PLUS
Resume Tailor (JD-driven)
Tailor your resume to a specific JD — boost match rate +50%
Ready to download
Per-user zip — knowledge base embedded, runs fully offline, no token / no internet needed
💥 一份简历投 30 家 0 callback? 因为你需要 30 份不同的简历
都说要按 JD tailor 简历, 但不知道改哪 / 改完跟原来差不多
每个 JD tailor 一次手动 30 分钟, 投 30 家就 15 小时 — 真不值
怕重写整份简历把好东西改没了, 又怕不改命中率太低
What it does
Different from resume-polish (general polish) — this skill takes a specific JD + your current resume, suggests line-by-line modifications (which bullets to rewrite, which keywords to add, which sections to drop). Combined with jd-analyzer output, produces a custom-tailored resume per target role.
Why not just use ChatGPT?
ChatGPT
ChatGPT 改简历 → 整份重写, 你之前花心思的细节全丢了简历定制（基于 JD）
我们: 改 master 简历的顶部 3 sections (Summary / Skills / Experience 第 1 条) + 保留下面不动ChatGPT
ChatGPT: "加几个 JD 关键词" 但不告诉你加在哪简历定制（基于 JD）
7 条 P0/P1 tailoring principles (ATS keyword 加 Skills section + Experience 第 N 条 bullet, 不是堆顶部)ChatGPT
ChatGPT 不会算匹配度 — 给你的建议你不知道该信几分简历定制（基于 JD）
6 维度 matching score rubric (Hard Skills 35% / Years 15% / Industry 15%...) + 4 档投递信心建议ChatGPT
ChatGPT 默认你诚实改写, 不知道哪些改法会被识破撒谎简历定制（基于 JD）
7 条 common_mistakes 红线 (不撒谎年限 / 不 keyword stuffing / P5 不能 → Director)ChatGPT
ChatGPT 一个 JD 改 30 分钟, 30 家就 15 小时简历定制（基于 JD）
同一份 master 喂不同 JD, 每次 30 秒出 tailor 建议 — 30 家半天搞定See it in action
📥 输入
JD: Canva Senior Data Engineer — 强调 dbt + Snowflake + production ETL
你的简历 master 经验 1: "Built data pipeline at Startup."📤 输出
## 🎯 简历定制报告 (针对 Canva Senior Data Engineer)
### 匹配度评分: 78/100 (Hard Skills 30/35 + Years 12/15 + Industry 13/15...)
### Top 改写建议 (按 ROI)
1. **Bullet 改写**:
Before: "Built data pipeline at Startup."
After: "Ingested 2TB/day from 8 sources via **dbt + Airflow + Snowflake**; brought reporting SLA from 4h to 15min, unblocking 3 downstream BI teams."
改的: 加 JD 关键技术栈 dbt+Snowflake + 量化 2TB / 8 sources + business impact (3 BI teams)
### 投递建议: 🟡 70-84 中等匹配, tailor 后投Use cases
- 投 Canva senior data engineer 前定制一版重点突出 dbt + Spark
- 同一份简历投 Atlassian 和 Macquarie Bank 两版各自不同重点
- 识别 JD 关键词把简历里弱表达换成 ATS 友好版本
- JD 要求 8+ 年但你只有 5 年, 怎么 reframe 经历突出深度而非年限
- JD 要 leadership 但你是 IC, 怎么提取 mentoring / cross-team 故事
Who is this for?
一份简历投多家
不想为每个 JD 全部重写, 只改顶部 3 sections
Senior 跳同行业
同样经验在 A 公司是 senior 在 B 公司是 mid, 怎么 reframe
想投 senior 但只有 mid 年限
Years Reframing — 改"年限"为"深度密度"
海外转国内 / 国内转海外
同一份简历两个市场各出 1 版
📊 7 条 P0/P1 tailoring principle + 3 真实 bullet pattern + 6 维度评分
某学员用同一份 master 简历, 7 个目标公司各跑一次 resume-tailor, 30 分钟出 7 个 tailored 版本 (vs 之前手动 3.5 小时)。投 7 家拿 4 个面试, 之前一份简历投 30 家拿 2 个。
AI tool compatibility
| AI Tool | Mode | Status |
|---|---|---|
| Claude Code | Native skill install (offline) | ✅ |
| Cursor / Continue | Rules / context file (offline) | ✅ |
| Claude.ai | Paste SKILL.md (offline) | ✅ |
| ChatGPT | Paste SKILL.md (offline) | ✅ |
| Kimi / 通义 / DeepSeek / 豆包 | Paste SKILL.md (offline) | ✅ |
Install in 30 seconds
- Download zip (button above) — get per-user package
- Unzip and drag the folder into your AI tool:
• Claude Code:~/.claude/skills/
• Cursor / Continue: add SKILL.md to your project rules
• ChatGPT/Claude.ai/Kimi web: copy SKILL.md, paste into chat - Type /resume-tailor (Claude Code) or describe your task (web LLM)
FAQ
跟 resume-polish 啥区别? 两个都买不浪费吗?
resume-polish = 一次性把你的 master 简历从中式格式 / 弱动词 / 缺量化 全面升级一遍 (升级完用 N 年)。resume-tailor = 每次投不同 JD 拿出 master 改顶部 3 sections (per-job 操作)。两个都必要 — polish 是底子, tailor 是临门一脚。
改完一份 tailored 简历能用几次?
一次 — 这就是 tailor 的意义。每投一家新公司跑一次 skill (30 秒), 不是写一份打天下。
我担心 ATS keyword stuffing 反而被识破
skill 内置 keyword stuffing 红线 — Skills section 不超过 30 个 keyword, 70% 关键词必须自然写进 Experience bullet 里。不是堆 Skills 顶部 50 个词应付 ATS。
我国内大厂经验 JD 用澳洲背景描述, 怎么 tailor 不撒谎?
Role Title Translation: 国内 P5→mid / P6→senior / P7→staff engineer, 用 FAANG 对标职级。Years Reframing: 不要写 "8 years experience" 然后被问起细节翻车, 改写 "8 years owning end-to-end systems including 5M DAU production deployments"。
改完简历会不会跟我之前简历差异太大被识破
不会 — skill 只改顶部 3 sections (Summary / Skills / Experience 第 1 条 bullet), 简历下面 80% 不动。改的内容是 ATS keyword 替换 + 量化数据补全, 不是杜撰新经历。
Ready to unlock?
$2 USD 单买永久解锁 或 PLUS $19.9/月 全 6 skill。投 5+ 家公司就回本 PLUS, 算下来每家公司 tailor 成本 < $1。