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人话：
每次找工作准备简历的时候都巨烦，认真写一份简历很费精力，一份简历又不可能适用不同的应聘岗位。我工作了很多年，做了很多项目，懂很多的技术，又不能一股脑把这些全堆砌在简历上，不写吧，有些岗位又要求这些，又不可能为每一份投递的岗位都专门改一份简历，那得累死。
我突然想到，我只需要维护好个人职业生涯的 timeline ，像写日记一样，非常详尽的把工作经历、项目经历作为事件记录下来，可以把想到的全部内容都加上去，最后分析 JD 并结合 timeline 生成一份高度匹配的简历。
如何自动化，最简单的就是借助我每天都在用的 Trae/GitHub Copilot 这些 AI 编程工具，把它作为 Agent 框架，只需要写提示词就能开发一个个 AI Agent 和 AI Workflow 。
这样写简历就像写代码一样，只需要粘贴 JD （提需求）就能全自动出一份简历，还可以版本管理，。
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以下是 AI 整理的内容：
最近我在整理简历准备看机会的时候，深感维护简历的痛苦。
😫 我们通常面临的痛点
- 版本混乱：文件夹里全是
简历_v1.pdf, 简历_阿里版.pdf, 简历_最终版_改.word...
- 针对性差：如果不针对 JD （职位描述）修改简历，通过率低；但如果要一个个改，不仅耗时，还容易顾此失彼，导致排版乱套。
- 内容枯燥：很多时候写的项目经历像流水账，不知道怎么用 STAR 法则去润色。
- 面试准备慌：发完简历后，针对这个岗位的面试题还得重新去搜、去背。
为了解决这些问题，我开发了一个基于 "Resume as Code" 理念的开源工作流，利用 LLM （ GitHub Copilot / Trae ）来自动化这一过程。
👉 GitHub 仓库： https://github.com/zhiweio/resume-as-code
(觉得有用的话求一个 Star ⭐️)
💡 核心理念：Master Timeline (单一数据源)
我不建议维护一个“大而全”的 PDF 文档。这个项目的核心思想是将你的职业生涯看作一个数据库。
- 数据层：所有的工作经历、项目经验、教育背景，都以模块化的 YAML 文件存储。
- 逻辑层：利用 AI Agent 来处理这些数据（润色、筛选、组装）。
- 表现层：最后通过编译器生成 PDF/HTML/Markdown 。
🚀 对找工作/写简历的具体帮助
这个项目不仅仅是一个“简历生成器”，它是一个求职全流程辅助工具：
1. 告别“流水账”，自动润色经历 (Timeline Polishing Agent)
你只需要把平时工作的“大白话”或者 Git Commit 记录丢给 AI ，它会自动根据 STAR 法则（情境、任务、行动、结果）将原本平淡的描述转化为专业的职场语言，并存入你的经历库中。
2. 针对 JD 生成“定制化”简历 (Resume Generation Agent)
这是最核心的功能。当你看到一个心仪的岗位：
- 复制 JD 内容给 AI 。
- AI 会自动分析 JD 的关键词和技术栈。
- AI 从你的经历库中挑选最匹配的项目和经验，自动生成一份专属简历。
- 结果：你的简历与 JD 高度匹配，显著提高 HR 筛选通过率和 ATS 系统评分。
3. 自动生成面试“作弊小抄” (Interview Preparation Agent)
简历投递后，利用刚生成的简历文件 + JD + 公司背景分析，AI 会为你生成一份详细的面试指南，包含：
- 针对该岗位的自我介绍策略。
- 简历中每个项目的深挖问题预测（ Deep Dive ）。
- 针对性的技术栈 Q&A 。
- 高质量的反向面试问题。
🛠️ 技术栈与工作流
- 标准：基于 YAMLResume 标准，支持导出 LaTeX PDF, HTML 等多种格式。
- AI 支持：深度集成 GitHub Copilot 或 Trae。你不需要额外部署复杂的后台，直接在 IDE 里通过 Chat 交互即可完成所有操作。
- 隐私安全：所有数据都在本地（ Local-first ），你的经历和隐私掌握在自己手中。
👋 结语
这个项目原本是我自己为了偷懒和提高效率写的，但在使用过程中发现它极大地缓解了我的求职焦虑。如果你也是习惯用 Markdown/YAML 记录一切的开发者，或者正在为修改简历而头秃，欢迎试用并提 PR ！
GitHub 地址：zhiweio/resume-as-code
Gallery 示例：点击查看
希望这能帮到大家，祝大家都能拿到满意的 Offer ！
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