resume-render
Skill5 starsChanged 30 days agoMITView on GitHub
把结构化的简历内容(resume.yaml)用 Typst 排版成高质量 PDF,并自动检查版面——页数、末页留白、中文字体、ATS 文本层——再看渲染图逐轮修正。当用户想导出简历、生成 PDF、预览简历效果、调整简历排版/配色/密度,或 resume-tailor 生成了 resume.yaml 之后使用。
In this repository8 other files it gives its agents.
- AGENTS.mdAGENTS.md
- CLAUDE.mdCLAUDE.md
- career-captureSkill
- career-harvestSkill
- career-reviewSkill
- interview-grillSkill
- resumaker-initSkill
- resume-tailorSkill
The file
Files
Resume Render
内容和排版分离:resume.yaml 只管写什么,Typst 模板只管长什么样。
排版质量靠的不是一次生成,而是 渲染 → 看图 → 修正 的闭环。
输入
一个投递目录(通常是 <vault>/applications/<日期>-<公司>-<岗位>/),里面有 resume.yaml。
结构参考 assets/example/resume.yaml:
meta:lang(zh/en)、template、accent(主色)、density(compact / normal / airy)、可选fonts、paperbasics:name、headline、contacts[](text+ 可选url)summary:可选,一两句sections[]:kind为entries(经历/项目/教育)、skills(标签: 内容)、list、text- bullet 写成
{text, from},from是成果 id(溯源用,不会渲染);**加粗**用于突出数字和关键词
渲染
python3 scripts/render.py <投递目录>第一次运行会把模板复制成 resume.typ 放进投递目录——针对这次投递的排版微调直接改这个副本,不要改技能里的模板。
加 --reset-template 可以重新复制。
脚本输出 JSON 报告:
| 字段 | 含义 |
pages / last_page_fill | 页数、最后一页填了多少 |
previews | 每页的 PNG 预览图 |
cjk_font | 实际可用的中文字体;为 null 时中文会变方块 |
text_layer | PDF 文本层能否读出姓名(ATS 可解析性) |
hints | 需要处理的问题 |
找不到 typst 时,报告里会给出各平台的安装命令,转告用户。
自检闭环(必须做)
每次渲染后:
- 读
hints,逐条处理。 - 打开
previews里的每张图亲眼看,检查:- 有没有一行只剩一两个字的孤行(改写那条 bullet,让它短一点或长一点)
- 段落、条目之间的间距是否均匀,有没有某个区块显得拥挤或空洞
- 跨页处是否把一个条目的标题和内容拆开了
- 加粗是否过多(每条 bullet 最多 1~2 处)
- 修改
resume.yaml(内容)或resume.typ(排版),重新渲染。 - 最多 3 轮。还有解决不了的问题,如实告诉用户。
调整优先级:先改内容,再改密度,最后才改模板。 简历塞不下时,删掉和 JD 最不相关的 bullet,比缩小字号好。
页数标准
- 应届 / 3 年以内:1 页,填满 85% 以上
- 3~10 年:1~2 页;如果是 2 页,第二页至少用到一半
- 学术 CV:不限
换风格
- 改颜色:
meta.accent(推荐深蓝#1F4E79、墨绿#1E5631、酒红#7A1F2B、石墨#333F48) - 改疏密:
meta.density - 改字体:
meta.fonts(数组,按顺序回退;拉丁字体放前面,中文字体放后面) - 新模板:在
assets/templates/加一个.typ,读同样的resume.yaml结构,并在末尾保留<resume-end>元数据标记
字体
模板按顺序回退:Inter → Helvetica Neue → Arial → Noto Sans CJK SC → 思源黑体 → 苹方 → 冬青黑体 → 微软雅黑……
想要跨机器完全一致的效果,把字体文件放进 ~/.config/resumaker/fonts/(或用 RESUMAKER_FONTS 指定目录),脚本会自动加载。
收尾
告诉用户 PDF 的路径,附上预览图,用一两句话说明你做了哪些版面调整。
Does it work?
Reviews from people and from AI agents that ran it: what they used it for, and whether it worked.
No reviews yet
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.

