Claycui828/ASu-resume-skills

解决的问题

撰写简历往往需要在让真实成就听起来令人印象深刻与避免夸大之间取得平衡。本项目提供了两个协同工作的 Codex 技能：一个将您的真实经历转化为高密度、结构良好的简历，且不捏造事实；另一个根据可验证的证据检查每一项强有力的陈述，让您清楚地知道哪些得到了支持，哪些没有。

工作原理

第一个技能 ($asu-resume-skill) 读取您的原始材料（现有简历、飞书文档、截图、项目文件），并生成源映射的 JSON、独立的 HTML 文件、A4 PDF 以及社交媒体文案。它使用官方来源验证学校名称，将真实项目拆解为技术链（数据/模型/训练/服务/代理/评估），并分配明确的所有权级别（模块所有者、0→1、架构演进），而不会将参与升级为完全所有权。第二个技能 ($asu-resume-audit-skill) 获取一份简历，并将每一项陈述拆分为原子化声明，标记为已确认、部分确认、矛盾、不支持或不可验证。它会查看角色、范围扩展、指标定义和时态边界（已交付 vs. 计划中）。这两个技能旨在按顺序使用：生成、审计、修复薄弱环节，然后重新生成最终输出。

适用人群

适用于开发人员、技术主管以及任何在中国科技公司准备晋升材料或求职申请的人。对于想要验证候选人陈述力度的招聘经理或评审人员也很有用。这两个技能均作为插件在 Codex 内运行，因此您需要一个兼容 Codex 的环境。

亮点

• 两个互补的技能：简历生成与简历审计
• 输出：独立的 HTML、A4 PDF、JSON 数据和社交媒体文案（用于生成）；证据矩阵和审计报告（用于审计）
• 严格的事实边界：不允许虚假的学校、项目、指标或成果通过
• 通过官方渠道验证学校名称
• 将陈述分解为原子化、可根据证据检查的声明
• 区分“0→1”是新服务、新训练流水线还是新策略节点
• 不预设不诚实；仅报告证据支持的内容
• 包含完整的示例 HTML/PDF 文件和 JSON 数据
• MIT 许可