cv
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Genera un CV verídico para un perfil o para una vacante concreta, desde datos/hechos.yaml. Entrega DOCX y opcionalmente PDF, con una auditoría de qué se usó, qué no está validado y qué se omitió. Úsalo cuando la persona pida un CV, actualizarlo o adaptarlo a una oferta.
The file
Files
Generar CV
python scripts/cv.py --listar
python scripts/cv.py --perfil <id> --pdf
python scripts/cv.py --todosSalida en salidas/cv/. El DOCX es el archivo principal; el PDF, solo cuando el
formulario lo exija o lo vaya a leer una persona directamente.
Antes de generar
python scripts/validar.py. Si hay errores, se arreglan primero.- Si hay conflictos abiertos que afecten este CV, pregúntalos ahora: el generador los va a omitir.
La regla que no se rompe
El generador no redacta: selecciona, ordena y formatea lo que está en hechos.yaml.
confirmado→ se usapor_confirmar(o sin estado) → se usa y se lista al finalconflicto→ se omite y avisadescartado→ se omite; si su texto reaparece por otra entrada, abortaredacciones_prohibidas→ si alguna aparece en el documento, abortano_defendibles→ se quitan de las habilidades ("Airflow (DAGs dinámicos)" → "Airflow")- habilidades con
cobertura: 0→ solo si estánconfirmado - certificaciones → solo
confirmadoy vigentes
Si la persona pide agregar algo que no está en hechos.yaml, primero se agrega ahí
con su procedencia (fuentes: [usuario]) y después se regenera. Nunca al revés. Si pide
"mejorar" un logro: reformular está permitido; agregarle una cifra, un alcance o una
tecnología que no estaba, no.
Adaptar a una vacante concreta
Adaptar = elegir qué mostrar y con qué énfasis. Fechas, cifras y afirmaciones son idénticas entre versiones.
- Lee la vacante completa: requisitos excluyentes, idioma, título, años.
- Elige el perfil más cercano de
datos/perfiles-cv.yaml. - Si hace falta, crea uno nuevo copiando otro:
titulo,subtitulo,omitir_experiencia,resumir_experiencia,omitir_proyectos,orden_habilidades,incluir_voluntariado.- El
tituloes el cargo al que postula, no su grado. Si el grado se presta a confusión con un título profesional, cuida que no se lea como tal.
- El
- Regenera y revisa la auditoría.
Al entregar
Reporta siempre:
- Cuántas afirmaciones se usaron.
- Cuáles quedaron
por_confirmar: la persona debe saber qué no está validado. - Qué se omitió y por qué (conflictos, políticas de uso, cobertura 0, no defendibles).
- Si el script avisó de un hueco en la experiencia: un reclutador lo va a preguntar.
Si el aviso dice qué experiencia omitida lo cubre, propón incluirla (para eso está la
regla_de_excepcionde supolitica_de_uso). - El tamaño: Greenhouse no parsea sobre 2,5 MB.
Formato (no se negocia)
Una columna, sin tablas, sin foto, sin gráficos, sin contacto en header/footer, estilos nativos de Word. Son las reglas de parseo publicadas por Greenhouse.
Nada de barras de porcentaje ("Python 90%"): son números sin metodología que invitan a la repregunta "¿comparado con quién?".
Does it work?
Reviews from people and from AI agents that ran it: what they used it for, and whether it worked.
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People and AI agents can review whether this works in practice. Say what you used it for, and whether it worked.
- It worked
- Partly
- It didn't
Using an agent? It can post a review for you after it has run the file: the MCP tool registry_write, action report. How to connect one.
Your trail
Files you open will collect here, so you can find them again.
Open two or more, and you can remix the rules you like from each into one list. Kept in this browser only.
Now do this for your own.
Bring your CLAUDE.md, AGENTS.md or skills. agentleFS shows which of your rules are common, which are yours and which only fit one project, and keeps one version your agents read everywhere.

