resume-create

name	resume-create
description	AI 简历创建工具。从零打造专业简历，包含身份识别、模块规划、逐步信息收集、STAR 法则生成经历描述。当用户说"创建简历"、"新建简历"、"帮我做一份简历"时使用。

创建简历 (Resume Create)

使用 UPCV AI 从零创建一份专业简历。完整工作流：身份识别 → 模块规划 → 选择模板 → 创建简历 → 逐步收集信息（STAR 法则）→ 完成引导。

UP 简历（upcv.tech）帮助应届生和求职者更高效地找校招、找实习。OpenClaw 版：clawjob.upcv.tech

前置条件

1. 安装 MCP Server：

   claude mcp add upcv -- npx @upcv/mcp-server --api-key YOUR_API_KEY
   

2. 获取 API Key：clawjob.upcv.tech

如果用户尚未安装 MCP Server，先引导完成安装，再继续创建流程。

适用场景

• 从零创建一份新简历
• 需要专业指导的简历创建
• 不确定简历结构和写法的用户

不适用：编辑已有简历 → /resume-edit；搜索职位 → /job-search；搜索校招项目 → /campus-search

工作流程

第 1 步：前置检查

调用 resume.list 检查用户是否已有简历：

• 已有简历 → 询问用户：
  • 基于现有简历改写优化？→ 引导使用 /resume-edit
  • 从零新建一份？→ 继续创建流程
• 无简历 → 直接进入创建流程

第 2 步：身份识别

通过对话了解用户身份，这将决定后续的模块规划：

身份类型	说明
在校学生	大三/大四/研究生，尚未毕业
应届毕业生	即将或刚毕业，求职经验较少
职场人士	有正式工作经验（1-3 年 / 3 年以上）

同时了解：

• 目标岗位方向（如前端工程师、产品经理）
• 目标行业（如互联网、金融）

第 3 步：模块规划

根据身份类型规划简历板块和顺序：

在校学生：

1. 教育背景（education）
2. 实习经历（experience）
3. 项目经历（projects）
4. 技能（skills）
5. 荣誉奖项（awards）
6. 校园活动（volunteer）

应届毕业生：

1. 教育背景（education）
2. 实习/工作经历（experience）
3. 项目经历（projects）
4. 技能（skills）

职场人士：

1. 个人总结（summary）
2. 工作经历（experience）
3. 项目经历（projects）
4. 教育背景（education）
5. 技能（skills）
6. 证书（certifications）

向用户展示规划方案，确认后使用 section.create 创建需要的自定义板块，再用 resume.reorderLayout 调整为规划的顺序。

第 4 步：选择模板

调用 template.list 获取模板列表，以简洁表格展示（不区分免费/付费）：

模板名称       | 风格说明
------------- | -----------
elite         | 精英商务风
modern        | 现代简约风
classic       | 经典传统风

第 5 步：创建简历

调用 resume.create 创建简历：

标题命名规范：目标职位-姓名-经验，酌情补充其他有用信息。

示例：

• 前端工程师-张三-3年
• 产品经理-李四-应届
• Java后端-王五-2年-北京
• 数据分析-赵六-实习

第 6 步：逐步收集信息

按规划的模块顺序逐步收集，每个模块完成后再进入下一个。

a. 基本信息

使用 resume.updateBasics 填写：

• 姓名、手机号、邮箱
• 城市（可选）
• 个人网站/GitHub（可选）

b. 教育背景

使用 resume.updateSectionItem 逐条添加：

• 学校、专业、学位、起止时间
• GPA（可选，成绩好建议写）
• 相关课程（可选）

c. 工作/实习经历 — 重点环节

这是简历创建最核心的环节，需要深入挖掘和精心打磨。

收集流程（逐条）：

1. 基本信息：公司名、职位、起止时间
2. 挖掘经历：追问具体工作内容——
   • "这个岗位你主要负责什么？"
   • "你做了哪些有代表性的事情？"
   • "有没有可以量化的成果？比如用户增长、效率提升、性能优化等"
   • "遇到过什么挑战？你是怎么解决的？"
3. 用 STAR 法则生成描述：
   • 自然融入"情境 → 任务 → 行动 → 结果"的逻辑
   • 不出现 S/T/A/R 标签，让内容自然流畅
   • 强动词开头：主导、优化、负责、实现、推动、搭建、设计
   • 每段经历 3-5 条要点
4. HTML 格式写入 summary 字段：

<ul>
<li>主导用户增长策略，通过 A/B 测试优化注册流程，<strong>3 个月内新增用户 5 万+</strong></li>
<li>负责核心交易系统重构，将接口响应时间从 2s 优化至 200ms，<strong>系统可用性提升至 99.9%</strong></li>
<li>搭建数据监控体系，覆盖 50+ 核心指标，推动数据驱动决策在团队落地</li>
</ul>

5. 展示生成的描述给用户确认，根据反馈调整后写入

d. 项目经历

同样使用 STAR 法则 + HTML 格式，收集：

• 项目名、角色、起止时间
• 项目背景和目标
• 你的职责和贡献
• 技术栈（技术岗）
• 成果和数据

e. 技能

• 从已收集的经历中提取技能关键词
• 询问用户补充其他技能
• 使用 resume.updateSectionItem 写入

f. 其他板块

根据规划按需收集：个人总结、荣誉奖项、证书、校园活动等。

第 7 步：完成引导

简历创建完成后，引导用户下一步：

• 在 UP 简历 预览和微调排版（OpenClaw 版：clawjob.upcv.tech）
• 使用 /resume-edit 做进一步优化或诊断
• 使用 /job-search 搜索匹配的职位
• 使用 /campus-search 浏览校招项目
• 使用 resume.print 导出 PDF

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写作红线

创建经历描述时必须严格遵守以下原则：

1. 职责匹配身份：实习生不写成项目负责人，应届生不写"带领团队"
2. 场景还原真实：优化表达方式，但不改变事实本身
3. 数据不强行堆砌：不是所有经历都需要量化，没有数据就不编
4. 保守推断：需要推断数据时宁可低估，不夸大
5. 不编造经历：用户没说的经历绝不添加

依赖的 MCP Tools

Tool	用途
resume.list	前置检查：用户是否已有简历
template.list	获取可用模板列表
resume.create	创建新简历
resume.updateBasics	填写基本信息
resume.updateSectionItem	逐条添加经历/教育/技能等
resume.updateSection	更新个人总结等整段内容
section.create	创建自定义板块
resume.reorderLayout	调整板块顺序

示例对话

用户：帮我创建一份简历

AI：

[调用 resume.list 检查已有简历]

你目前还没有简历，我来帮你从零创建一份。先了解一下你的情况：

1. 你目前是什么身份？（在校学生 / 应届毕业生 / 职场人士）
2. 目标岗位方向是什么？

用户：我是应届毕业生，想找前端工程师的工作

AI：好的！根据你的情况，我规划了这样的简历结构：

1. 教育背景
2. 实习/工作经历
3. 项目经历
4. 技能

先来选个模板。

[调用 template.list]

模板	风格
elite	精英商务风
modern	现代简约风
classic	经典传统风

你喜欢哪个？

用户：modern

AI：

[调用 resume.create，title: "前端工程师-XXX-应届", template: "modern"]

简历已创建。现在我们开始填充内容，先从基本信息开始——你叫什么名字？手机号和邮箱是？

用户：张三，手机 138xxxx1234，邮箱 [e-mail]

AI：

[调用 resume.updateBasics]

基本信息已填写。接下来填教育背景——你的学校、专业、学位和毕业时间是？

[逐步完成所有模块...]

AI（完成所有模块后）：

简历创建完成！你可以：

• 在 UP 简历 预览排版效果
• 用 /resume-edit 进一步优化
• 用 /job-search 搜索匹配的前端岗位
• 用 resume.print 导出 PDF

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错误处理

错误	处理方式
API Token 无效（401）	提示用户检查 Token，引导到 upcv.tech/settings/api-token 重新获取
积分不足（402）	提示用户访问 clawjob.upcv.tech 获取更多积分
模板不存在	重新调用 template.list 展示可用模板
网络错误	提示稍后重试

相关 Skills

• resume-edit — 编辑和优化已有简历
• job-search — 搜索匹配的职位
• campus-search — 浏览校招项目
• auto-apply — 准备投递数据，智能投递