前言¶

让 Agent 帮忙改简历，最常见的结果是两种：要么它直接把你的简历文件覆盖了，要么它生成一堆你没有做过的经历。这两种都不好。简历优化官走的是另一条路——输入简历和目标岗位，它只输出建议，改不改写、怎么改由你决定。

下面介绍这个 Skill 的定位、能力和使用限制。信息来自 SkillHub 官方页面（抓取时间 2026-10-30），页面未能打开的部分我会注明。

这是什么¶

简历优化官是一个基于通用 SKILL.md 格式的 Agent Skill，由「零一数科」发布，坐标 @org-28ib33ph/lingyi-resume-optimizer，版本 1.0.0，来源 enterprise，分类 office-efficiency。

它解决的问题是：简历投出去没有回音，可能不是经历不够，而是在 AI 筛选这一关没有被读好——关键词缺失、成果描述不可衡量，机器这一遍就没把它当回事。

输入是两样东西：一份简历，一个目标岗位（有 JD 更好）。它不替代你写简历，也不替你投递。

核心功能¶

只讲页面简介里写明的能力。

1、补岗位关键词。在你已有的经历上补充目标岗位对应的关键词，而不是换掉你的经历。

2、把做过的事写成看得见的成果。原句若是「负责了某系统」，改写成带结果的表述，让筛选方能看出这件事带来的影响。

3、逐条给出「原文 → 建议版本」。每一条改动都带上原文和建议版本，复制粘回去就行，不用自己再对照。

4、告诉你改完匹配度大概到多少。给出一个估计值，用来判断重投值不值得。

5、不动你的简历文件。输入是简历内容，输出是建议文本，原文件保持不变。

6、不编你没做过的事。改写发生在你已有的经历范围内，不会新增履历。

页面标签显示 requires_api_key=true，也就是运行需要 API key，具体获取方式页面未写明。

安装与启用¶

我尝试抓取 SkillHub 页面和 API 地址，两次都失败，所以安装命令、目录路径、配置文件字段均未能核实。资料中只有坐标 @org-28ib33ph/lingyi-resume-optimizer 和官方地址，没有给出安装命令。

如果你已经在用 SkillHub 体系的 Agent，按坐标搜索「简历优化官」确认安装即可；如果你的环境不走 SkillHub，请以你所用平台的 Skill 安装说明为准，不要用本文里没有的命令。

启用方式是触发词。官方给出的触发词如下：

简历优化
简历诊断
改简历
简历修改
ATS
投递匹配度
JD 匹配

把简历内容和目标岗位一起发给 Agent，带上其中任意一个触发词，Agent 就会按上面的能力逐条给出建议。

典型用法¶

官方资料只给了能力说明和触发词，没有给出可复现的完整示例。这里描述一次最小可用的调用方式，输入输出以简介为限。

输入侧：

简历内容（粘贴正文，或给出可读的文件路径）
目标岗位名称
目标岗位的 JD（如有）
触发词，例如：简历优化

输出侧：

逐条的「原文 → 建议版本」
每条改动的简要理由
改完匹配度的估计值

没有 JD 时也能跑，但补关键词这一步会失去依据，匹配度估计值也会更粗略。

适用场景与注意¶

适合这几类情况：简历投出后长期没有回音，怀疑卡在 AI 筛选；已有经历但表述太平，看不出成果；拿到一份新 JD，想把简历往那个方向对齐。

需要注意的地方：

1、匹配度是估计值，不是 ATS 系统打出的真实分数，两个系统的规则并不相同。
2、改写只做表述层面的优化，不补经历、不拉长工作年限。经历本身不够时，这个 Skill 解决不了。
3、建议版本需要人工确认后再粘回简历，尤其是数字、头衔和成果归属，不要整段照抄。
4、建议版本是否采用了 JD 里的说法，需要你核对目标岗位的真实要求，避免为了匹配关键词而偏离岗位。
5、requires_api_key=true，运行前先确认 API key 已配置，否则调用会失败。

页面显示的评分为 100000、下载 14926 次、安装 0 次。评分 100000 更像是占位值，参考意义有限，下载量说明它有一定的使用量。

结尾¶

简历优化官的价值在于边界清楚：改的是表述，不动文件，不编经历，输出可以直接粘回去。如果你只需要一份能跟 AI 筛选对话的简历，而不是重写简历，这个 Skill 值得一试。

官方地址：https://api.skillhub.cn/org-28ib33ph/lingyi-resume-optimizer
SkillHub 页面：https://www.skillhub.cn/skills/org-28ib33ph/lingyi-resume-optimizer