Steven Chou — Resume

双线简历系统：PM 和 Engineer 两个方向独立维护、定制化投递。

目录结构

resume/
├── pm/                  # 产品经理方向
│   └── resume.tex
├── engineer/            # 工程师方向
│   └── resume.tex
├── tools/               # 本地 JD/Resume 匹配分析 CLI
├── tests/               # 脱敏样例与自动化测试
├── docs/examples/       # 脱敏样例输出
├── build.sh             # 一键编译（动态命名）
├── SPACING_GUIDE.md     # LaTeX 间距调整教程
├── sourabh_bajaj_resume.tex  # 原始模板参考
└── Dockerfile

构建

bash build.sh

输出文件自动命名为 {Name}_{Position}_{Date}.pdf，其中：

• Name 默认是 Resume，可用环境变量覆盖：RESUME_NAME=Your_Name bash build.sh
• Position 从 tex 文件顶部 % POSITION: PM 注释中读取
• Date 取当天日期（如 Apr15）

依赖 tectonic（brew install tectonic）。

AI 辅助投递流程

这个仓库现在沉淀的是一套可复用流程：

JD → 本地匹配报告 → AI 深度分析 → 选择 PM/Engineer 基础简历 → 定向改写 → ATS/排版检查 → PDF

详细说明见：docs/AI_RESUME_WORKFLOW.md

本仓库的投递判断、目录命名、PDF 命名和真实性边界见：docs/APPLICATION_RULES.md

Prompt 和模板见：

• templates/prompts/resume-tailoring.md
• templates/application/README.md
• templates/checklists/final-review.md

本地 JD/Resume 匹配报告

可以先用本地 CLI 做一版确定性的匹配报告，不调用外部服务，也不会修改基础简历：

python3 tools/resume_jd_tailor.py \
  applications/YYYY-MM/<company_role>__<category>/jd.md \
  engineer/resume.tex \
  --output applications/YYYY-MM/<company_role>__<category>/match-report.md

报告包含：

• match score
• JD keywords
• missing keywords
• resume evidence hits
• bullet rewrite suggestions
• no-fabrication guardrails

脱敏样例：

python3 tools/resume_jd_tailor.py \
  tests/fixtures/sanitized_jd.md \
  tests/fixtures/sanitized_resume.tex \
  --output docs/examples/sanitized-tailoring-report.md

查看样例输出：docs/examples/sanitized-tailoring-report.md

运行测试：

python3 -m unittest discover -v

投递流程

1. 拿到 JD → 先判断平台、职能和 ownership 是否值得投
2. 保存到本地私有 applications/YYYY-MM/<company_role>__<category>/jd.md
3. 运行本地 CLI 生成 match-report.md，先看关键词覆盖和缺口
4. 用 AI prompt 做更深的匹配分析和改写建议
5. 选择 pm/、engineer/ 或 hybrid 方向作为基础版本
6. 只应用真实、可面试解释的修改
7. tectonic resume.tex 生成 PDF，并重命名为 Steven_Chou_<Company>_<Role>.pdf
8. 检查排版、ATS 可读性、机会优先级和隐私 → 决定是否投递

默认不要提交具体 JD、分析笔记、个人 PDF 或含隐私的定制简历。公开仓库只保留通用流程、模板和可复用方法。