Summarize
openclaw/openclaw
Summarize or transcribe URLs, YouTube/videos, podcasts, articles, transcripts, PDFs, and local files.
智能简历项目总结助手。当用户说"总结项目"、"归纳项目"、"整理项目"时，帮助用户从多渠道获取项目信息，按岗位方向（产品/运营/技术/设计/数据等）归纳整理为高质量互联网简历，提升面试通过率。
MITAuto-check passed
Install Resume Project Summarizer
$ npx skills add LeoYeAI/openclaw-master-skills --skill resume-project-summarizer -a claude-codeProject install by default; add -g for ~/.claude/skills/.
$ gh skill install LeoYeAI/openclaw-master-skills resume-project-summarizer --agent claude-codeProject scope by default; add --scope user for a personal install. Needs GitHub CLI 2.90.0 or later (public preview).
$ git clone --depth 1 https://github.com/LeoYeAI/openclaw-master-skills.git skills-src && mkdir -p .claude/skills && cp -r skills-src/skills/resume-project-summarizer .claude/skills/resume-project-summarizer && rm -rf skills-srcUse ~/.claude/skills/ instead of .claude/skills for a personal install. The folder must contain SKILL.md.
Claude Code skills documentation · loads skills from .claude/skills/
Install the "resume-project-summarizer" agent skill from https://github.com/LeoYeAI/openclaw-master-skills/tree/main/skills/resume-project-summarizer into .claude/skills/resume-project-summarizer/ in this project. Copy the whole folder (SKILL.md and every file beside it), keep the folder name "resume-project-summarizer", then confirm the skill loads.Claude Code copies the folder itself, the same result as the manual copy. Check what it changed before you commit it.
$skill-installer install https://github.com/LeoYeAI/openclaw-master-skills/tree/main/skills/resume-project-summarizerType this inside Codex. $skill-installer <name> installs a curated skill from openai/skills. The installer writes to $CODEX_HOME/skills (default ~/.codex/skills). Restart Codex if the skill does not show up.
$ npx skills add LeoYeAI/openclaw-master-skills --skill resume-project-summarizer -a codexProject install goes to .agents/skills/; add -g for ~/.codex/skills/.
$ gh skill install LeoYeAI/openclaw-master-skills resume-project-summarizer --agent codexProject scope by default (.agents/skills/); add --scope user for a personal install.
$ git clone --depth 1 https://github.com/LeoYeAI/openclaw-master-skills.git skills-src && mkdir -p .agents/skills && cp -r skills-src/skills/resume-project-summarizer .agents/skills/resume-project-summarizer && rm -rf skills-srcUse ~/.agents/skills/ instead of .agents/skills for a personal install.
Codex skills documentation · loads skills from .agents/skills/
Install the "resume-project-summarizer" agent skill from https://github.com/LeoYeAI/openclaw-master-skills/tree/main/skills/resume-project-summarizer into .agents/skills/resume-project-summarizer/ in this project. Copy the whole folder (SKILL.md and every file beside it), keep the folder name "resume-project-summarizer", then confirm the skill loads.Codex copies the folder itself, the same result as the manual copy. Check what it changed before you commit it.
$ npx skills add LeoYeAI/openclaw-master-skills --skill resume-project-summarizer -a cursorProject install goes to .agents/skills/; add -g for ~/.cursor/skills/.
$ gh skill install LeoYeAI/openclaw-master-skills resume-project-summarizer --agent cursorProject scope by default (.agents/skills/); add --scope user for a personal install.
$ git clone --depth 1 https://github.com/LeoYeAI/openclaw-master-skills.git skills-src && mkdir -p .cursor/skills && cp -r skills-src/skills/resume-project-summarizer .cursor/skills/resume-project-summarizer && rm -rf skills-srcUse ~/.cursor/skills/ instead of .cursor/skills for a personal install.
Cursor skills documentation · loads skills from .cursor/skills/, .agents/skills/, .claude/skills/, .codex/skills/
Install the "resume-project-summarizer" agent skill from https://github.com/LeoYeAI/openclaw-master-skills/tree/main/skills/resume-project-summarizer into .cursor/skills/resume-project-summarizer/ in this project. Copy the whole folder (SKILL.md and every file beside it), keep the folder name "resume-project-summarizer", then confirm the skill loads.Cursor copies the folder itself, the same result as the manual copy. Check what it changed before you commit it.
$ gemini skills install https://github.com/LeoYeAI/openclaw-master-skills.git --path skills/resume-project-summarizer--scope user (default) or --scope workspace; --path is the subfolder of the repo that holds the skill; --consent skips the security confirmation prompt.
$ npx skills add LeoYeAI/openclaw-master-skills --skill resume-project-summarizer -a gemini-cliProject install goes to .agents/skills/; add -g for ~/.gemini/skills/.
$ gh skill install LeoYeAI/openclaw-master-skills resume-project-summarizer --agent gemini-cliProject scope by default (.agents/skills/); add --scope user for a personal install.
$ git clone --depth 1 https://github.com/LeoYeAI/openclaw-master-skills.git skills-src && mkdir -p .gemini/skills && cp -r skills-src/skills/resume-project-summarizer .gemini/skills/resume-project-summarizer && rm -rf skills-srcUse ~/.gemini/skills/ instead of .gemini/skills for a personal install, then run /skills reload.
Gemini CLI skills documentation · loads skills from .gemini/skills/, .agents/skills/
Install the "resume-project-summarizer" agent skill from https://github.com/LeoYeAI/openclaw-master-skills/tree/main/skills/resume-project-summarizer into .gemini/skills/resume-project-summarizer/ in this project. Copy the whole folder (SKILL.md and every file beside it), keep the folder name "resume-project-summarizer", then confirm the skill loads.Gemini CLI copies the folder itself, the same result as the manual copy. Check what it changed before you commit it.
$ gh skill install LeoYeAI/openclaw-master-skills resume-project-summarizerInstalls for Copilot at project scope by default; add --scope user for a personal install. Preview a skill first with gh skill preview. Needs GitHub CLI 2.90.0 or later (public preview).
$ npx skills add LeoYeAI/openclaw-master-skills --skill resume-project-summarizer -a github-copilotProject install goes to .agents/skills/; add -g for ~/.copilot/skills/.
$ git clone --depth 1 https://github.com/LeoYeAI/openclaw-master-skills.git skills-src && mkdir -p .github/skills && cp -r skills-src/skills/resume-project-summarizer .github/skills/resume-project-summarizer && rm -rf skills-srcUse ~/.copilot/skills/ instead of .github/skills for a personal install. Commit .github/skills so cloud agent and code review can use it.
GitHub Copilot skills documentation · loads skills from .github/skills/, .claude/skills/, .agents/skills/
Install the "resume-project-summarizer" agent skill from https://github.com/LeoYeAI/openclaw-master-skills/tree/main/skills/resume-project-summarizer into .github/skills/resume-project-summarizer/ in this project. Copy the whole folder (SKILL.md and every file beside it), keep the folder name "resume-project-summarizer", then confirm the skill loads.GitHub Copilot copies the folder itself, the same result as the manual copy. Check what it changed before you commit it.
$ npx skills add LeoYeAI/openclaw-master-skills --skill resume-project-summarizer -a opencodeOpenCode documents no install command of its own. Project install goes to .agents/skills/; add -g for ~/.config/opencode/skills/.
$ gh skill install LeoYeAI/openclaw-master-skills resume-project-summarizer --agent opencodeProject scope by default (.agents/skills/); add --scope user for a personal install.
$ git clone --depth 1 https://github.com/LeoYeAI/openclaw-master-skills.git skills-src && mkdir -p .opencode/skills && cp -r skills-src/skills/resume-project-summarizer .opencode/skills/resume-project-summarizer && rm -rf skills-srcUse ~/.config/opencode/skills/ instead of .opencode/skills for a personal install.
OpenCode skills documentation · loads skills from .opencode/skills/, .claude/skills/, .agents/skills/
Install the "resume-project-summarizer" agent skill from https://github.com/LeoYeAI/openclaw-master-skills/tree/main/skills/resume-project-summarizer into .opencode/skills/resume-project-summarizer/ in this project. Copy the whole folder (SKILL.md and every file beside it), keep the folder name "resume-project-summarizer", then confirm the skill loads.OpenCode copies the folder itself, the same result as the manual copy. Check what it changed before you commit it.
Facts
- Skill name
resume-project-summarizer- GitHub stars
- 2.2k
- Token cost
- ~1.9k tokens
- SKILL.md length
- 379 words
- Files
- 18 (incl. references, assets)
- Skills in repo
- 1,235
- Repo updated
- First seen
- Licence
- MIT
At a glance
智能简历项目总结助手。当用户说"总结项目"、"归纳项目"、"整理项目"时，帮助用户从多渠道获取项目信息，按岗位方向（产品/运营/技术/设计/数据等）归纳整理为高质量互联网简历，提升面试通过率。
- Works in 9 steps: 信息收集 → 信息解析与提取 → 杂乱信息整理（关键步骤） → …
- SKILL.md covers 支持的岗位方向, 工作流程, 隐私与安全声明 and 版本记录
- Instructions only: no scripts, shell commands, URLs or credentials in SKILL.md
What it does
Resume Project Summarizer is an agent skill from LeoYeAI/openclaw-master-skills. 智能简历项目总结助手。当用户说"总结项目"、"归纳项目"、"整理项目"时，帮助用户从多渠道获取项目信息，按岗位方向（产品/运营/技术/设计/数据等）归纳整理为高质量互联网简历，提升面试通过率。
Its SKILL.md is about 1.9k tokens, which your agent loads only when the skill is triggered. The skill folder holds 21 other files, including reference files and assets (for example `_meta.json`, `assets/examples/杂乱信息整理示例.md` and `assets/examples/示例输入.md`).
The repository describes itself as: 🧠 Curated collection of 1209+ best OpenClaw skills — weekly updated by MyClaw.ai. The licence is MIT.
Example prompts
- “/resume-project-summarizer”
Workflow steps
9 steps, taken from the step headings in SKILL.md.
What it can do on your machine
Read from SKILL.md and the folder at commit e5199b5. It shows what the files ask for, not the result of running them.
Tool permissions
Pre-approves nothing: there is no allowed-tools line, so your agent's usual permission prompts apply.
From allowed-tools in the SKILL.md frontmatter.
Runs code
No scripts in the folder and no shell commands in SKILL.md (its code samples are yaml).
From the folder's file list and the shell code blocks in SKILL.md.
Network
No URLs in SKILL.md.
From URLs in SKILL.md, links to its own repository left out.
Credentials
Names no API keys, tokens, secrets or passwords.
From names ending in _API_KEY, _TOKEN, _SECRET, _KEY or _PASSWORD in SKILL.md.
Context cost
Resume Project Summarizer loads about 1.9k tokens when it runs, and up to ~5.7k if it reads all its reference files. Until then it costs about 31 tokens; SKILL.md has 379 words of instructions outside code blocks.
Estimates: characters ÷ 4, the usual rule of thumb; real counts depend on the model's tokenizer. Scripts and assets cost tokens only if the agent reads them.
Safety
Auto-check passed
The automated check found no risky patterns in SKILL.md.
Automated static check — not a guarantee. Review scripts before installing. It scans the text of SKILL.md for risky patterns (piping downloads into a shell, reading credential files, hidden Unicode, destructive commands); files beside SKILL.md are not scanned.
SKILL.md
The full file from LeoYeAI/openclaw-master-skills at commit e5199b5, republished under its MIT licence (© LeoYeAI). 379 words, ~1,906 tokens.
Download SKILL.mdSave it as
.claude/skills/resume-project-summarizer/SKILL.md (or your agent's skills folder). This skill also uses 17 other files; get the full folder from GitHub.- name
- resume-project-summarizer
- description
- 智能简历项目总结助手。当用户说"总结项目"、"归纳项目"、"整理项目"时，帮助用户从多渠道获取项目信息，按岗位方向（产品/运营/技术/设计/数据等）归纳整理为高质量互联网简历，提升面试通过率。
- triggers
- 总结项目, 归纳项目, 整理项目, 写简历, 优化简历, 项目经历
简历项目总结助手
将零散的项目经历整理为结构化的互联网方向简历，支持产品、运营、技术、设计、数据等多个方向。
支持的岗位方向
| 大类 | 具体岗位 |
|---|---|
| 产品类 | 产品经理、策略产品、商业化产品、数据产品 |
| 运营类 | 产品运营、用户运营、内容运营、活动运营、社群运营、新媒体运营 |
| 技术类 | Java后端、Go后端、前端开发、算法工程师、测试开发、运维工程师 |
| 设计类 | UI设计、UX设计、视觉设计、交互设计 |
| 数据类 | 数据分析、数据挖掘、商业分析 |
| 其他 | 市场营销、销售、HR、财务等（通用模板） |
工作流程
Step 1: 信息收集
主动询问用户提供项目经历信息：
我可以帮你整理项目经历，生成针对互联网岗位的简历。请先提供你的项目信息：
方式1 - 粘贴链接：飞书文档、企业微信文档、语雀等在线文档链接 方式2 - 上传文件：PDF、Word、图片格式的简历或项目总结 方式3 - 文字描述：直接输入项目经历的文字描述
你方便用哪种方式？
支持的输入源：
- 飞书文档（/docx/xxx 或 /wiki/xxx）
- 企业微信文档（需要分享为外部可访问链接）
- 语雀文档
- PDF / Word / TXT 文件
- 图片（OCR识别）
- 直接文字输入
Step 2: 信息解析与提取
从用户提供的内容中提取以下结构化字段：
项目信息结构:
基本信息:
- 公司名称/项目类型
- 项目时间（起止年月）
- 岗位/角色（产品实习生、运营实习生、Java开发实习生等）
- 所在部门/团队
项目背景:
- 业务背景（为什么要做这个项目）
- 核心目标（要解决什么问题）
- 目标用户群体
个人职责:
- 负责的具体模块/功能
- 使用的技术栈/工具（Java、Python、Figma、SQL等）
- 协作角色（与哪些团队合作）
- 独立负责还是参与支持
项目成果:
- 量化数据（用户数、转化率、接口QPS、页面性能提升等）
- 定性成果（用户好评、获得奖项、领导认可）
- 对公司/业务的实际影响
能力标签:
- 硬技能（技术栈、工具、方法论等）
- 软技能（跨部门协作、项目管理、沟通表达等）信息提取规则：
- 自动识别时间格式（2024.06 / 2024年6月 / June 2024）
- 自动识别数字和单位（143w+用户、接口QPS提升50%、页面加载优化30%）
- 自动提取技能关键词（技术栈、设计工具、分析方法等）
Step 3: 杂乱信息整理（关键步骤）
用户提供的原始信息往往比较杂乱，需要进行智能整理：
3.1 信息去噪
去除无关信息：
- 删除日常琐事（开会、日报、周报等）
- 删除与岗位无关的内容（如投技术岗时删除纯行政事务）
- 删除过于笼统的描述（"参与了一些项目"）
- 删除重复信息
示例：
❌ 原始信息：
"每天参加早会，写日报周报，帮领导订过咖啡，参与了部门团建，
做过一个用户增长项目，还有一个数据分析的工作，也写过PRD文档"
✅ 整理后：
- 用户增长项目（需进一步询问细节）
- 数据分析工作（需进一步询问细节）
- PRD文档撰写（需进一步询问具体项目）3.2 项目识别与拆分
识别核心项目：
- 从杂乱描述中识别出独立的项目单元
- 将混在一起的多段经历拆分成独立条目
- 识别项目的核心内容和边缘内容
拆分示例：
❌ 原始信息：
"我在字节实习了6个月，做了很多事。前两个月做抖音的内容推荐策略，
后来做增长活动，还帮运营做了一些数据分析，最后一个月做AB测试平台"
✅ 拆分后：
项目1：抖音内容推荐策略优化（前2个月）
项目2：抖音增长活动策划与执行（中间2个月）
项目3：数据分析支持（贯穿或特定时期）
项目4：AB测试平台建设（最后1个月）3.3 时间线梳理
理清时间顺序：
- 识别所有时间信息，建立时间轴
- 发现时间冲突或空白期，标记询问
- 按时间倒序排列（最近→最早）
时间整理示例：
❌ 原始信息：
"做了一个春节活动，然后之前做过一个国庆活动，还有一个日常的需求分析"
✅ 整理后：
- 2024.01-2024.02：春节活动（最近）
- 2023.09-2023.10：国庆活动
- 2023.10-2024.01：日常需求分析（需确认具体时间）3.4 重要性评估
判断信息重要程度：
| 优先级 | 特征 | 处理方式 |
|---|---|---|
| P0 - 核心项目 | 有数据成果、独立负责、与岗位高度相关 | 重点展开，放在简历最前面 |
| P1 - 重要项目 | 有参与、有学习价值、能体现能力 | 正常描述，2-3个bullet point |
| P2 - 辅助信息 | 参与支持、技能相关但成果不突出 | 简写或合并到其他项目 |
| P3 - 可以删除 | 日常事务、与岗位无关、过于笼统 | 直接删除 |
重要性评估示例：
原始信息：
1. 独立负责用户增长策略，DAU提升30% → 【P0】核心项目
2. 协助做了一个数据分析报告 → 【P1】重要项目（可展开）
3. 参加了一些用户访谈 → 【P2】辅助信息（可合并到项目1）
4. 帮运营整理了Excel表格 → 【P3】删除
5. 每周写周报 → 【P3】删除3.5 关联性合并
识别项目间的关联：
- 同一业务的多个环节：合并为一个完整项目
- 同一技术的多个应用：合并展示技术深度
- 同一时期的相关工作：按模块合并
合并示例：
原始信息：
- 做了搜索功能的优化
- 做了推荐功能的优化
- 做了一周数据分析
✅ 关联合并后：
- 搜索与推荐策略优化（核心项目）
- 搜索优化：Query理解、结果排序
- 推荐优化：召回策略、排序模型
- 数据支持：用户行为分析、效果评估3.6 向用户确认整理结果
整理完成后，向用户展示整理结果并确认：
我已从你提供的信息中整理出以下核心内容：
识别到的公司/组织：
- 字节跳动 - 产品实习生（2024.01-2024.06）
- 腾讯 - 运营实习生（2023.07-2023.12）
从字节经历中拆分出的核心项目：
- [P0] 抖音搜索策略优化（独立负责，DAU提升数据）
- [P1] 春节增长活动（主导，用户增长数据）
- [P1] 数据分析支持（协助，输出分析报告）
- [P3] 日常事务（已过滤：周报、会议记录等）
请确认：
- 以上拆分是否正确？有没有遗漏或合并错误？
- 【P0】项目是否有更多细节补充？
- 【P3】被过滤的内容中，是否有需要保留的？
Step 4: 项目关联合并
按以下规则处理多个项目：
合并策略：
- 同一公司合并：同一公司的多段经历合并为一段连续实习
- 相似项目去重：内容高度相似的项目只保留最完整版本
- 时间排序：按时间倒序排列（最近的经历放前面）
去重规则：
- 项目描述相似度 > 80% 视为重复
- 保留数据更完整、描述更详细的版本
- 标记存疑项目询问用户确认
Step 5: 岗位方向确认
询问用户目标岗位方向：
已提取到 【X】 段项目经历。接下来请确认你的简历方向：
目标岗位方向（可多选）：
【产品类】
- 产品经理（需求分析、产品设计）
- 策略产品（推荐/搜索策略、算法应用）
- 商业化产品（广告、变现、收入优化）
- 数据产品（数据平台、指标体系）
【运营类】
- 产品运营（活动策划、增长策略）
- 用户运营（用户分层、生命周期管理）
- 内容运营（创作者运营、内容策略）
- 新媒体运营（短视频、公众号、社群）
【技术类】
- Java后端开发（Spring、微服务、高并发）
- Go后端开发（云原生、中间件、分布式）
- 前端开发（React/Vue、性能优化、工程化）
- 算法工程师（机器学习、NLP、推荐算法）
- 测试开发（自动化测试、质量保障）
- 运维/SRE（DevOps、云原生、稳定性）
【设计类】
- UI设计（界面设计、设计系统）
- UX/交互设计（用户研究、交互流程）
- 视觉设计（品牌、运营视觉、插画）
【数据类】
- 数据分析（业务分析、指标体系、A/B测试）
- 数据挖掘（机器学习、特征工程、模型应用）
- 商业分析（战略分析、商业洞察）
【其他】
- 市场营销（品牌、推广、公关）
- 销售/BD（客户拓展、商务合作）
- 职能类（HR、财务、行政）
- 其他：_______
求职类型：
- 校招（202X届）
- 暑期实习
- 日常实习
- 社招
目标公司类型：
- 互联网大厂（字节、腾讯、阿里等）
- 中型互联网公司
- 创业公司
- 外企
- 传统行业数字化
Step 6: 信息补全确认
针对提取的信息缺失或不明确之处，逐一询问用户。
不同岗位的补全重点：
技术类岗位重点询问：
- 使用的技术栈？（语言、框架、中间件、数据库）
- 系统的QPS/TPS/并发量？
- 解决了什么技术难题？性能优化了多少？
- 代码量/接口数/模块复杂度？
设计类岗位重点询问：
- 设计工具？（Figma、Sketch、PS、AI等）
- 设计成果？（页面数、组件库、设计系统）
- 设计验证方式？（用户测试、AB测试、数据反馈）
- 设计影响力？（用户满意度提升、转化率提升）
运营类岗位重点询问：
- 负责的数据指标？（DAU、留存、GMV、内容量）
- 具体的运营策略和执行动作？
- 活动效果数据？（参与人数、转化率、ROI）
- 用户分层和精细化运营方法？
产品类岗位重点询问：
- 需求分析和方案设计过程？
- 跨部门协作和项目推动？
- 数据验证和效果评估？
Show full SKILL.md (157 more words)Show less
Step 6: 简历生成
根据确认的岗位方向，生成针对性简历。
各岗位侧重点映射：
| 岗位方向 | 简历侧重点 | STAR描述重点 | 关键词 |
|---|---|---|---|
| 产品经理 | 需求洞察、方案设计、推动落地、效果验证 | 用户调研→PRD设计→跨团队协作→上线数据 | 用户研究、产品设计、A/B测试、数据驱动、跨部门推动 |
| 策略产品 | 算法应用、策略设计、效果评估、模型优化 | 业务目标→策略拆解→模型应用→效果迭代 | 推荐策略、搜索策略、Prompt工程、模型评估、特征工程 |
| 商业化产品 | 变现模式、广告策略、收入优化、ROI提升 | 收入目标→策略设计→AB测试→收入提升 | ARPU、CPM、ROI、广告主体验、变现效率 |
| 产品运营 | 活动策划、增长策略、数据分析、用户分层 | 活动目标→策略设计→资源整合→数据复盘 | 用户增长、留存提升、GMV、DAU、转化率、裂变 |
| 用户运营 | 用户分层、生命周期、精细化运营、留存提升 | 用户分析→分层策略→触达手段→效果评估 | LTV、留存率、活跃度、用户分层、触达策略 |
| 内容运营 | 内容策略、创作者运营、生态建设、爆款打造 | 内容规划→创作者激励→分发策略→生态健康 | UGC、PGC、创作者、内容质量、分发效率 |
| Java后端 | 高并发、微服务、系统架构、性能优化 | 业务需求→技术方案→编码实现→性能调优 | Spring、MySQL、Redis、Kafka、微服务、分布式 |
| Go后端 | 云原生、中间件、高可用、高性能 | 业务场景→架构设计→编码实现→性能优化 | Golang、Gin、GORM、Docker、K8s、etcd |
| 前端开发 | 工程化、性能优化、用户体验、组件化 | 需求分析→组件设计→编码实现→性能优化 | React、Vue、Webpack、Vite、TypeScript、工程化 |
| 算法工程师 | 模型设计、特征工程、效果优化、工程落地 | 业务问题→模型选型→特征工程→效果评估 | 机器学习、深度学习、NLP、推荐算法、特征工程 |
| 测试开发 | 质量保障、自动化测试、效能提升、稳定性 | 质量风险→测试方案→自动化建设→效能提升 | 自动化测试、接口测试、性能测试、CI/CD、质量门禁 |
| UI设计 | 视觉设计、设计系统、组件规范、品牌一致性 | 需求理解→视觉设计→设计规范→组件沉淀 | Figma、Sketch、设计系统、组件库、视觉规范 |
| UX设计 | 用户研究、交互流程、可用性、体验优化 | 用户研究→信息架构→交互设计→可用性测试 | 用户访谈、 personas、 journey map、原型设计、可用性测试 |
| 数据分析 | 指标体系、归因分析、模型应用、可视化 | 业务问题→数据拆解→分析建模→结论输出 | SQL、Python、指标体系、归因分析、漏斗分析、用户画像 |
简历生成规则：
格式规范
- 一页纸原则（校招/实习）
- 倒序时间线
- bullet point 不超过3行
STAR法则优化
- Situation（背景）: 1句话，说明项目目标和挑战
- Task（任务）: 1句话，说明你的职责
- Action（行动）: 2-3点，具体做了什么
- Result（结果）: 量化数据前置，突出成果
数据前置原则
❌ 原写法： 负责用户增长策略设计，通过活动策划提升了用户量。 ✅ 优化写法： 用户增长XX万（+XX%）| 设计并落地增长策略，策划XX活动，通过裂变+投放组合实现用户规模突破技术类简历特殊规则
- 技术栈明确写出（Java/Spring/Redis/MySQL）
- 性能数据量化（QPS从X提升到X、响应时间从Xms降到Xms）
- 突出技术难点和解决方案
- 代码质量和工程实践（单元测试、Code Review、CI/CD）
设计类简历特殊规则
- 设计成果可视化（页面数、组件数、设计系统覆盖度）
- 设计验证数据（用户满意度、转化率提升、NPS）
- 设计思考和设计过程
- 工具和方法论
关键词植入
- 根据岗位JD自动植入相关关键词
- 确保ATS（applicant tracking system）能识别
Step 7: 增值内容生成
除了简历本身，还提供：
A. 简历优化建议
- 亮点总结
- 可提升点
- 针对目标岗位的具体建议
B. 面试问题预测
- 根据岗位类型预测10-15个面试问题
- 技术类包含算法题和系统设计题
- 设计类包含作品解读和设计思路题
C. 投递建议
- 匹配岗位推荐
- 建议避开的岗位
- 简历投递策略
Step 8: 输出交付
提供多种格式选项：
简历已生成！请选择输出格式：
格式选项：
- Markdown格式（适合复制到飞书/语雀）
- 纯文本格式（适合粘贴到招聘网站）
- Word文档（.docx，可直接编辑美化）
附加内容：
- [✓] 简历优化建议
- [✓] 面试问题预测（10-15题）
- 生成其他岗位版本
隐私与安全声明
数据处理原则：
- 用户提供的项目信息仅用于生成简历，不长期存储
- 处理完成后可主动删除临时文件
- 敏感信息（手机号、具体薪资等）可脱敏处理
- 飞书/企微文档链接需要用户确认授权范围
版本记录
- v1.0: 基础版本，支持产品类岗位
- v2.0: 扩展支持运营、技术、设计、数据等多类岗位
- v2.1: 增加技术类性能指标提取、设计类作品展示建议
© LeoYeAI, MIT. Rendered from Markdown: HTML in the file is shown as text, images as links, and headings moved down two levels. Raw file
Files
SKILL.md and 17 other files (references, assets) in skills/resume-project-summarizer of LeoYeAI/openclaw-master-skills.
- SKILL.md
- _meta.json
- assets/examples/杂乱信息整理示例.md
- assets/examples/示例输入.md
- assets/templates/Java后端开发.md
- assets/templates/UI设计.md
- assets/templates/UX设计.md
- assets/templates/产品经理.md
- assets/templates/产品运营.md
- assets/templates/前端开发.md
- assets/templates/商业化产品.md
- assets/templates/数据分析.md
- assets/templates/新媒体运营.md
- assets/templates/用户运营.md
- assets/templates/策略产品.md
- assets/templates/算法工程师.md
- references/简历写作技巧.md
- … and 1 more
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| Skill | Stars | Used in | Tokens | Auto-check | Licence | Repo updated |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Resume Project Summarizer this skillLeoYeAI/openclaw-master-skills | 2.2k | — | ~1.9k | Automated safety check: Pass | MIT | |
| Summarizeopenclaw/openclaw | 392k | 1 repos | ~531 | Automated safety check: Pass | MIT | |
| Resume Tailorreactive-resume/reactive-resume | 44k | — | ~8.3k | Automated safety check: Pass | MIT | |
| Resume Bullet Writerreactive-resume/reactive-resume | 44k | — | ~8k | Automated safety check: Pass | MIT | |
| Reactive Resume Builderreactive-resume/reactive-resume | 44k | — | ~2k | Automated safety check: Pass | MIT | |
| Resume Content Guidereactive-resume/reactive-resume | 44k | — | ~11k | Automated safety check: Warn | MIT |
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Questions about Resume Project Summarizer
What does Resume Project Summarizer do?
智能简历项目总结助手。当用户说"总结项目"、"归纳项目"、"整理项目"时，帮助用户从多渠道获取项目信息，按岗位方向（产品/运营/技术/设计/数据等）归纳整理为高质量互联网简历，提升面试通过率。. Resume Project Summarizer is an agent skill from LeoYeAI/openclaw-master-skills.
How do I install Resume Project Summarizer in Claude Code?
Run `npx skills add LeoYeAI/openclaw-master-skills --skill resume-project-summarizer -a claude-code`. Or copy the skill folder (skills/resume-project-summarizer in LeoYeAI/openclaw-master-skills) into .claude/skills/resume-project-summarizer in your project. Claude Code loads it when a task matches its description.
How do I install Resume Project Summarizer in Codex?
Run `npx skills add LeoYeAI/openclaw-master-skills --skill resume-project-summarizer -a codex`. Or copy the skill folder (skills/resume-project-summarizer in LeoYeAI/openclaw-master-skills) into .agents/skills/resume-project-summarizer in your project. Codex loads it when a task matches its description.
Can I use Resume Project Summarizer in Cursor, Gemini CLI or GitHub Copilot?
Cursor, Gemini CLI, GitHub Copilot and OpenCode also load SKILL.md folders. With the skills CLI, run `npx skills add LeoYeAI/openclaw-master-skills --skill resume-project-summarizer -a cursor` (or -a gemini-cli, github-copilot or opencode for the others). To copy it by hand, put the folder in .cursor/skills/resume-project-summarizer, .gemini/skills/resume-project-summarizer, .github/skills/resume-project-summarizer and .opencode/skills/resume-project-summarizer in your project.
What does Resume Project Summarizer need to run?
SKILL.md names no scripts, command-line tools or credentials: Resume Project Summarizer is instructions for the agent only.
Does Resume Project Summarizer access the network?
SKILL.md contains no URLs. Any network use would come from the scripts or tools the agent runs. This is read from the text; nothing was executed.
Is Resume Project Summarizer safe to install?
Our automated static check of SKILL.md found no risky patterns, such as piping downloads into a shell, reading credential files or hidden Unicode. It is not a guarantee. Review the folder before installing.
What licence does Resume Project Summarizer use?
Resume Project Summarizer is published under the MIT licence (the repository's licence). It allows redistribution, so the full SKILL.md is shown on this page.
How many tokens does Resume Project Summarizer use?
About 1.9k tokens (SKILL.md is roughly 7.6k characters). Agents keep only the skill's name and description in context until a task matches; then they load SKILL.md in full. Its references folder adds about 3.8k tokens, read only when the agent opens those files.
What are the alternatives to Resume Project Summarizer?
Skills that share tags, products or a category with Resume Project Summarizer: Summarize (openclaw/openclaw, 392k stars), Resume Tailor (reactive-resume/reactive-resume, 44k stars), Resume Bullet Writer (reactive-resume/reactive-resume, 44k stars) and Reactive Resume Builder (reactive-resume/reactive-resume, 44k stars). The comparison table on this page puts their stars, adoption, token cost, safety result and licence side by side.
Who maintains Resume Project Summarizer?
LeoYeAI (a GitHub user) maintains it in LeoYeAI/openclaw-master-skills, which has 2,161 GitHub stars. The repository holds 1,235 skills in this directory. The repository was last updated on July 20, 2026.
Source: LeoYeAI/openclaw-master-skills on GitHub. Facts on this page come from the repository at the commit we read; the author's words are quoted as theirs.