de Operação

Seleção de Modo

Selecionar o modo com base na necessidade do usuário:

Modo 1: Criar Currículo (do zero): ajudar o usuário a criar um currículo a partir do zero
Modo 2: Otimizar Currículo (currículo existente): otimizar com base em um currículo existente do usuário

Todos os modos suportam entradas opcionais:

JD (descrição da vaga colada pelo usuário)
Cargo alvo: target_title / target_level (China: P6/P7, Sênior/Especialista/Gerente; EUA tech: Senior/Staff, L5/L6, SDE II etc.)
Idioma: zh-CN / en-US
Setor: Internet/AI/Dados/P&D/Operações/Vendas/Administração etc.
Modelo: template_id (padrão: cn_ats_a4_v1)

Modo 1: Criar Currículo (do zero)

Passo 1: Coleta de Informações

Usar o mínimo de perguntas para ajudar o usuário a coletar as seguintes informações:

Informações Básicas: nome, telefone, e-mail, cidade
Cargo Alvo: target_title, target_level, target_industry
Últimas 2-3 Experiências Profissionais: cada uma incluindo empresa, cargo, datas de início e fim, 3 pontos principais de resultados
Formação Acadêmica: instituição, grau, curso, data de conclusão
Habilidades: habilidades principais (primary) e secundárias (secondary)

Passo 2: Gerar ResumeIR

Converter as informações coletadas para o formato ResumeIR (campos completos no Esquema ResumeIR.v1), campos ausentes preenchidos com 【Placeholder】. Exemplo de esqueleto mínimo:

{
  "meta": {"version": "1.0", "language": "zh-CN", "locale": "zh-CN"},
  "basics": {"name": "João", "phone": "【Placeholder】", "email": "【Placeholder】", "target_title": "Gerente de Produto"},
  "summary": "",
  "skills": {"primary": ["Análise de Requisitos", "Análise de Dados"], "secondary": []},
  "work": [{"company": "Empresa X", "title": "Gerente de Produto", "start": "2021-06", "end": "presente",
            "bullets": ["Liderou……, resultando em um aumento de 20%"]}],
  "projects": [],
  "education": [{"school": "【Placeholder】", "degree": "Bacharel", "start": "", "end": ""}]
}

Passo 3: Gerar Primeira Versão do Currículo

Gerar o JSON ResumeIR
Gerar visualização em texto puro (formatado na ordem padrão)
Gerar relatório de diagnóstico (foco em completude)
Gerar conclusão de aceitabilidade para submissão: ready / needs_fix / do_not_submit, listando até 3 problemas que o recrutador identificaria
Gerar lista mínima de complementação (no máximo 8 questões)

Passo 4: Salvar Versão

Salvar automaticamente como primeira versão: version_name = "{target_title}-{data}-{idioma}"

Modo 2: Otimizar Currículo (currículo existente)

Passo 1: Analisar Currículo

Se o usuário enviar arquivo (PDF/DOCX/TXT): chamar scripts/parse_resume.py para extrair texto
Se o usuário colar texto: usar o conteúdo do texto diretamente

Passo 2: Exibir e Confirmar

Exibir ao usuário os seguintes campos-chave para confirmar a precisão da análise:

Nome
Empresa mais recente
Cargo mais recente
Estimativa de tempo de experiência

Passo 3: Coletar JD (opcional)

Perguntar ao usuário se há um JD alvo; se sim, solicitar que cole

Passo 4: Gerar ResumeIR e Relatório de Diagnóstico

Extrair informações do texto do currículo e gerar ResumeIR (ausentes com 【Placeholder】)
Gerar relatório de diagnóstico (pontuação 0-100, lista de problemas + gravidade + sugestões)
Gerar conclusão de aceitabilidade para submissão: correspondência de título, legibilidade da primeira tela, informações de contato, local/disponibilidade/autorização de trabalho, informações tabu do mercado, evidências para o cargo atendendo à triagem inicial do recrutador
Gerar ResumeIR revisado
Gerar visualização em texto puro (chamar render_resume.py para exportar quando o usuário precisar de arquivo)

Passo 5: Salvar Versão

Salvar automaticamente como primeira versão: version_name = "{target_title}-{data}-{idioma}"

Especificações de Reescrita de Currículo

Formato de Bullet de Experiência Profissional

Cada bullet deve seguir a seguinte estrutura:

Verbo de ação + tarefa + método/ferramenta + resultado (indicador)

Exemplo:

❌ Errado: Responsável por análise de dados e geração de relatórios
✅ Correto: Usou Python e SQL para analisar dados de comportamento do usuário, otimizando funcionalidades do produto por meio de testes A/B, resultando em um aumento de 20% nos usuários ativos diários

Requisito de Quantificação

Sempre que possível, usar números específicos, porcentagens, valores monetários etc.
Quando não for possível quantificar, usar o placeholder 【metric】 e indicar na lista de complementação

Cobertura de Palavras-chave do JD (se houver JD)

Fazer cobertura de palavras-chave para as habilidades primárias (≤12)
Incorporar naturalmente nos bullets, evitando acúmulo forçado

Gerenciamento de Versões

Salvar Versão

Usar script para salvar o ResumeIR atual:

python3 scripts/version_manager.py save --version-name "GerenteProduto-2024-01-15-pt-BR" --resume-ir "resume_ir.json"

Renomear Versão

python3 scripts/version_manager.py rename --old-name "v1" --new-name "GerenteProduto-2024-01-15-pt-BR"

Comparar Versões

python3 scripts/version_manager.py compare --version1 "v1" --version2 "v2"

Reverter Versão

python3 scripts/version_manager.py rollback --version-name "v1"

Exportação de Arquivos

Exportação Local (Python puro, sem serviços externos/rede)

Quando o usuário solicitar exportação, salvar o ResumeIR atual como JSON e chamar o script:

python3 scripts/render_resume.py --resume-ir "resume_ir.json" --output-formats "docx,pdf" --output-dir ./out

A exportação usa uma escada de degradação, garantindo que qualquer ambiente produza um arquivo utilizável:

DOCX: gerado por python-docx, coluna única, títulos padrão, sem tabelas/caixas de texto, ATS-friendly (formato recomendado para submissão)
PDF: gerado por reportlab + fonte CJK embutida (pip puro, sem necessidade de fontes/bibliotecas do sistema); se reportlab não estiver instalado, gera automaticamente HTML otimizado para impressão, com instrução "Abra no navegador e pressione Ctrl+P para salvar como PDF"
O script não depende de nenhum serviço remoto; basta clonar localmente para executar

Estilos Disponíveis

cn_ats_a4_v1 (chinês, padrão) / en_ats_a4_v1 (inglês); o idioma real é determinado por meta.language no ResumeIR
Visualizar: python3 scripts/render_resume.py --list-templates
Para gerar currículos bilíngues ou em inglês, consulte references/en-resume-conventions.md (banco de verbos de ação, proibido foto/idade/estado civil, prioridade de 1 página, datas em inglês MMM YYYY, prioridade de quantificação)
Para cargos tech nos EUA (SWE/PM/DS) : consulte diretamente assets/examples/ os exemplos en-US-software-engineer.json, en-US-product-manager.json e en-US-data-scientist.json (com LinkedIn/GitHub, níveis americanos, métricas tech como p99/QPS/SLA); quando meta.language=en-US, a camada de renderização aplica automaticamente títulos de seção em inglês e converte datas ISO YYYY-MM para MMM YYYY

Índice de Recursos

Scripts Necessários

scripts/parse_resume.py : script de análise de currículo, suporta PDF/DOCX/TXT/MD
- Parâmetro: argumento posicional <caminho_do_arquivo> (também compatível com --input-file <caminho> )
- Saída: JSON {"text": "...", "format": "pdf|docx|txt", "pages": N, "success": true}; em caso de falha, retorna {"error": "...", "exit_code": N}
scripts/version_manager.py : script de gerenciamento de versões
- Parâmetros: save / rename / compare / rollback + parâmetros correspondentes
- Saída: resultado da operação de versão
scripts/render_resume.py : script de exportação local (DOCX/PDF/HTML, sem serviços externos)
- Parâmetros: --resume-ir <arquivo JSON> , --output-formats docx,pdf,html, --output-dir, --file-name
- Saída: arquivos DOCX / PDF (ou fallback para HTML)

Referências de Domínio

references/resumeir-schema.md : Definição do Esquema ResumeIR.v1 (quando consultar: ao gerar ou analisar ResumeIR)
references/diagnostic-report-spec.md : Especificação de saída do relatório de diagnóstico (quando consultar: ao gerar relatório de diagnóstico)
references/en-resume-conventions.md : Convenções para currículos em inglês (quando consultar: ao gerar currículos bilíngues/em inglês)

Exemplo de Fluxo de Conversa

Cenário 1: Criar Currículo do Zero

Usuário: Me ajude a criar um currículo
Agente: Claro, vou te ajudar a criar um currículo. Por favor, me informe:
       1. Qual é o seu cargo alvo?
       2. Sua situação profissional atual (empresa/cargo/tempo de experiência)?
       ...

[Coleta de informações]

Agente: Primeira versão do currículo gerada. Segue minha análise:
       [Relatório de Diagnóstico]

       Lista mínima de complementação (8 questões):
       1. Por favor, forneça suas informações de contato específicas (telefone/e-mail)
       2. Na primeira experiência profissional, qual é o valor específico do 【metric】 mencionado?
       ...

Cenário 2: Otimizar Currículo Existente

Usuário: Me ajude a otimizar este currículo [enviar arquivo]
Agente: [Analisando currículo] Extraí as seguintes informações do seu currículo, por favor confirme:
       Nome: João
       Empresa mais recente: Empresa Tech X
       Cargo mais recente: Gerente de Produto
       Tempo de experiência: 3-5 anos

       Há um JD alvo? Se sim, cole-o.

[Se houver JD]

Agente: Otimização concluída. Relatório de diagnóstico:
       Pontuação total: 72/100

       Lista de problemas:
       [P0] A seção de experiência profissional carece de indicadores quantificados (grave)
             Sugestão: Cada bullet deve conter números ou porcentagens específicos
             Exemplo de reescrita: "Responsável pela iteração do produto" → "Liderou 5 iterações do produto, aumentando a taxa de retenção de usuários em 15%"

       ...

       Lista de lacunas (JD exige, mas currículo não tem):
       1. Habilidade em SQL (JD exige explicitamente)
            Pergunta de complementação mínima: Você tem experiência com SQL? Em que contexto?

       [Gerar currículo revisado]

Cenário 3: Exportar Arquivo

Usuário: Exporte este currículo
Agente: Gerando arquivos DOCX e PDF... [chamar render_resume.py]
       Arquivos gerados:
       - Joao-GerenteProduto-2024-01-15.docx
       - Joao-GerenteProduto-2024-01-15.pdf

Cenário 4: Comparar Versões

Usuário: Compare v1 e v2
Agente: [chamar version_manager.py compare]
       Principais diferenças:
       1. Experiência profissional - Empresa Tech X (2019-2022)
          v1: Responsável pelo design de produto e análise de requisitos
          v2: Liderou 8 iterações do produto, otimizando com base em dados, aumentando a satisfação do usuário em 25%

       2. Habilidades - primárias
          v1: ["Design de Produto", "Análise de Requisitos", "Gerenciamento de Projetos"]
          v2: ["Design de Produto", "Análise de Requisitos", "Gerenciamento de Projetos", "Análise de Dados", "SQL", "Testes A/B"]

       Sugestão: A versão v2 está mais completa; recomendo usar v2 para submissão.

Cenário 5: Reverter Versão

Usuário: Reverter para v1
Agente: [chamar version_manager.py rollback]
       Revertido para a versão v1 (GerenteProduto-2024-01-10-pt-BR)

Observações

Fallback em Caso de Falha

Falha na análise do currículo: solicitar que o usuário cole o texto puro; ou que cole em seções separadas por "educação/experiência/projeto"
Informações ausentes: usar 【Placeholder】 + lista mínima de complementação (≤8 perguntas)
JD muito longo: extrair apenas as seções de responsabilidades e requisitos do cargo; ignorar o restante
Conteúdo gerado muito genérico: forçar que cada bullet contenha um "resultado/impacto"; caso contrário, marcar como problema P1 e fornecer exemplo de reescrita

Compatibilidade ATS (a restrição se aplica ao currículo "gerado/exportado"; ao analisar arquivos enviados pelo usuário, o conteúdo de tabelas pode ser lido normalmente)

Usar títulos de seção padrão (Experiência Profissional, Formação Acadêmica, Habilidades etc.)
Evitar uso de tabelas, caixas de texto, ícones, imagens
Layout de coluna única por padrão
Usar fontes padrão (ex.: Arial, Calibri)
Evitar caracteres especiais e elementos decorativos

Garantia de Qualidade

Todos os bullets devem começar com um verbo de ação (ex.: "Liderou", "Projetou", "Implementou", "Otimizou" etc.)
Garantir que cada bullet tenha um resultado ou impacto claro
Evitar verbos fracos como "Responsável por", "Participou de"
Priorizar voz ativa; evitar voz passiva

Exemplos de Uso

Exemplo 1: Criar Currículo do Zero (chinês/inglês)

Descrição da funcionalidade: ajudar o usuário a criar currículos bilíngues (chinês e inglês) do zero
Modo de execução: conversa com agente + script para salvar versão
Parâmetros-chave: language=zh-CN/en-US, target_title, target_level
Etapas:
1. Coletar informações básicas e experiências
2. Gerar ResumeIR em chinês
3. Gerar ResumeIR em inglês (tradução automática)
4. Salvar como duas versões (chinês e inglês)

Exemplo 2: Otimizar Currículo com Base em JD

Descrição da funcionalidade: otimizar conteúdo do currículo para um JD específico
Modo de execução: análise pelo agente + script de análise
Parâmetros-chave: texto do JD, arquivo de currículo original
Etapas:
1. Analisar currículo original
2. Analisar requisitos do JD
3. Comparar e identificar lacunas
4. Reescrever currículo para cobrir palavras-chave do JD
5. Gerar comparação e sugestões de otimização

Exemplo 3: Gerenciamento de Múltiplas Versões

Descrição da funcionalidade: criar várias versões de currículo, comparar e selecionar a melhor
Modo de execução: script de gerenciamento de versões
Parâmetros-chave: version_name, resume_ir
Etapas:
1. Salvar versão v1
2. Modificar e salvar versão v2
3. Comparar v1 e v2
4. Reverter para a melhor versão
5. Exportar versão final

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