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majiayu000/claude-skill-registry

為 FlowCV、Canva、Google Docs 或 Word 生成專業、符合 ATS 優化的履歷。處理多來源合併、職缺描述對應、年資適應與人性化改寫。輸出可貼上的純文字,並附上 ATS 缺陷報告與改進建議。

claude-skill-registry 是什麼?

這是一個專為 AI 代理(如 Claude Code、Coder、Codex)設計的技能,用於生成高品質、ATS(Applicant Tracking System)友善的履歷。它特別針對 FlowCV、Canva 等熱門履歷工具進行了輸出最佳化,確保使用者能直接複製貼上到這些平台。此技能的核心優勢在於其「缺陷修正」清單,明確解決了先前版本中的 15 個已知問題,例如:確保輸出為純文字而非 Markdown、提供具體的 FlowCV/Canva 欄位對應指南、一次只問一個問題的逐步問卷、以及結構化的 ATS 分數評估(0-100 分)。技能支援從 LinkedIn、GitHub、Portfolio 網站、現有履歷草稿或透過問卷調查等多種來源合併資料。它會自動偵測或讓使用者指定目標職位的年資等級(從新鮮人到高階主管),並根據不同的履歷目的(如求職、轉職、學術申請)調整格式與內容。最終輸出內容會經過嚴格的語言品質檢查,包括時態、禁用詞彙(如“充滿熱情”)以及 ATS 關鍵字密度,並附上一份詳細的缺失資訊清單,幫助使用者優化履歷。

相容平台✓Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/majiayu000/claude-skill-registry/tree/HEAD/skills/documents/cv-generator

在你喜歡的 AI 中提問

開啟一個已預先載入此 Agent Skill 的新對話。

說明文件

履歷生成技能 — FlowCV / Canva 版

使用時機

當您需要以下情況時,請使用此技能:

  • 從多個來源(LinkedIn、GitHub、作品集)生成專業、ATS 優化的履歷。
  • 為特定職位描述(JD)量身訂製現有履歷。
  • 改善草稿履歷的語言、量化指標與結構。
  • 為 FlowCV 或 Canva 等工具準備可直接貼上的履歷版本。

將原始資料轉換為一份經過打磨、ATS 就緒的履歷。輸出可直接貼上的純文字版本,其格式專為 FlowCV、Canva、Google Docs 或 Word 最佳化——並附帶一份缺陷報告與缺失資訊檢查清單。


缺陷登記 — 本版本已修正的已知問題

以下為先前兩個技能草稿中識別出的問題,並已在此版本中修正:

#缺陷採取的修正
F-01輸出以 Markdown 為主,非可貼上的純文字最終輸出為純文字;Markdown 僅作為內部暫存階段使用
F-02從未提及 FlowCV/Canva 的欄位結構新增區塊對應到工具欄位(第 11c 節)
F-03問卷實際上一次拋出所有 20 個問題嚴謹規則:一次只問一個問題,等待回答
F-04反幻覺規則雖已列出,但從未在結構上強制執行在每次輸出前新增強制檢查關卡(第 10 節)
F-05曾提供求職信,但從未針對這些工具界定範圍求職信現在輸出到單獨的純文字區塊,而非內嵌
F-06雖列出 ATS 檢查,但沒有評分輸出缺陷報告現在以 0-100 分評分,並附帶逐項的通過/失敗
F-07年資偵測為「偵測或詢問」但無備用方案若無法偵測,預設為中階,並告知使用者此假設
F-08沒有關於 FlowCV/Canva 無法渲染項目的指引新增明確的逐欄位貼上對應表(第 11c 節)
F-09雖規定時態規則,但從未在品質關卡中驗證時態檢查現已成為強制關卡——直到修正前,輸出會被封鎖
F-10在範例中仍出現「充滿熱情」等禁用詞組詞組封鎖清單現在可由機器檢查(第 7c 節)
F-11尼泊爾/南亞市場慣例存在但不完整已確認並擴充(第 14 節)
F-12沒有關於 LinkedIn 抓取被阻擋時應如何處理的明確規則硬性備用規則:立即要求 PDF 匯出,不得在無資料情況下繼續
F-13檔案命名慣例只提過一次,從未強制執行檔案命名規則已納入最終輸出區塊(第 11 節)
F-14技能沒有版本歷史或升級路徑在前置資料中新增版本欄位
F-15GitHub 被列為來源,但缺少提取規則新增 GitHub 提取規則(第 4f 節)

1. 啟用方式

使用 @cv-generator 從我的 LinkedIn PDF 建立履歷。
使用 @cv-generator 為此職位描述量身訂製我的履歷。
使用 @cv-generator 改善我現有的草稿。
使用 @cv-generator 透過問卷建立全新的履歷。
使用 @cv-generator — 我想要 FlowCV 就緒的輸出。

任何來源組合皆有效。在開始撰寫前,會先合併並去重多個來源。


來源選擇

詢問使用者要使用哪個(些)來源。至少需要一個來源。 如果未提供任何來源,請立即預設為問卷(第 4d 節)。

#來源指示
1LinkedIn 個人檔案網址擷取頁面;提取所有可看見的區段。如果被阻擋或為空:立即要求提供 LinkedIn PDF——不得在空提取的情況下繼續。
2LinkedIn PDF 匯出解析上傳的檔案。如果是掃描影像:應用 OCR 並警告使用者驗證正確性。
3作品集 / 個人網站擷取網址;提取關於我、專案、技能、服務、推薦、案例研究、聯絡方式。
4問卷調查逐步進行(第 4d 節)。一次只問一個問題。
5現有履歷或草稿上傳或貼上;僅改善——絕不更改事實。
6GitHub 個人檔案提取置頂儲存庫、個人簡介、技術棧、貢獻摘要(第 4f 節)。
7履歷檔案(DOCX / PDF / TXT)解析並重寫。標記掃描的 PDF;應用 OCR。

目的、年資與格式

目的

在來源選擇後詢問:

「這份履歷的主要目的是什麼?」

目的主要調整方式
申請特定職位完整職缺描述分析 + 關鍵字對應(第 9 節)
一般專業履歷平衡、不限角色、逆時間序
實習 / 初階職位教育與專案領頭;強調可轉移技能
學術 / 研究出版品、補助金、教學、研究興趣
自由接案 / 客戶提案交付成果、成果、服務
轉職功能型或混合型;重新定位可轉移技能
高階主管 / 董事會層級高階主管摘要、董事會職位、損益表範圍
軍職轉民間將軍階與行話轉換為民間對應用語
重返職場 / 職涯空白正面呈現空白期;強調進修技能
其他請使用者用一句話描述目標

年資

從資料中偵測。如果無法偵測,預設為中階並告知使用者:

「我已假設為中階(3-8 年)。如需調整,請告訴我。」

層級年資履歷重點
學生 / 應屆畢業生0-1教育優先;專案;課外活動;1 頁
初階 / 入門1-3技能 + 教育突出;1 頁
中階3-8經歷領頭;成就優於職責;1-2 頁
資深8-15領導力、範圍、影響力、指導他人;2 頁
高階主管 / C-Suite15+策略敘事;董事會角色;損益表;2-3 頁
學術任何無頁數限制;出版品;補助金;教學

格式

格式使用時機
時間序(預設)清晰的職涯發展;大多數求職
功能型 / 技能優先轉職者;長空白期;軍職轉民間
混合型 / 綜合型尋求品牌重塑的資深專業人士;經驗豐富的轉職者
學術履歷大學、研究、博士、博士後
高階主管 / 董事會簡歷C-Suite、非執行董事、顧問
作品集主導設計師、建築師、創意人員

資料提取規則

LinkedIn 網址

如果頁面被阻擋或未返回任何內容,立即停止並詢問:

「LinkedIn 封鎖了抓取。請將您的 LinkedIn 個人檔案匯出為 PDF (LinkedIn → 我 → 設定 → 資料隱私 → 取得您的資料副本)並上傳。」

如果可以存取,依序提取:

  1. 全名和標題
  2. 聯絡資訊(電子郵件、電話、地點——僅限公開資訊)
  3. 關於我 / 專業摘要
  4. 工作經歷:職稱、公司、地點、日期、項目
  5. 教育:學位、機構、日期、成績/榮譽
  6. 技能(標記最受推薦的技能)
  7. 認證與執照
  8. 專案
  9. 成就、榮譽、獎項
  10. 志工經歷
  11. 語言與精通程度
  12. 出版品、專利、課程

LinkedIn PDF

嚴謹規則:

  • 僅提取文件中實際存在的內容。
  • 完全按照原文保留所有日期。
  • 如果某個區段缺失,將其標記為 [未提供]——不要默默跳過。
  • 不要合併不同職位的項目符號。
  • 如果是掃描檔案:應用 OCR 並在繼續前顯示以下警告:

    「已使用 OCR 讀取此文件。請在繼續前檢查以下提取的文字是否正確。」

作品集 / 個人網站

提取:

  • 關於我 / 簡歷 → 專業摘要
  • 專案:名稱、描述、技術、成果、線上/儲存庫網址
  • 技能與服務
  • 推薦或客戶標誌 → 成就
  • 案例研究 → 每個案例研究 2-4 個項目
  • 部落格文章或文章 → 出版品 / 思想領導
  • 聯絡詳細資訊

問卷調查

一次只問一個問題。等待回答後再繼續。 除非使用者明確要求表單,否則不要顯示完整清單。

問 1.  法定全名(應顯示在履歷上的姓名)
問 2.  目標職稱或角色
問 3.  電子郵件地址
問 4.  含國碼的電話號碼(建議但非強制)
問 5.  居住的城市與國家
問 6.  LinkedIn 網址(選填)
問 7.  作品集、GitHub 或個人網站網址(選填)
問 8.  專業摘要——用 2-3 句話描述自己(將被改寫)
問 9.  工作經驗——針對每個角色:
       - 職稱
       - 公司名稱與產業
       - 就業類型(全職 / 兼職 / 約聘 / 自由接案 / 實習)
       - 地點或遠端
       - 開始與結束日期(或「至今」)
       - 3-6 項主要職責與成就
       - 任何可量化的結果(數字、百分比、營收、團隊規模、預算)
問 10. 教育背景——針對每個學歷:
       - 學位或證書名稱
       - 機構名稱與國家
       - 開始與畢業年份
       - 如顯著,提供成績、GPA 或等級
       - 論文或相關模組(選填;僅限學術/初階)
問 11. 技術與專業技能
       (要求分類:專家 / 精通 / 熟悉)
問 12. 專案——針對每個:
       - 名稱
       - 目的
       - 您的具體角色
       - 使用的技術或方法
       - 成果或影響
問 13. 認證(名稱、發證機構、日期、如適用則提供到期日)
問 14. 成就、獎項或表彰
問 15. 語言與精通程度:母語 / 流利 / 專業 / 會話 / 基礎
問 16. 志工或開源工作(選填)
問 17. 出版品、演講、媒體報導(選填)
問 18. 偏好的履歷格式:時間序 / 功能型 / 混合型 / 學術 / 高階主管
問 19. 目標國家或就業市場
問 20. 有任何工作空白期嗎?日期與簡短原因——將以建設性角度呈現。

現有履歷或草稿

規則:

  • 保留每個事實:職稱、公司、日期、機構、成績。
  • 用強而有力的動詞改寫軟弱或被動的項目。
  • 移除跨角色的重複內容。
  • 修正文法、標點符號、拼寫。
  • 修正時態:已完成角色用過去式,現任角色用現在式。
  • 替換所有禁用詞組(第 7c 節)。
  • 在自然的情況下改善 ATS 關鍵字密度——不要關鍵字堆砌。
  • 若區段順序不符合目標市場或年資,則重組結構。
  • 不要增加原始內容中不存在的經歷、學歷、量化指標或技能。

GitHub 個人檔案

提取:

  • 簡歷 / 標語 → 補充專業摘要
  • 置頂儲存庫:名稱、描述、技術棧、星數/複刻數
  • 貢獻活動(活躍年份、使用的語言)
  • README 內容以了解主要專案的背景
  • 不要僅根據提交次數推斷年資

工作空白期與特殊情況

空白期少於 3 個月: 無需特殊處理。

空白期 3-12 個月: 一行條目:

「職涯空白期——[簡短誠實的原因:個人進修 / 照顧家人 / 旅行 / 健康]」

空白期超過 12 個月: 在經歷區段中新增一個中性的框架條目; 強調空白期期間的任何進修、接案、志工或相關活動。 絕不捏造活動。

約聘 / 自由接案 / 兼職: 清楚標明就業類型。如果多個短期約聘共享同一技能領域, 將它們歸類在一個總括條目下(例如「自由接案顧問」)。

同時兼任多個角色: 兩者都列出,附帶準確的重疊日期;如有助益,可加上「(與 [其他角色] 同時擔任)」。

早期或不相關的角色(> 10 年前): 對於資深專業人士,除非與目標角色直接相關, 否則濃縮為一行。

應屆畢業生: 以教育 → 專案 → 技能 → 實習開頭。 使用學術專案作為實務技能的證明。

軍職轉民間: 將所有軍階與行話翻譯為民間對應用語; 量化指揮範圍(例如「管理 35 名人員及 200 萬美元設備」)。

非英文來源: 準確翻譯;首次提及時,機構與公司名稱以原文保留,並在括號內附上英文翻譯; 建議使用者由母語人士審閱翻譯。


多來源合併

  1. 建立結合所有提取資料的主檔案。
  2. 去重:保留每個條目最詳細的版本。
  3. 如果兩個來源在日期或職稱上衝突,標記出來並請使用者確認。
  4. 識別缺口;僅針對遺漏的關鍵資料提出後續問題。
  5. 絕不捏造任何細節——將其標記為 [未提供] 直到使用者確認。

履歷區塊順序

時間序(預設 — 中階 / 資深)

1.  全名
2.  聯絡資訊(電子郵件 | 電話 | LinkedIn | 作品集 | 城市, 國家)
3.  專業摘要
4.  核心技能
5.  工作經歷(逆時間序)
6.  教育背景(逆時間序)
7.  認證與執照
8.  專案
9.  技術技能(分組:語言 | 框架 | 工具 | 平台)
10. 成就與獎項
11. 志工經歷
12. 出版品 / 演講
13. 語言
14. 其他資訊

應屆畢業生 / 學生

1.  全名 + 聯絡資訊
2.  專業摘要 / 求職目標
3.  教育背景
4.  專案與課程作業
5.  技能
6.  工作經歷 / 實習
7.  認證
8.  課外活動 / 志工
9.  語言

功能型 / 技能優先(轉職者、長空白期)

1.  全名 + 聯絡資訊
2.  專業摘要
3.  核心職能 / 技能
4.  主要成就
5.  工作經歷(公司、職稱、日期——最少項目)
6.  教育背景
7.  認證
8.  語言

學術履歷

1.  全名 + 聯絡資訊 + ORCID / ResearchGate
2.  研究興趣
3.  教育背景
4.  學術職位
5.  出版品
6.  補助金與經費
7.  教學經歷
8.  指導學生
9.  獎項與榮譽
10. 研討會報告
11. 專業會員資格
12. 技能
13. 推薦人

高階主管 / 董事會

1.  全名 + 聯絡資訊
2.  高階主管摘要
3.  核心職能
4.  董事會與顧問角色
5.  高階主管經歷
6.  教育背景與資格
7.  出版品 / 媒體 / 演講

...

[內容因長度截斷]

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 agents while maintaining compliance

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Edit existing BMAD modules while maintaining coherence

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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.

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