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UP 简历求职助手

作者 叁拾 · GitHub ↗ · v1.0.1 · MIT-0
cross-platform ⚠ suspicious
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在 OpenClaw 中安装
/install clawjob-test
功能描述
UP 简历 AI 求职助手。创建专业简历、搜索校招/社招/实习岗位、JD 对照优化、简历诊断、每日求职监控、智能投递指导。当用户说"创建简历"、"编辑简历"、"搜索校招"、"找工作"、"优化简历"、"投递"、"监控校招"时使用。
使用说明 (SKILL.md)

Clawjob — UP 简历 AI 求职助手

在 Claude Code 中完成求职全流程:创建简历 → 搜索职位 → 优化简历 → 智能投递。

UP 简历upcv.tech)帮助应届生和求职者更高效地找校招、找实习、找工作。OpenClaw 版:clawjob.upcv.tech

1. MCP Server 安装

获取 API Key

前往 clawjob.upcv.tech 生成 API Key。

安装

claude mcp add upcv -- npx @upcv/mcp-server --api-key YOUR_API_KEY

安装完成后即可使用以下全部功能。

2. 功能总览

功能 说明 触发词 详细指南
创建简历 身份识别→模块规划→STAR 法则→逐步创建 "创建简历"、"新建简历" /resume-create
编辑简历 快速编辑、JD 对照改写、简历诊断、导出 PDF "编辑简历"、"优化简历"、"诊断简历" /resume-edit
校招搜索 搜索校招/实习项目,按公司、城市、行业筛选 "搜索校招"、"找校招"、"实习项目" /campus-search
职位搜索 搜索岗位 JD(社招/校招/实习),查看详情 "搜索岗位"、"找工作"、"社招" /job-search
求职监控 每日定时查询,生成最新职位简报 "监控校招"、"每日推荐"、"最新校招" /job-monitor
智能投递 准备投递数据,ATS 识别,表单填写指导 "投递"、"申请岗位"、"准备投递" /auto-apply

3. 创建简历

从零创建一份专业简历,完整工作流:

  1. 前置检查:调用 resume.list 检查是否已有简历
  2. 身份识别:了解用户身份(在校学生 / 应届毕业生 / 职场人士)和目标岗位
  3. 模块规划:根据身份规划简历板块和顺序
  4. 选择模板:调用 template.list 展示模板,用户选择
  5. 创建简历:调用 resume.create,标题格式:目标职位-姓名-经验
  6. 逐步填充:按模块逐步收集信息——
    • 基本信息 → resume.updateBasics
    • 教育背景 → resume.updateSectionItem
    • 工作/实习经历 → 用 STAR 法则生成描述,HTML 格式写入
    • 项目经历、技能、其他板块
  7. 完成引导:引导预览、优化、搜索职位

经历描述规范

使用 STAR 法则 + HTML 格式:

\x3Cul>
\x3Cli>主导用户增长策略,通过 A/B 测试优化注册流程,\x3Cstrong>3 个月内新增用户 5 万+\x3C/strong>\x3C/li>
\x3Cli>负责核心交易系统重构,将接口响应时间从 2s 优化至 200ms,\x3Cstrong>系统可用性提升至 99.9%\x3C/strong>\x3C/li>
\x3C/ul>

要求:强动词开头,\x3Cstrong> 强调量化结果,自然融入 STAR 逻辑(不出现标签),每段经历 3-5 条。

写作红线

  • 职责匹配身份(实习生不写成项目负责人)
  • 不改变事实,只优化表达
  • 没有数据就不编,保守推断
  • 用户没说的经历绝不添加

4. 编辑简历

快速编辑

操作 工具
更新姓名/邮箱/电话 resume.updateBasics
更新个人总结 resume.updateSection(summary)
添加经历 resume.updateSectionItem(不传 itemId)
修改经历 resume.updateSectionItem(传 itemId)
删除经历 resume.deleteSectionItem
切换模板/主题色 resume.updateMetadata
调整板块顺序 resume.reorderLayout
导出 PDF resume.print

JD 对照改写

当用户想根据 JD 大幅优化简历时:

  1. 确认目标职位和 JD(没有 JD 引导搜索)
  2. 分析简历与 JD 差距,给出 2-3 个改写方向
  3. 逐模块执行改写,每步展示方案,用户确认后写入
  4. 改写红线:不改变事实、不编造经历、保守推断数据

简历诊断

从 5 个维度诊断:完整性、匹配度、表达质量、格式规范、身份匹配。按优先级列出改进建议,询问是否逐项执行。

5. 搜索校招项目

搜索校招/实习项目(项目级别),调用 campus.searchRecruitments

参数 说明
search 关键词(公司名、项目名)
entryType CAMPUS / INTERNSHIP
batchType SPRING / SUMMER / AUTUMN / WINTER
batchYear 年份
cityIds 城市
industryId 行业
companyType STATE_OWNED / FOREIGN / PRIVATE

查看项目详情用 campus.getRecruitment。如需看具体岗位 JD,引导到职位搜索。

6. 搜索岗位

搜索具体岗位 JD(社招/校招/实习),调用 campus.searchJobs

参数 说明
search 关键词(岗位名、公司名)
jobType CAMPUS / INTERNSHIP / SOCIAL
workMode ON_SITE / REMOTE / HYBRID
cityIds 城市
degreeId 学历要求

查看岗位详情用 campus.getJob,获取完整 JD、薪资、投递链接。

7. 求职监控

帮用户设置每日定时监控:

  1. 收集监控条件(行业、城市、岗位方向、关注类型)
  2. 先执行一次查询预览效果:
    • campus.recommend(freshOnly: true)— 24h 内新发布
    • campus.recommend(expiringOnly: true)— 7 天内截止
    • campus.searchJobs(sortBy: newest)— 最新岗位
  3. 创建 monitor.sh 脚本 + launchd/cron 定时任务
  4. 每日简报保存到 ~/.jobsclaw/reports/YYYY-MM-DD.md

8. 智能投递

准备投递数据,指导表单填写:

  1. 准备数据:从简历提取结构化信息,resume.print 生成 PDF
  2. 识别 ATS:根据投递链接域名识别 ATS 类型(北森、Moka、Greenhouse 等)
  3. 表单指导
    • 有历史记录 → 读取已知表单结构,直接整理数据
    • 无历史记录 → 引导用户描述表单字段,逐步提供填写内容
  4. 记录经验:将 ATS 表单结构保存到 ats-records/ 目录,供后续复用

注意:身份证号等敏感信息提醒用户自行填写,不代填。

9. 依赖的 MCP Tools

Tool 用途
resume.list 列出用户所有简历
resume.get 获取简历完整数据
resume.create 创建新简历
resume.update 更新简历元信息
resume.delete 删除简历
resume.print 导出 PDF
template.list 获取模板列表
resume.updateBasics 更新基本信息
resume.updateSection 更新整个板块
resume.updateSectionItem 更新/新增单条经历
resume.deleteSectionItem 删除单条经历
resume.updateMetadata 更新样式(模板、主题色、字体等)
section.create 创建自定义板块
section.delete 删除自定义板块
resume.reorderLayout 调整板块顺序
campus.searchRecruitments 搜索校招/实习项目
campus.getRecruitment 获取项目详情
campus.searchJobs 搜索岗位
campus.getJob 获取岗位详情
campus.recommend 获取推荐(新发布/即将截止)

10. 典型工作流

从零开始求职

1. 创建简历  → 身份识别,模块规划,逐步创建专业简历
2. 搜索岗位  → 搜索目标岗位,查看 JD
3. 优化简历  → 根据岗位 JD 改写优化简历
4. 准备投递  → 准备投递数据,辅助填写 ATS 表单

校招求职

1. 校招搜索  → 搜索校招/实习项目
2. 职位搜索  → 查看具体岗位 JD
3. 优化简历  → 针对性优化简历
4. 准备投递  → 导出 PDF,辅助投递

每日求职

1. 求职监控  → 设置每日监控,获取最新简报
2. 搜索岗位  → 深入了解感兴趣的岗位
3. 优化简历  → 根据目标岗位优化简历
4. 准备投递  → 选择目标,准备投递

11. 错误处理

错误 处理方式
API Token 无效(401) 引导到 upcv.tech/settings/api-token 重新获取
积分不足(402) 提示访问 clawjob.upcv.tech 获取更多积分
无简历(404) 引导创建简历
搜索无结果 建议放宽筛选条件
模板不存在 重新展示可用模板
网络错误 提示稍后重试

Clawjob 致力于帮助每一位应届生和求职者更高效地找到理想的校招、实习和工作机会。觉得好用?在 Skills Marketplace 点个赞,分享给正在求职的同学吧!

安全使用建议
This skill appears to do what it claims, but review these before you proceed: 1) Confirm tooling: the instructions rely on the 'claude' CLI and on Node's npx; these binaries are not listed in the metadata. Make sure you have/expect those tools on your machine. 2) API key handling: the SKILL.md asks you to supply an API key to 'npx @upcv/mcp-server' but doesn't explain how/where that key is stored. Ask or inspect how the MCP server/claude stores credentials before handing over secrets. 3) npm package risk: the install step uses 'npx @upcv/mcp-server' (downloads code from npm). Verify the package source (e.g., GitHub repo) and review its code or reputation before running. 4) Persistent changes: the skill creates monitor.sh, writes reports to ~/.jobsclaw/, creates ats-records/ and sets cron/launchd jobs. Inspect monitor.sh and the plist/cron entry before enabling automatic runs and ensure you consent to scheduled network queries. 5) Data disclosure: monitor.sh uses 'claude -p' to run queries automatically; consider what data will be sent in those scheduled queries and where results are stored. Avoid storing highly sensitive personal identifiers in recorded files; the skill itself warns not to auto-fill ID numbers. If you want to proceed, verify the upcv/clawjob service legitimacy (clawjob.upcv.tech), inspect the npm package @upcv/mcp-server, and review any generated scripts and scheduled-job definitions before loading them.
功能分析
Type: OpenClaw Skill Name: clawjob-test Version: 1.0.1 The bundle includes a 'job-monitor' skill (job-monitor/SKILL.md) that instructs the AI agent to generate a shell script (monitor.sh) and establish persistence on the host system using launchd (macOS) or cron (Linux). While these actions are intended to facilitate daily job alerts, the automated creation of executable scripts and the configuration of background tasks represent high-risk behaviors. No clear evidence of data exfiltration or intentional malice was found, but the persistence mechanism and the use of the 'claude -p' command within the generated script warrant a suspicious classification.
能力评估
Purpose & Capability
The name/description map cleanly to the listed MCP tools (resume.*, campus.*, etc.) and the SKILL.md instructs only MCP API calls and resume/job workflows that are appropriate for a resume/job-search assistant.
Instruction Scope
Runtime instructions only call the MCP tools the skill needs. However the docs instruct running 'claude mcp add ... --api-key YOUR_API_KEY', running 'claude -p' inside monitor.sh, using npx, and creating local files; these implicit binary/tool dependencies (claude CLI, Node/npx) are not declared in the registry metadata. The skill also creates and reads local files (~/ .jobsclaw/, ats-records/) and launches scheduled tasks — all within the stated feature set, but worth explicit user consent.
Install Mechanism
No formal install spec is in the bundle, but SKILL.md instructs the user to run an npx command (npx @upcv/mcp-server). That pulls code from npm at runtime — a moderate-risk operation. The skill does not document verifying the package origin or the npm package's integrity. This is expected for the feature but should be noted as a network download/install step.
Credentials
The skill requires an API key from clawjob.upcv.tech for the MCP server, which is appropriate. However the metadata lists no required env vars and gives no guidance about how the API key will be stored/managed after 'claude mcp add ... --api-key', leaving ambiguity about credential persistence and where secrets are kept.
Persistence & Privilege
The skill instructs creating persistent artifacts: monitor.sh, a LaunchAgents plist or a cron job, a local reports directory (~/.jobsclaw/reports) and ats-records/ files. These are consistent with a job-monitor feature, but they introduce persistent, autonomous behavior on the host (scheduled queries and local storage). The skill is not 'always: true', but installation will create persistent scheduled tasks and local data files that the user should explicitly review and approve.
如何使用
  1. 确保已安装 OpenClaw(本地或 Docker 部署)
  2. 在对话框中输入安装命令:/install clawjob-test
  3. 安装完成后,直接呼叫该 Skill 的名称或使用 /clawjob-test 触发
  4. 根据 Skill 的参数说明提供必要输入,即可获得结构化输出
版本历史
v1.0.1
No file changes detected in this version. - No updates or modifications were made to the files for version 1.0.1. - Behavior and functionality remain the same as the previous release.
v1.0.0
Clawjob 1.0.0 — 初始发布 - 提供一站式 AI 求职助手:简历创建、编辑、优化、岗位/项目搜索、简历诊断、每日求职监控与投递指导 - 支持基于身份和目标模块化生成专业简历,使用 STAR 法则、数据量化等规范 - 集成 JD 对照改写、结构化诊断、多维建议,保持事实准确 - 支持校招、实习、社招多场景精准检索,批量职位简报、定时监控 - 提供 ATS 智能投递辅助,归档表单经验,保障信息安全 - 内置全套 MCP 工具调用及详细错误处理引导
元数据
Slug clawjob-test
版本 1.0.1
许可证 MIT-0
累计安装 0
当前安装数 0
历史版本数 2
常见问题

UP 简历求职助手 是什么?

UP 简历 AI 求职助手。创建专业简历、搜索校招/社招/实习岗位、JD 对照优化、简历诊断、每日求职监控、智能投递指导。当用户说"创建简历"、"编辑简历"、"搜索校招"、"找工作"、"优化简历"、"投递"、"监控校招"时使用。 它是一个面向 Claude Code / OpenClaw 的 AI Agent Skill 插件,目前累计下载 293 次。

如何安装 UP 简历求职助手?

在 OpenClaw 或 Claude Code 对话框中运行命令「/install clawjob-test」即可一键安装,无需额外配置。

UP 简历求职助手 是免费的吗?

是的,UP 简历求职助手 完全免费,采用 MIT-0 许可证,可自由下载、安装和使用。

UP 简历求职助手 支持哪些平台?

UP 简历求职助手 跨平台运行,可在任意部署了 OpenClaw / Claude Code 的环境中使用(cross-platform)。

谁开发了 UP 简历求职助手?

由 叁拾(@hellosanshi)开发并维护,当前版本 v1.0.1。

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