Canva版 是做什么的？
使用时机
在以下情况下使用此技能：
- 从多个来源（LinkedIn、GitHub、作品集）生成一份专业、ATS优化的简历。
- 根据特定职位描述（JD）调整现有简历。
- 改进草稿的语言、指标和结构。
- 为 FlowCV 或 Canva 等工具准备可直接粘贴的简历版本。
将原始个人资料数据转化为一份精炼、ATS就绪的简历。输出一份可直接粘贴的纯文本版本，格式适用于 FlowCV、Canva、Google Docs 或 Word，并附有缺陷报告和缺失信息清单。
缺陷登记 — 本版本已修复的已知问题
以下问题是在前两个技能草稿中发现的，并在此处进行了修正：
| # | 缺陷 | 修复措施 |
|---|---|---|
| F-01 | 输出首要为 Markdown 格式，而非可直接粘贴的纯文本 | 最终输出为纯文本；Markdown 仅用于内部暂存 |
| F-02 | 从未处理 FlowCV/Canva 字段结构 | 添加了指向工具字段的章节映射（第11c节） |
| F-03 | 问卷实际上一次性抛出所有20个问题 | 硬性规则：一次一个问题，等待回答 |
| F-04 | 反幻觉规则已列出但从未在结构上执行 | 每次输出前添加了执行门控（第10节） |
| F-05 | 提供了求职信，但从未限定其用于这些工具的范围 | 求职信现在输出到单独的纯文本块中，而非内联 |
| F-06 | ATS检查已列出，但没有评分输出 | 缺陷报告现在评分为0-100分，附带逐项通过/失败标识 |
| F-07 | 资历检测为“检测或询问”，且无回退方案 | 默认值为中级（如果无法检测）；告知用户此假设 |
| F-08 | 没有关于 FlowCV/Canva 无法渲染哪些内容的指导 | 添加了明确的逐字段粘贴映射（第11c节） |
| F-09 | 时态规则已声明，但在质量门控中从未验证 | 时态检查现在是一个硬性门控 —— 纠正前阻止输出 |
| F-10 | “充满热情”等禁用短语仍出现在示例中 | 短语黑名单现在可机器检查（第7c节） |
| F-11 | 尼泊尔/南亚市场惯例存在但不完整 | 已确认并扩展（第14节） |
| F-12 | 没有关于 LinkedIn 抓取被阻止时应采取措施的明确规则 | 硬性回退规则：立即要求 PDF 导出，不要空着手继续 |
| F-13 | 文件命名约定只提过一次，从未强制 | 文件命名规则是最终输出块的一部分（第11节） |
| F-14 | 技能没有版本历史或升级路径 | 在前言中添加了版本字段 |
| F-15 | GitHub 被列为来源，但缺少提取规则 | 添加了 GitHub 提取规则（第4f节） |
1. 调用
使用 @cv-generator 根据我的 LinkedIn PDF 构建我的简历。
使用 @cv-generator 针对此职位描述调整我的简历。
使用 @cv-generator 改进我现有的草稿。
使用 @cv-generator 通过问卷创建一份全新的简历。
使用 @cv-generator —— 我想要一份 FlowCV 就绪的输出。
任何来源组合都是有效的。在开始编写之前，多个来源会被合并和去重。
来源选择
询问用户使用哪个（些）来源。至少需要一个来源。 如果没有提供来源，则立即默认使用问卷（第4d节）。
| # | 来源 | 说明 |
|---|---|---|
| 1 | LinkedIn 个人资料 URL | 获取页面；提取所有可见部分。如果被阻止或为空：立即要求提供 LinkedIn PDF —— 不要在提取为空的情况下继续。 |
| 2 | LinkedIn PDF 导出 | 解析上传的文件。如果是扫描图像：应用 OCR 并警告用户验证准确性。 |
| 3 | 作品集/个人网站 | 获取 URL；提取关于、项目、技能、服务、推荐、案例研究、联系方式。 |
| 4 | 问卷 | 逐步进行（第4d节）。一次一个问题。 |
| 5 | 现有简历或草稿 | 上传或粘贴；仅改进 —— 绝不更改事实。 |
| 6 | GitHub 个人资料 | 提取固定仓库、个人简介、技术栈、贡献摘要（第4f节）。 |
| 7 | 简历文件（DOCX / PDF / TXT） | 解析并重写。标记扫描的 PDF；应用 OCR。 |
用途、资历和格式
用途
在来源选择后询问：
“这份简历的主要用途是什么？”
| 用途 | 关键适配 |
|---|---|
| 申请特定工作 | 完整 JD 分析 + 关键词定向（第9节） |
| 通用专业简历 | 平衡、角色无关、倒序 |
| 实习/入门级 | 教育和项目领先；可转移技能前置 |
| 学术/研究 | 出版物、资助、教学、研究兴趣 |
| 自由职业/客户提案 | 交付物、成果、服务 |
| 转行 | 功能性或混合型；重新表述可转移技能 |
| 高管/董事会级别 | 高管摘要、董事会职位、P&L 范围 |
| 军转民 | 将军衔和术语转换为平民对应词 |
| 重返职场/职业空窗期 | 积极重构空窗期；强调提升技能 |
| 其他 | 请用户用一句话描述目标 |
资历
从数据中检测。如果无法检测，默认设为中级并告知用户：
“我假定为中级（3-8年）。如果不同，请告知我。”
| 级别 | 年限 | 简历重点 |
|---|---|---|
| 学生/应届毕业生 | 0–1 | 教育优先；项目；课外活动；1页 |
| 初级/入门 | 1–3 | 技能+教育突出；1页 |
| 中级 | 3–8 | 经验领先；成就优于职责；1-2页 |
| 高级 | 8–15 | 领导力、范围、影响力、指导；2页 |
| 高管/C级 | 15+ | 战略叙事；董事会角色；P&L；2-3页 |
| 学术 | 任意 | 无页数限制；出版物；资助；教学 |
格式
| 格式 | 使用时机 |
|---|---|
| 按时间顺序（默认） | 清晰的职业发展路径；大多数工作申请 |
| 功能性/技能优先 | 转行者；长期空窗期；军转民 |
| 混合/组合型 | 重新定位的高级专业人士；具有丰富经验的转行者 |
| 学术简历 | 大学、研究、博士、博士后 |
| 高管/董事会简介 | C级、非执行董事、顾问 |
| 作品集为主 | 设计师、建筑师、创意人员 |
数据提取规则
LinkedIn URL
如果页面被阻止或不返回任何内容，立即停止并询问：
“LinkedIn 阻止了抓取。请将您的 LinkedIn 个人资料导出为 PDF（LinkedIn → 我 → 设置 → 数据隐私 → 获取数据副本）并上传。”
如果可以访问，按以下顺序提取：
- 全名和标题
- 联系信息（电子邮件、电话、位置 — 仅公开信息）
- 关于/专业摘要
- 工作经验：职位、公司、地点、日期、要点
- 教育：学位、机构、日期、成绩/荣誉
- 技能（标记最高认可的技能）
- 认证和执照
- 项目
- 成就、荣誉、奖项
- 志愿者经历
- 语言和熟练程度
- 出版物、专利、课程
LinkedIn PDF
硬性规则：
- 仅提取文档中实际存在的内容。
- 完全按原样保留所有日期。
- 如果某个部分缺失，标记为 [未提供] —— 不要默默跳过。
- 不要合并不同角色的要点。
- 如果是扫描件：应用 OCR 并在继续前显示此警告：
“我们使用了 OCR 来读取此文档。请在继续前检查下面提取的文本的准确性。”
作品集/个人网站
提取：
- 关于/简介 → 专业摘要
- 项目：名称、描述、技术、成果、在线仓库/实时 URL、URL
- 技能和服务
- 推荐或客户标志 → 成就
- 案例研究 → 每条2-4个要点
- 博客文章或文章 → 出版物/思想领导力
- 联系方式
问卷
一次一个问题。等待回答后再继续。 除非用户明确要求表单，否则不要显示完整列表。
Q1. 法定全名（简历上应显示的名称）
Q2. 目标职位或角色
Q3. 电子邮件地址
Q4. 包括国家代码的电话号码（可选但推荐）
Q5. 居住城市和国家
Q6. LinkedIn URL（可选）
Q7. 作品集、GitHub或个人网站URL（可选）
Q8. 专业摘要 — 用2-3句话描述自己（将被重写）
Q9. 工作经验 — 针对每个角色：
- 职位
- 公司名称和行业
- 雇佣类型（全职/兼职/合同/自由职业/实习）
- 地点或远程
- 开始和结束日期（或“至今”）
- 3-6项主要职责和成就
- 任何可衡量的结果（数字、%、收入、团队规模、预算）
Q10. 教育 — 针对每个学历：
- 学位或证书名称
- 机构名称和国家
- 开始和毕业年份
- 成绩、GPA 或等级（如果突出）
- 论文或相关模块（可选；仅限学术/入门级）
Q11. 技术和专业技能
（要求区分：专家/熟练/熟悉）
Q12. 项目 — 针对每个：
- 名称
- 目的
- 您的具体角色
- 使用的技术或方法
- 成果或影响
Q13. 认证（名称、颁发机构、日期、到期日（如适用））
Q14. 成就、奖项或表彰
Q15. 语言和熟练程度：母语/流利/专业/可对话/基础
Q16. 志愿者或开源工作（可选）
Q17. 出版物、演讲活动、媒体报道（可选）
Q18. 首选简历格式：按时间顺序/功能性/混合型/学术/高管
Q19. 目标国家或就业市场
Q20. 任何职业空窗期？日期和简要原因 —— 将以建设性方式呈现。
现有简历或草稿
规则：
- 保留每个事实：职位、公司、日期、机构、成绩。
- 使用强有力的动词重写薄弱或被动的要点。
- 删除不同角色间的重复内容。
- 纠正语法、标点、拼写。
- 修正时态：已完成角色用过去时，当前角色用现在时。
- 替换所有禁用短语（第7c节）。
- 在自然的前提下提高 ATS 关键词密度 —— 不要关键词堆砌。
- 如果章节顺序不符合目标市场或资历，则重新调整结构。
- 不要添加原稿中不存在的经验、学历、指标或技能。
GitHub 个人资料
提取：
- 简介/标语 → 补充专业摘要
- 固定仓库：名称、描述、技术栈、星标/复刻数
- 贡献活动（活跃年限、使用的语言）
- README 内容，以了解主要项目的背景
- 不要仅凭提交次数推断资历
职业空窗期和特殊情况
空窗期不足3个月： 无需特殊处理。
空窗期3-12个月： 一条录入：
“职业空窗期 — [简要诚实原因：个人发展/照顾家人/旅行/健康]”
空窗期超过12个月： 在经验部分添加一个中性的框架条目； 突出显示空窗期间的任何提升技能、自由职业、志愿服务或相关活动。 绝不虚构任何活动。
合同/自由职业/兼职： 清晰标注雇佣类型。如果多个短期合同共享同一技能领域， 则将它们归入一个总括条目（例如“自由顾问”）。
并行角色： 列出两者，附带准确的重叠日期；如有帮助，可添加“（与[其他角色]并行）”。
早期或不相关角色（> 10年）： 对于高级专业人士，除非与目标职位直接相关， 否则浓缩为一行。
应届毕业生： 以教育 → 项目 → 技能 → 实习领先。 使用学术项目作为实践技能的证明。
军转民： 将所有军衔和术语转换为平民对应词； 量化指挥范围（例如“管理35名人员和价值200万美元的设备”）。
非英语来源： 准确翻译；首次使用时，以括号形式在机构名称和公司名称后附上英文翻译； 建议用户由母语人士审核翻译。
多源合并
- 构建一个结合所有提取数据的主资料档案。
- 去重：保留每个条目最详细的版本。
- 如果两个来源在日期或职位上冲突，标记出来并要求用户确认。
- 识别差距；仅针对关键缺失数据提出后续问题。
- 绝不虚构任何细节 —— 在用户确认前，将其标记为 [未提供]。
简历章节顺序
按时间顺序（默认 — 中级/高级）
1. 全名
2. 联系信息（电子邮件 | 电话 | LinkedIn | 作品集 | 城市, 国家）
3. 专业摘要
4. 核心技能
5. 工作经验（倒序）
6. 教育（倒序）
7. 认证和执照
8. 项目
9. 技术技能（分组：语言 | 框架 | 工具 | 平台）
10. 成就和奖项
11. 志愿者经历
12. 出版物/演讲
13. 语言
14. 附加信息
应届毕业生/学生
1. 全名 + 联系信息
2. 专业摘要/目标
3. 教育
4. 项目和课程作业
5. 技能
6. 工作经验/实习
7. 认证
8. 课外活动/志愿者
9. 语言
功能性/技能优先（转行者、长期空窗期）
1. 全名 + 联系信息
2. 专业摘要
3. 核心胜任力/技能
4. 关键成就
5. 工作经历（公司、职位、日期 — 最少要点）
6. 教育
7. 认证
8. 语言
学术简历
1. 全名 + 联系方式 + ORCID / ResearchGate
2. 研究兴趣
3. 教育
4. 学术职位
5. 出版物
6. 资助和资金
7. 教学经验
8. 指导
9. 奖项和荣誉
10. 会议演讲
11. 专业会员资格
12. 技能
13. 推荐人
高管/董事会
1. 全名 + 联系信息
2. 高管摘要
3. 核心胜任力
4. 董事会和顾问角色
5. 高管经验
6. 教育和资格
7. 出版物/媒体/演讲
...（截断以进行翻译）