从 “简历难产” 到秒速成型！影刀 RPA 助你轻松拿捏 HR 眼球
前言
在当今竞争激烈的求职市场中，简历堪称求职者的 “生命线”，然而，构建一份吸睛的简历，却成了最难的问题了。 面对海量的招聘信息，许多求职者采用 “一份简历走天下” 的策略，导致内容缺乏针对性，无法精准契合岗位需求。
在这样的困境下，如何才能突出重围，让自己的简历脱颖而出？别担心，我使用影刀 RPA 将为你带来转机，助你从 “简历难产” 的泥沼中挣脱，秒速打造出能牢牢拿捏 HR 眼球的优质简历 。
视频效果如下：
RPA实现简历在线优化操作
流程图如下：
通过影刀实现我们的简历优化版本，根据优化的部分进行简历的修改操作。ai的加入，会是我们的简历更加饱满，并且进行深度优化
如果你想体验的话，可以通过下方链接进行应用的获取 应用获取 密码是Undoom
使用影刀RPA实现简历的批量化生成操作
选择本地的文件，支持的文件格式:png,jpg,jpeg,pdf, bmp,tiff,webp, doc,docx, html, mhtml
直接将这个文件转换为md格式的文档，然后投喂给ai进行优化操作 然后将优化后的结果转换为md格式的文档，届时可以进行对比开始和优化后的结果了
操作如下： 我们的第一条指令是将简历转换为Markdown格式的文本，并且保存在变量中去，并且程序的开始我们还能进行选择本地的文件
第三条指令就是将我们变量中的简历信息进行优化的操作 增加了简历的表现力和专业性 优化简历使用的模型是DeepSeek V3模型 将优化后的结果保存在变量中
第三条指令就是将变量中的信息转换为md格式的文档保存在本地
一整套流程下来只需要三条指令就可以完成简历的优化操作了
指令的相关代码
简历转换为MarkDown模式
代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制# 使用此指令前，请确保安装必要的Python库，例如使用以下命令安装：
# pip install requests tkinter
import tkinter as tk
from tkinter import filedialog
import requests
import json
import os
from typing import *
try:
from xbot.app.logging import trace as print
except:
from xbot import print
def resume_to_markdown(app_id, app_secret, output_path):
"""
title: 简历转Markdown格式
description: 选择本地简历文件，调用TextinOcr API将其转换为Markdown格式，并将结果保存到%output_path%中。
inputs:
- app_id (str): API的APPID，eg: "XXXXXXXXXXXXXX"
- app_secret (str): API的密钥，eg: "XXXXXXXXXXXXXXX"
- output_path (file): 结果保存路径，eg: "result.md"
outputs:
- result (str): 生成的Markdown内容，eg: "# 简历\n## 个人信息\n姓名：张三"
"""
def get_file_content(file_path):
with open(file_path, 'rb') as fp:
return fp.read()
class TextinOcr(object):
def __init__(self, app_id, app_secret):
self._app_id = app_id
self._app_secret = app_secret
self.host = ''
def recognize_pdf2md(self, image_path, options, is_url=False):
url = self.host + '/ai/service/v1/pdf_to_markdown'
headers = {
'x-ti-app-id': self._app_id,
'x-ti-secret-code': self._app_secret
}
if is_url:
image = image_path
headers['Content-Type'] = 'text/plain'
else:
image = get_file_content(image_path)
headers['Content-Type'] = 'application/octet-stream'
return requests.post(url, data=image, headers=headers, params=options)
# 创建文件选择对话框
root = tk.Tk()
root.withdraw() # 隐藏主窗口
file_types = [
('支持的文档', '*.pdf;*.png;*.jpg;*.jpeg;*.bmp;*.tiff;*.webp;*.doc;*.docx;*.html;*.mhtml'),
('PDF文件', '*.pdf'),
('图片文件', '*.png;*.jpg;*.jpeg;*.bmp;*.tiff;*.webp'),
('文档文件', '*.doc;*.docx;*.html;*.mhtml'),
('所有文件', '*.*')
]
file_path = filedialog.askopenfilename(
title="选择简历文件",
filetypes=file_types
)
if not file_path:
return "没有选择文件，操作取消"
# 初始化API客户端
textin = TextinOcr(app_id, app_secret)
# 设置API调用参数
options = {
'page_start': 0,
'page_count': 1000, # 设置解析页数为1000页
'table_flavor': 'md',
'parse_mode': 'scan', # 设置解析模式为scan模式
'page_details': 0, # 不包含页面细节
'markdown_details': 1,
'apply_document_tree': 1,
'dpi': 144 # 分辨率设置为144 dpi
}
# 调用API
resp = textin.recognize_pdf2md(file_path, options)
# 解析结果
try:
result = json.loads(resp.text)
# 提取Markdown内容
markdown_content = ""
if 'result' in result and 'markdown' in result['result']:
markdown_content = result['result']['markdown']
else:
markdown_content = f"API调用失败或返回格式异常: {json.dumps(result, indent=2, ensure_ascii=False)}"
# 将结果保存到文件
with open(output_path, 'w', encoding='utf-8') as f:
f.write(markdown_content)
return markdown_content
except Exception as e:
error_message = f"处理API响应时出错: {str(e)}\n响应内容: {resp.text}"
with open(output_path, 'w', encoding='utf-8') as f:
f.write(error_message)
return error_message简历优化助手
代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制# 使用此指令前，请确保安装必要的Python库：
# pip install openai
import os
from openai import OpenAI
from typing import *
try:
from xbot.app.logging import trace as print
except:
from xbot import print
def optimize_resume(resume_text):
"""
title: 简历优化助手
description: 使用深度学习模型对%resume_text%进行优化，增强简历的表现力和专业性，生成优化后的%optimized_resume%。
inputs:
- resume_text (str): 原始简历内容，eg: "姓名：张三 学历：本科 技能：Python编程"
outputs:
- optimized_resume (str): 优化后的简历，eg: "姓名：张三 学历：本科 技能：Python编程、数据分析、机器学习"
"""
# 初始化OpenAI客户端
client = OpenAI(
base_url=";,
api_key=os.environ.get("ARK_API_KEY", "XXXXXXXX")
)
# 构建提示信息
messages = [
{"role": "system", "content": "你是一位专业的简历优化顾问，擅长改进简历内容，使其更专业、更有吸引力，同时保持信息准确性。不要输入多余的内容，返回简历信息就行了"},
{"role": "user", "content": f"请帮我优化以下简历内容，使其更专业、更有竞争力，同时保持原有信息的准确性：\n\n{resume_text}"}
]
try:
# 调用模型获取优化结果
completion = client.chatpletions.create(
model="ep-20250330222300-68lkz",
messages=messages,
temperature=0.7,
)
# 返回优化后的简历
optimized_resume = completion.choices[0].message.content
return optimized_resume
except Exception as e:
return f"简历优化过程中出现错误: {str(e)}"将文本保存为MarkDown文本
代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制# 使用此指令前，请确保安装必要的Python库，例如使用以下命令安装：
# pip install tkinter
import tkinter as tk
from tkinter import filedialog
from typing import *
try:
from xbot.app.logging import trace as print
except:
from xbot import print
def save_text_as_markdown(text):
"""
title: 将文本保存为Markdown文件
description: 弹出对话框让用户选择保存路径，然后将%text%内容转换为Markdown格式并保存到%selected_path%。
inputs:
- text (str): 要保存的文本内容，eg: "# 标题\n这是内容"
outputs:
- selected_path (str): 保存文件的路径，eg: "C:/Users/Documents/file.md"
"""
# 创建临时的Tkinter根窗口（不显示）
root = tk.Tk()
root.withdraw() # 隐藏主窗口
# 弹出文件保存对话框
selected_path = filedialog.asksaveasfilename(
title="选择保存位置",
defaultextension=".md",
filetypes=[("Markdown文件", "*.md"), ("所有文件", "*.*")]
)
# 如果用户选择了路径（而不是取消）
if selected_path:
try:
# 确保文件有.md扩展名
if not selected_path.lower().endswith('.md'):
selected_path += '.md'
# 写入文件
with open(selected_path, 'w', encoding='utf-8') as file:
file.write(text)
print(f"成功保存Markdown文件到: {selected_path}")
except Exception as e:
print(f"保存文件时出错: {e}")
else:
print("未选择保存路径，操作已取消")
# 关闭Tkinter窗口
root.destroy()
return selected_path总结
在求职竞争白热化的当下，简历制作正面临 “痛点围城”：信息提炼难、岗位匹配弱、排版优化累、效率提升慢等问题，让无数求职者陷入 “简历难产” 的困境。而影刀 RPA 以颠覆性的智能解决方案，重新定义简历优化流程 —— 只需三条指令，即可完成从需求分析、内容优化到格式美化的全链路操作。
它以自动化与 AI 技术为引擎，精准抓取岗位核心需求，深度挖掘简历亮点，智能生成契合 HR 筛选逻辑的内容架构，将原本耗时耗力的简历制作过程，压缩成高效、精准的指尖操作。
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本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划，分享自作者个人站点/博客。 原始发表：2025-04-30，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent 删除优化pathrpa变量模型
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