소스 정보
- 저장소
- vramrick/openclaw-skills
- 최근 소스 활동
- 2026년 4월 30일 21:56
- 감지된 SKILL.md 언어
- 중국어
- 스타
- 0
- 포크
- 0
설치 방법
기본적으로 소스를 먼저 확인하는 Prompt가 선택됩니다. 직접 명령으로 전환하거나 로컬 사본을 다운로드할 수도 있습니다.
소스 파일 검토
설치 여부를 결정하기 전에 SKILL.md와 SkillsMP에 표시된 보조 파일을 읽어 보세요.
메뉴
기본적으로 소스를 먼저 확인하는 Prompt가 선택됩니다. 직접 명령으로 전환하거나 로컬 사본을 다운로드할 수도 있습니다.
설치 여부를 결정하기 전에 SKILL.md와 SkillsMP에 표시된 보조 파일을 읽어 보세요.
Codex 또는 Claude로 설치 이 Prompt를 복사해 Codex, Claude 또는 다른 어시스턴트에 붙여 넣으면 Skill 페이지를 검토하고 설치를 진행할 수 있습니다.
직접 명령은 검토 Prompt를 거치지 않습니다. 실행하기 전에 소스를 확인하세요.
npx skills add https://github.com/vramrick/openclaw-skills --skill 51mee-resume-diagnose명령은 한 줄로 유지됩니다. 복사하기 전에 가로로 스크롤해 전체 내용을 확인하세요.
로컬 사본을 원하시나요? SkillsMP에서 현재 제공할 수 있는 파일을 다운로드하세요.
全能高级前端研发工程师技能。擅长AI时代前沿技术栈(React最新 + shadcn/ui + Tailwind CSS v4 + TypeScript + Next.js),精通动效库与交互特效开发。采用Glue Code风格快速实现代码,强调高质量产品体验与高度友好的UI视觉规范。在组件调用、交互特效、全局Theme上保持高度规范:绝不重复造轮子,相同逻辑出现两次即封装为组件。具备安全意识,防范各类注入攻击。开发页面具有高度自适应能力,响应式设计贯穿始终。当用户无特殊技术栈要求时,默认采用主流前沿技术栈。
Read, write, append, and list local files in the session's working directory. Use when you need to persist output to disk, read input files, or manipulate file system safely. Supports text files, JSON, CSV, Markdown.
超级简历 WonderCV 出品,3000 万用户信赖。简历分析、段落改写、JD 岗位匹配、自动匹配职位、PDF 导出、AI 求职导师(面试准备/薪资谈判/职业规划/多版本简历策略)。 触发条件:用户提供简历、要求简历点评/打分/反馈、希望改写某个简历部分、 希望将简历与岗位 JD 或校招岗位匹配、咨询求职建议或面试准备,或提到 CV/简历/求职/校招。 不触发条件:用户讨论普通写作(非简历)、询问其他文档, 或讨论与求职和职业发展无关的话题。
SKILL.md 표시 중
| name | 51mee-resume-diagnose |
| description | 简历诊断。触发场景:用户要求诊断简历质量;用户想优化简历; 用户问我的简历有什么问题。 |
读取简历文件,使用大模型进行专业质量分析,从5个维度诊断问题并给出优化建议。
```text
{简历文本内容}
扮演一个简历诊断专家,详细地诊断上面的简历
export type ReportLevel = '优秀' | '良好' | '中等' | '差';
export interface ResumeDiagnosisReport {
overall: {
score: number;
level: ReportLevel;
starRating: number;
summary: string;
};
dimensions: {
contentCompleteness: ContentCompletenessAnalysis;
structureRationality: StructureRationalityAnalysis;
formatStandardization: FormatStandardizationAnalysis;
keywordOptimization: KeywordOptimizationAnalysis;
languageExpression: LanguageExpressionAnalysis;
};
criticalIssues: {
mustFix: CriticalIssue[];
shouldFix: CriticalIssue[];
niceToFix: CriticalIssue[];
};
optimization: ResumeOptimizationPlan;
rewriteSuggestions: RewriteSuggestion[];
}
export interface CriticalIssue {
dimension: string;
severity: '严重' | '主要' | '次要';
description: string;
location: string;
suggestedFix: string;
}
export interface ContentCompletenessAnalysis {
score: number;
level: ReportLevel;
sections: {
personalInfo: { completeness: number; missingFields: string[] };
workExperience: {
completeness: number;
checks: {
hasCompanyNames: boolean;
hasJobTitles: boolean;
hasTimePeriods: boolean;
hasResponsibilities: boolean;
hasAchievements: boolean;
hasQuantifiableResults: boolean;
};
missingElements: string[];
};
projectExperience: { completeness: number };
education: { completeness: number };
skills: { completeness: number };
};
}
export interface StructureRationalityAnalysis {
score: number;
level: ReportLevel;
organization: {
flowLogical: boolean;
recommendedOrder: string[];
actualOrder: string[];
};
contentArrangement: {
chronological: {
reverseChronological: boolean;
timeGaps: string[];
};
};
readability: {
paragraphStructure: { avgParagraphLength: number; bulletPointsUsed: boolean };
headingStructure: { clearHeadings: boolean };
};
}
export interface FormatStandardizationAnalysis {
score: number;
level: ReportLevel;
consistency: {
spacingConsistency: boolean;
dateFormat: { consistentFormat: boolean; formatUsed: string };
nameFormatting: { consistentCompanyFormat: boolean };
};
errorCheck: {
spelling: { errorCount: number; errors: string[] };
grammar: { errorCount: number };
punctuation: { errorCount: number };
};
}
export interface KeywordOptimizationAnalysis {
score: number;
level: ReportLevel;
keywords: {
jobSpecific: {
requiredKeywords: { keyword: string; found: boolean; frequency: number }[];
matchRate: { requiredMatched: number };
};
actionVerbs: {
verbsUsed: { verb: string; strength: string }[];
recommendations: { weakVerb: string; strongAlternatives: string[] }[];
};
};
}
export interface LanguageExpressionAnalysis {
score: number;
level: ReportLevel;
clarityConciseness: {
readability: { avgSentenceLength: number; passiveVoice: number };
conciseness: { fillerWords: string[] };
};
professionalismPersuasiveness: {
professionalTone: boolean;
persuasiveness: { achievementOriented: boolean };
};
}
export interface ResumeOptimizationPlan {
actionPlan: {
highPriority: { action: string; estimatedTime: string }[];
mediumPriority: { action: string; estimatedTime: string }[];
lowPriority: { action: string; estimatedTime: string }[];
};
}
export interface RewriteSuggestion {
section: string;
currentVersion: string;
problems: string[];
improvedVersion: string;
difficulty: '简单' | '中等' | '困难';
}
## 输出模板
```markdown
# 📋 简历诊断报告
## 综合评分
**总分**: [score]/100 ⭐⭐⭐⭐
**等级**: [level]
> [summary]
---
## 📊 详细诊断
### 1. 内容完整性 ([score]/100)
| 部分 | 完整度 | 评估 |
|------|--------|------|
| 个人信息 | [X]% | ✅/⚠️ |
| 工作经历 | [X]% | ✅/⚠️ |
| 项目经历 | [X]% | ✅/⚠️ |
| 教育背景 | [X]% | ✅/⚠️ |
| 技能展示 | [X]% | ✅/⚠️ |
**缺失元素**: [missingElements]
### 2. 结构合理性 ([score]/100)
- 章节顺序: ✅/❌ [flowLogical]
- 时间倒序: ✅/❌ [reverseChronological]
- 平均段落长度: [avgParagraphLength] 词
### 3. 格式与规范 ([score]/100)
- 格式一致性: ✅/⚠️
- 拼写错误: [errorCount] 处
- 日期格式: ✅/⚠️ [consistentFormat]
### 4. 关键词优化 ([score]/100)
**关键词匹配度**: [matchRate]%
| 关键词 | 状态 | 频次 |
|--------|------|------|
| [keyword] | ✅/❌ | [frequency] |
### 5. 语言表达 ([score]/100)
- 专业语气: ✅/⚠️
- 成就导向: ✅/⚠️
- 平均句长: [avgSentenceLength] 词
---
## 🚨 关键问题
### 必须修复 ([N]项)
1. **[description]**
- 位置: [location]
- 修复: [suggestedFix]
### 建议修复 ([N]项)
1. [description]
### 可选优化 ([N]项)
1. [description]
---
## ✍️ 重写建议
### [section]
**原版本**:
> [currentVersion]
**问题**: [problems]
**改进版本**:
> [improvedVersion]
---
## ✅ 优化计划
### 高优先级
| 行动 | 预估时间 |
|------|----------|
| [action] | [estimatedTime] |
### 中优先级
| 行动 | 预估时间 |
|------|----------|
| [action] | [estimatedTime] |
---
_预计总优化时间: [X]小时_