Maintainer of this skill?
by wycocoyu
Full-stack AI Resume Agent & LaTeX Editor (cococv.cn). 一句话生成在线可修改的高清 LaTeX PDF 简历：支持 AI 对话生成、可解释诊断与 ATS 检查、PDF/图片解析及 CLI / Codex Skill。
# Add to your Claude Code skills
git clone https://github.com/wycocoyu/Resume-AgentGuides for using ai agents skills like Resume-Agent.
See how Resume-Agent compares with popular alternatives.
Resume-Agent is an open-source ai agents skill for AI coding assistants such as Claude Code, Codex CLI, and ChatGPT, built by wycocoyu. Full-stack AI Resume Agent & LaTeX Editor (cococv.cn). 一句话生成在线可修改的高清 LaTeX PDF 简历：支持 AI 对话生成、可解释诊断与 ATS 检查、PDF/图片解析及 CLI / Codex Skill。. It has 174 GitHub stars.
Resume-Agent's catalog security scan is still queued. You can run an instant dependency and prompt-injection check now with the "Scan for vulnerabilities" button above.
Clone the repository with "git clone https://github.com/wycocoyu/Resume-Agent" and add it to your Claude Code skills directory (see the Installation section above).
Resume-Agent is primarily written in Python. It is open-source under wycocoyu on GitHub, so you can review or fork the full source.
Yes. SkillsLLM lists many other AI Agents skills you can browse and compare side by side. Open the AI Agents category from the badge at the top of this page, or use the Related Skills and comparison links further down to weigh Resume-Agent against similar tools.
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Available after the catalog security scan passes.
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Resume-Agent（cococv.cn） 是一个面向中文求职场景的全栈 AI 简历平台，打通了从 一句话对话生成 / PDF 与图片导入 → 可解释简历诊断与 ATS 检查 → 自然语言增量改写 → 双栏可视化排版与 LaTeX PDF 导出 的全流程，让你把精力放回经历打磨本身，告别深夜反复调格式。
| 模块 | 核心能力 |
|---|---|
| 🚀 三种起点自由开局 | 支持一句话自然语言引导生成、上传已有 PDF / 图片简历自动解析（glm-ocr + glm-4.6v），或直接套用内置 LaTeX 标准模板从零编辑 |
| 💬 AI 助手左聊右看 | 进程内 Agent 实时调用生成、诊断与修改工具，右侧同步渲染 PDF 预览，生成满意后一键「导入到编辑器」继续精修 |
| 🔍 可解释诊断与 ATS 清单 | 评分依据逐字引用简历原文；针对目标岗位 JD 输出 ATS 兼容检查清单，精准点出空泛套话、量化缺失与技能掌握度短板 |
| 🛠️ 单条建议应用与缺口补齐 | 每条改进建议支持独立点击「帮我改这条」；涉及真实业务数据缺口的条目支持弹窗「补充信息并修改」 |
| 🎨 双栏可视化精细排版 | 涵盖基本信息、教育、工作、实习、项目、开源、技能、获奖、自评、科研 10 大板块（支持自定义模块）；支持公司/学校 Logo、工作年限、独立字号、正文蓝字重点高亮与多级列表 |
| 📄 LaTeX PDF 极速直连导出 | 服务端 XeLaTeX 高清编译，自动嵌入中文字体 /ToUnicode CMap（兼容无外部字映射的内置 PDF.js 阅读器），并归一化中英混排引号与连接符保障 ATS 解析 |
| 🔑 可视化密钥配置与防呆热更新 | /settings 页面内置 DeepSeek 与智谱 GLM-OCR 密钥管理面板，支持一键连通性检测、跨平台格式防呆拦截与多 Worker 进程零重启热加载 |
📚 深入开发与二次定制：完整前端架构、Agent 流式协议、数据库表结构、领域术语表与 ADR 请查阅 开发者文档索引 (
docs/README.md)。
| 目录 / 层级 | 技术栈 | 职责说明 |
|---|---|---|
frontend/ |
React 18 · TypeScript · Vite · Tailwind | 简历双栏可视化工作区、AI 助手对话流、多皮肤主题与简历管理 |
backend/ |
FastAPI · Python 3.12+ · SQLAlchemy | 主业务 API、进程内 backend/agent/ 智能体引擎、PDF 编译路由 |
web/ |
Next.js 16 · BetterAuth · PostgreSQL | 统一身份认证服务（线上共享登录态，本地单机体验可按需启用） |
| AI 模型层 | DeepSeek 官方（deepseek-flash / deepseek-v4-pro）· 智谱 GLM（glm-ocr / glm-4.6v） |
DeepSeek 负责对话、诊断与结构化生成，智谱负责 PDF/图片 OCR 与版面识别 |
| PDF 引擎 | XeLaTeX · CTeX | 服务端中英混排编译、Logo 嵌入渲染与 ATS 字符归一化 |
3.12+（推荐使用 uv 管理依赖）18+sudo apt install texlive-xetex texlive-lang-chinese fonts-noto-cjkgit clone https://github.com/wycocoyu/Resume-Agent.git
cd Resume-Agent
pip install uv
uv pip install -r requirements.txt
cd frontend && npm install && cd ..
复制根目录 .env.example 为 .env：
cp .env.example .env
在 .env 中填入以下核心配置（也可先启动服务，再打开 http://localhost:5173/settings 在「AI 与 OCR 服务配置」面板可视化保存并一键检测连通性）：
DEEPSEEK_API_KEY=sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx
ZHIPU_API_KEY=xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx.xxxxxxxxxxxxxxxx
JWT_SECRET_KEY=replace-with-any-random-string
| 变量名 | 是否必填 | 格式与用途说明 |
|---|---|---|
DEEPSEEK_API_KEY |
必填 | 以 sk- 开头；驱动 AI 对话、简历诊断与导入后的 JSON 结构化组装（DeepSeek 开放平台） |
ZHIPU_API_KEY |
推荐 | 格式为 id.secret（含英文点号 .）；驱动 PDF / 图片简历导入的 glm-ocr 版面识别，单份简历 OCR 成本约 ¥0.001（智谱开放平台） |
JWT_SECRET_KEY |
必填 | 本地签名密钥，填入任意随机字符串即可 |
💡 数据库默认使用本地 SQLite，开箱即用。如需切换 PostgreSQL，可在
.env中启用USE_POSTGRESQL=true与POSTGRESQL_URL。前端默认连接http://127.0.0.1:9000，如需自定义可执行cp frontend/.env.example frontend/.env.local。
启动后端 API 与内置 Agent（端口 9000）：
python -m uvicorn backend.main:app --host 127.0.0.1 --port 9000
另起终端启动前端开发服务器（端口 5173）：
cd frontend && npm run dev
启动后访问：
| 服务 | 本地地址 |
|---|---|
| 🖥️ 前端应用 | http://localhost:5173 |
| ⚙️ 后端 API | http://127.0.0.1:9000 |
| 📖 Swagger 接口文档 | http://127.0.0.1:9000/docs |
前端类型检查与生产构建：
cd frontend && npm run build
后端单元测试：
python -m pytest backend/tests/ -q
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本项目基于 MIT License 开源。