auto resume
1.0.0
“增强”您的经验，以增加登陆面试的机会，同时为附带项目和学习节省宝贵的时间。
该存储库旨在利用Chatgpt的能力，从您的基础简历中生成更迷人和职位描述的靶向简历。我意识到，从发送简历到确保访谈的转换率极低（每100个应用约2-3％）。增强面试的机会需要调整简历以匹配职位描述（例如，将相关的关键字纳入诸如python开发人员角色之类的相关关键字）。我发现这项“恢复合身”任务非常烦人和毫无意义。作为软件开发人员，您可能会宁愿花时间创建下一个有影响力的项目来解决现实世界中的问题，以利用您的软件工程技能来改善他人的生活。
因此，我有动力开发一种解决方案，以放大采访的可能性，同时保留每个开发人员的宝贵时间。
我发现自动模式没有做得很好。在大多数情况下，生成的子弹点没有意义。因此，目前，我创建了一个Dash应用程序来控制您的简历。我只需使用chatgpt Web界面来生成项目符号，而我只存储了数据库中的那些良好一代。您可以使用该应用程序上的add experience来实现。
使用诗歌来设置环境
poetry install.env.sample创建.env文件 #
python seed.py # add this line in your .zshrc / .bashrc
export OPENAI_API_KEY= " your-openai-api-key "python generate_resume.py --resume your-base-resume-json.json --jd your-job-description.txt上次更新：2023-11-17
该代理人解析给定的职位描述以提取关键信息：职位标题，所需技能和其他重要关键字。代理将使用作业描述作为输入，并将提取的数据格式化为dict。
Job_description ：str，实际职位描述。
该代理通过合并从职位描述中得出的特定关键字来增强一系列工作经验。目的是使体验更加针对提供的职位描述量身定制。代理商将查看用户的经验，选择相关的关键字，然后用所选的关键字重写这些经验。
经验：STR，用户的工作经验。关键字：列表，从职位描述中提取的关键字列表
该代理通过包括某些必需的技能来修改一系列工作经验。该代理商旨在通过包括相关技能来定制经验，以更好地满足工作要求。代理商将审查经验，选择最相关的技能，并重写包括这些技能的经验。
经验：STR，用户的工作经验。技能：STR，所需技能的清单。
该代理增强了用户工作历史记录提供的工作经验。目的是根据特定的标准完善这些经验，以更好地反映用户的成就和技能。代理商确保经验以行动为导向，清晰，具体技能，并以可量化的结果为中心。
经验：STR，用户的工作经验。
engine_v1.py采用多代理系统来根据给定的职位描述来完善用户的简历。 start()方法封装了构建简历的逻辑，而create_agents()方法初始化了所有代理。以下是代理商的互动方式并为简历增强过程做出贡献：
所有代理都使用相同的LLM（语言模型）配置初始化。
JDPARSINGAGENT读取职位描述，并提取必要的技能和关键字等基本细节。
对于基本简历中的每项工作经验，技能注射器将工作描述中的相关技能纳入工作经验描述中。
随后，关键WordingIgntingAgent将职位描述中的相关关键字纳入增强的工作经验描述中。
最后，经验丰富的人通过确保它们以动作为导向，清晰，技能，并以可量化的结果为中心，进一步完善了工作经验的描述。
更新的工作经历进行了整理，并用于更新原始的基础简历。然后，使用实用程序函数create_resume()将更新的简历格式化为DOCX文件，该简历保存在指定的输出文件路径中。
您对该解决方案的质量和有效性的反馈表示高度赞赏。我渴望从您的见解中学习和改进！此外，请随时提出拉动请求 - LOT正在协作一起增强招聘过程！
