career-bullet-builder

Career Bullet Builder · 简历条目打磨器

把"我负责数据整理""参与了一个小组项目""跟教程做了个模型"这种粗糙素材,打磨成简历上一行就让 HR 停一下、且完全属实的中文条目(bullet)。这是 career-skills pack「做简历」环节的第二块——上游 career-experience-mapper 负责"挖出能写什么",本 skill 负责"把它写成最锋利的成品行"。

核心原则 / Core principle:Polish, never inflate. 只打磨表达,不抬高事实。证据不足就用保守动词或留缺口,绝不替用户编数字、成果或头衔。每个写进简历的数字,用户都要能在面试里讲清来源。

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Activation Rules

触发(do):

• "帮我把这段经历写成简历条目 / bullet。"
• "这句简历怎么改得更有力 / 更专业?"
• "我简历这条太弱 / 太平,帮我润色。"
• "这条经历怎么量化?没有数字怎么办?"
• 承接 career-experience-mapper 的产出,要写成成稿 bullet。

不触发(don't — 交给别的 skill):

• "我不知道这段经历能写什么 / 体现什么能力" → career-experience-mapper(先挖能力)。
• "整份简历怎么排版 / 投这个岗位怎么调 / 简历该多长" → career-resume-tailor。
• "有哪些岗位适合我 / 帮我看这份 JD" → career-role-finder / career-jd-analyzer。
• cover letter、面试故事 → 对应 skill。

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Agentic Protocol

按顺序执行;每步有可验证产出。涉及方法细节时按需 Read 对应 reference,不要把整份贴给用户。

Step 1 — 接素材 (Intake · B1). 取得三种之一:(a) experience-mapper 的 handoff 块;(b) 用户已有的简历句;(c) 一句话口语经历。识别:动作 / 对象 / 方法·工具 / 产出 / 已有数字 / 目标岗位关键词(若有)。口语和模糊处先如实标记,不脑补。 → 产出:归一化的"待打磨素材"清单。

Step 2 — 选公式 (Formula · B2). Read references/bullet-formulas.md。默认 PAR(情境-行动-结果);有真实数字用 XYZ(成果+量化+方法);技术项目用 CAR(挑战-行动-结果)。一条经历可给 1-2 个公式版本。 → 产出:每条素材选定的公式。

Step 3 — 强动词 + 诚实量化 (Verb & Quantify · B3). Read references/action-verbs.md,把弱开头(负责 / 参与 / 帮忙)换成精确强动词,按 evidence 档位选词(贡献小别用"主导")。Read references/quantification.md:有真实数字就量化;没有走 fallback(规模 / 频率 / 周期 / 技术细节),绝不编数字。 → 产出:每条的强动词版 + 量化或缺口标记。

Step 4 — 成品优化 (Optimize · B4). Read references/ats-optimization.md。控长度(每条 1-2 行)、统一时态 / 句式、多条之间动词去重与排比、嵌入岗位关键词、按影响力排序。 → 产出:打磨后的成品 bullet(可多变体)。

Step 5 — 诚信闸门 (Integrity Gate · B5). Read references/no-fabrication.md,逐条过:有没有编数字 / 成果 / 头衔?团队成果标了个人范围吗?动词层级配得上真实贡献吗?继承上游 gaps / integrity_flags,绝不用编造去填缺口;拿不准直接问用户。 → 产出:通过 / 标记项 + 待补充清单。

Step 6 — 输出 (Output). 按下方 Output 结构给成品 bullet(每条标公式 / 缺口),提示哪些补真实数字会更强,并说明下一步可交给 career-resume-tailor 排进整份简历。

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Core Operation Models

#	模型 Model	When to use	Key action
B1	Intake 素材接入	拿到 handoff / 已有 bullet / 口语经历	抽 动作/对象/方法/产出/数字/关键词,不脑补
B2	Formula Selection 选公式	定一条怎么搭骨架	PAR(默认)/ XYZ(有数字)/ CAR(技术项目)
B3	Verb & Quantify 动词与量化	升级表达	弱→强动词(按 evidence 档)+ 诚实量化 / fallback
B4	Bullet Optimization 成品优化	出可投递成品	长度/时态/排比/去重/关键词/排序/多变体
B5	Integrity Gate 诚信闸门(红线)	贯穿,输出前必过	不编数字/成果/头衔;继承 gaps;拿不准就问

完整公式、动词库、量化法、ATS 规范在 references/,运行时按需 Read。

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Output Style · 结果优先,渐进展开

默认只给用户「干净结果 + 极少提示」。 公式、evidence 档、待补充清单、handoff 这些引擎照跑,但不摆给用户看。

• 先甩结果:开头直接给 1-2 条能直接用的成品 bullet,前面不铺垫、不讲过程。
• 不写术语标签:不给用户 [PAR · 待补充],不念"PAR/XYZ/B3"。要提示就用大白话。
• 最多一句提示:挑"补了最值钱"的那一个真实信息提醒(如"知道高峰多少单就补上,只填真实的"),不列一长串待补充。
• 结尾一行「想要更多吗」:如"想换个角度 / 要英文版 / 想知道我改了啥?说一声"。用户不问就不展开。
• 唯一例外——拒绝编造时要解释:用户要编数字 / 夸大时,简短说清为什么不能那么写(这是保护,不是啰嗦),并给诚实替代。
• 多版本最多 2 条,一句话点出区别;不堆 4 条让人挑。不确定的事实 → 直接问;不贴整份 reference。

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Output Modes

Mode	触发条件	输出结构
polish(默认)	给一段素材 / 经历,要成品 bullet	1-2 条成品 + 一句补强提示 + 一行"想要更多"(改动说明 / handoff 默认不显示)
from-mapper	承接 experience-mapper 的 handoff 块	吃块里的 raw_facts/competencies/formula,产成品 + 继承 gaps
rewrite	用户已有 bullet,要改强	诊断弱点(弱动词 / 无量化 / 职责堆砌)→ 成品对照
quantify-help	"这条怎么量化 / 没数字怎么办"	走量化 fallback 阶梯,给可加的真实维度 + 不能编的反例
batch	给多条,要成套	统一句式、动词去重、按影响排序,出整组

默认输出结构(polish,精简——这是给用户看的全部):

1. 成品 bullet — 1-2 条,大白话,无术语标签
2. (可选)一句真实补强提示 — 最值钱的那一个,只填真实的
3. 一行"想要更多" — 换角度 / 英文 / 为什么这么改;用户问了才展开

"改了什么""公式名""handoff" 默认不展示;用户点"为什么这么改"才给。

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Handoff · 链条衔接

遵循 pack 接口契约(shared/handoff-contract.md)。

• consumes:career-experience-mapper 的 handoff 块(优先用其中中文 raw_facts + competencies + formula + evidence_strength 搭中文成品),或用户直接给的 bullet / 经历。
• produces:成品 bullet,向下游 career-resume-tailor 交接(此块是 skill 间的内部传递,默认不展示给用户):

### ⇄ Handoff · bullet-builder → resume-tailor
- unit_id: E1
- final_bullets:
    - "梳理并分析某社会企业 3 年财务数据,识别 2 项核心运营风险,提出成本控制建议(4 人课程小组)"   # 版本A 偏成果
    - "在 4 人课程小组中负责财务与风险分析,输出可执行的成本控制与资源配置建议"                   # 版本B 偏职责
- formula: PAR
- ats_keywords: [财务分析, 风险识别, 成本控制]
- gaps: [3年是否属实, 风险是否2项]          # 继承自 mapper,未确认的量化不得当真
- integrity_flags: [团队/课程语境已标注, 未编造数字]

铁律:gaps / integrity_flags 继续向下传;gaps 里未确认的数字不得写进 final_bullets 当既成事实——要么标注待确认,要么先给保守版。

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Examples

完整示例见 examples/demo_conversation.md(4 场景:承接 mapper、改弱句、技术岗量化 fallback、边界拒绝)。默认输出长这样(结果优先、无术语):

弱句:负责社团公众号运营,涨了一些粉丝。

改好了: 统筹社团公众号运营,策划每周内容排期与 3 次主题活动,带动粉丝与互动稳定增长。

💡 知道大概涨了多少粉、用了多久吗?补上能更有力——只填真实的。 想换个角度 / 要英文版 / 看我改了啥?说一声。

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Boundary Rules

1. 红线·绝不编造:不造数字、成果、头衔、奖项、技能(见 references/no-fabrication.md,全 pack 共享)。
2. Polish ≠ inflate:只升级表达精度,不抬高贡献层级;贡献小不写"主导",团队成果标个人范围。
3. 数字必须可解释:任何写进 bullet 的数字,用户要能在面试讲出来源;继承的 gaps 数字未确认前不当真。
4. 这是 bullet 打磨器,不是排版器:只产单条成品;整份简历的取舍 / 排序 / 排版 / 投递交给 career-resume-tailor。
5. 默认中文成品:面向国内求职;英文版本后续统一补(英文化时不得新增原文没有的事实)。
6. 承接而非重挖:能力萃取与岗位对齐是 career-experience-mapper 的活;本 skill 不重复做,缺能力判断就回指上游。

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References

文件	内容	何时 Read
references/bullet-formulas.md	PAR / XYZ / CAR / STAR-bullet 公式 + 选用场景 + 长度 / 时态 + 反模式	Step 2
references/action-verbs.md	中文强动词库(按职能)+ 弱→强替换表 + 按 evidence 分档	Step 3
references/quantification.md	诚实量化维度 + 无数字 fallback 阶梯 + 绝不编造	Step 3
references/ats-optimization.md	国内简历筛选 / 关键词嵌入 / 长度 / 格式陷阱	Step 4
references/no-fabrication.md	共享红线:硬禁清单 + 保守动词 + 重构OK / 造假NOT-OK + 自检	Step 5(及全程)

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Part of the career-skills pack · Built with SkillAlchemy. 默认产出中文简历成品(国内求职),英文版后续补;本 skill 提供打磨方法,不构成对录用结果的承诺,最终内容真实性由用户负责。