前言¶
求职场景里，模型能写，但写出来的东西经常不对路：简历关键词没对上职位描述，求职信是套模板，面试问答准备停留在”多练多背”。本 Skill 把这件事拆成四个可执行动作——优化关键词与表达、生成求职信、分析能力缺口、准备结构化面试回答。它面向求职者或做求职辅导产品的开发者，输入职位描述和个人经历，输出可落地的文本与回答提纲。
这是什么¶
简历ATS与面试优化｜简诗 AI，由 SkillHub 社区用户 user_fccf428b 发布维护，坐标 @user_fccf428b/job-application-optimizer，当前版本 1.0.1，分类 business-ops，来源 community。解决的问题是：从一份职位描述和一份简历出发，得到针对该职位优化过的简历、求职信、能力缺口分析和结构化面试回答，减少海投和临场准备的重复劳动。
核心功能¶
根据 SkillHub 页面上的简介，它覆盖四件事：
- 针对具体职位优化简历关键词与表达：对照职位描述调整措辞，让关键词更贴近招聘方用语，兼顾 ATS 筛选和人工阅读。
- 生成求职信：基于职位和个人背景产出求职信草稿，可按职位调整语气与侧重点。
- 分析能力缺口：把职位要求和个人经历做对照，标出差距项。
- 准备结构化面试回答：针对常见结构化问题或基于职位要求生成回答框架，便于后续演练。
功能边界上，标签 requires_api_key=false，说明不需要额外申请 API Key 即可调用。
安装与启用¶
Skill 的获取入口是 SkillHub 页面：https://www.skillhub.cn/skills/user_fccf428b/job-application-optimizer。页面给出的安装命令如下：
npx skills add @user_fccf428b/job-application-optimizer
该命令适用于 Cursor、Codex CLI、Claude Code 等基于通用 SKILL.md 格式的 Agent 环境，具体以终端返回结果为准。启用方式是把 Skill 加载到目标 Agent 的上下文中，在对话里给出职位描述和个人背景，让它按上述四个方向产出。
需要区分的是，安装命令的形态各 Agent 环境可能略有差异，但本 Skill 基于通用 SKILL.md 格式，若命令在你使用的环境里不被识别，可将 Skill 目录放入对应 Agent 的 Skills 目录后重试。
典型用法¶
一个最小可复现的请求方式：
职位描述：[粘贴职位 JD]
我的简历要点：[粘贴经历条目]
请完成：1. 优化简历关键词与表达 2. 生成求职信 3. 分析能力缺口 4. 准备结构化面试回答
也可以拆成单步使用，比如只要求生成求职信，或只针对某个能力缺口准备面试回答。Skill 本身不限定输入格式，按上面的四步清单逐条给出即可。
适用场景与注意¶
适合两类人：一是求职者，需要快速按职位定制简历和面试准备；二是做求职辅导或职业规划工具的开发者，把 Skill 集成进产品里做文本生成。
注意三点：第一，本 Skill 是文本生成工具，不负责投递、不负责实时拉取职位数据，职位描述需要自己提供。第二，生成结果需要人工核对，特别是经历描述的真实性，模型不会替你核实内容。第三，ATS 系统各有规则差异，关键词优化能提高匹配度，但不能保证通过所有筛选。
结尾¶
这个 Skill 的价值在于把求职准备从一次性的”写简历”变成按职位可重复执行的流程。如果你的场景是频繁投递不同职位，或要给多个职位批量产出材料，用它会比每次从零写更省事。官方地址：https://www.skillhub.cn/skills/user_fccf428b/job-application-optimizer。
