honest-cv

honest-cv

由你的 AI Agent 生成针对每个岗位量身定制、诚实且适合 ATS 的简历。 honest-cv 是一个 MCP 服务、命令行工具和 Claude Code 技能。它将你的经历集中保存在一个可信来源中，并针对每类岗位生成 PDF 和 DOCX。它绝不会声称你掌握了自己并不具备的技能。

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为什么选择 honest-cv

许多杳无音讯的简历，问题并不在设计，而在于缺乏针对性，以及一些会悄悄破坏文本提取的细节。AI 则让相反的问题变得轻而易举：模型会乐于在简历中塞满你在面试中无法自圆其说的关键词。honest-cv 围绕三个理念构建：

• 由代码确保诚实，而不是依靠提示词。 每项技能都有一个等级。熟悉程度的技能始终会明确标注，你不具备的技能绝不会出现在简历上。提高技能等级需要提供书面证据并由你本人确认，服务会直接向你询问。模型不能代替你确认。
• 根据你自己的技能清单衡量差距。 对于职位要求的每个关键词，honest-cv 会告诉你它属于以下三种情况中的哪一种：
  • 你具备这项技能，但简历中没有体现；
  • 你只达到熟悉程度；
  • 你不具备这项技能。
• 每次构建都会检查 ATS 兼容性。 每份 PDF 都会经过两个文本提取器（pypdf 和 pdfminer.six）检查。构建过程会确认文本是否为单栏、没有连字、每个日期是否与对应职位处于同一行、阅读顺序是否正确，以及是否包含所有项目符号。

该服务具有确定性，无需 API 密钥。你的 MCP 客户端模型负责对话；honest-cv 负责验证、构建、核验和评估。它会将你的个人资料保存在你设备上的一个文件夹中，绝不会发送到其他地方：关于 AI 客户端如何处理这些资料，请参阅隐私。

快速开始

honest-cv 需要 uv。Typst 和字体已随软件包提供， 因此无需安装其他内容。 它支持运行于 x86_64 和 ARM64 架构、使用 glibc 的 Linux，Intel 和 Apple Silicon 版 macOS，以及 x64 版 Windows。Alpine Linux 和 ARM 版 Windows 不受支持，因为 typst 软件包没有为这些平台发布 wheel 文件。

Claude Code

claude mcp add honest-cv -- uvx honest-cv serve --profile ~/cv-profile

如需同时安装用于引导面试和简历定制的技能：

mkdir -p ~/.claude/skills/honest-cv
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/JesusCabreraReveles/honest-cv/master/skills/honest-cv/SKILL.md \
  -o ~/.claude/skills/honest-cv/SKILL.md

然后按照逐步创建你的第一份简历操作。

Cursor

将以下内容添加到 ~/.cursor/mcp.json，或项目中的 .cursor/mcp.json：

{
  "mcpServers": {
    "honest-cv": {
      "command": "uvx",
      "args": ["honest-cv", "serve", "--profile", "/absolute/path/to/cv-profile"]
    }
  }
}

Claude Desktop

编辑 claude_desktop_config.json：

• 在 macOS 上，路径为 ~/Library/Application Support/Claude/；
• 在 Windows 上，路径为 %APPDATA%\Claude\。

添加与 Cursor 示例中相同的 mcpServers 配置块，然后重启应用。如果应用找不到 uvx， 请使用它的绝对路径（which uvx）。

各客户端如何确认技能升级

提升技能等级需要你亲自确认，服务器会通过 MCP 询问功能征求你的确认。目前并非所有客户端都支持此功能：

客户端	确认位置
Claude Code	在聊天中：每次升级都会显示一个包含「no / sí」选项的表单，一次最多处理 10 项。只有你回答「sí」的项目才会保存；选择拒绝则不会保存任何内容。
Claude Desktop	在终端中。服务器会拒绝此次更改，并提供要运行的命令：uvx honest-cv skill <profile> "<name>" <level> --evidence "..."。
其他客户端	如果支持询问功能，则在聊天中确认；否则，按上述方式在终端中确认。

一步步制作你的第一份简历

本指南使用 Claude Code；任何 MCP 客户端都能以相同方式工作，只是设置有所不同。

1. 安装 uv 并添加 honest-cv。 只需安装一次。在 macOS 或 Linux 上：

curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh        # Windows: see docs.astral.sh/uv
claude mcp add honest-cv -- uvx honest-cv serve --profile ~/cv-profile

~/cv-profile 是存放个人资料的文件夹。它可以暂时不存在，而且不应放在公开仓库中。也请安装技能（参见上文的 Claude Code）。

2. 开始面试。 在任意文件夹中打开 Claude Code（claude），并用你自己的语言输入 "Interview me for my CV"，或运行 /mcp__honest-cv__interview。助手会在整个对话中使用你的语言。你可以通过系统的听写功能口述回答（macOS 上：系统设置 → 键盘 → 听写）：保存前，它会把姓名和数字读回给你，因为听写可能会听错。流程如下：

你： Interview me for my CV.

助手： ~/cv-profile 文件夹尚不存在。要创建它吗？……整个面试可能需要几小时，但我们会边进行边保存。首次会话只需填写联系信息、最近两份工作经历和技能清单，就足以制作第一份简历。你有 LinkedIn 数据导出文件或 JSON Resume 可以作为起点吗？

• 导入已有资料（如有）（可选）。下载 LinkedIn 数据导出文件（参见导入已有资料），并将 ZIP 文件路径提供给助手。系统会导入你的工作经历、教育背景和成就，技能则会导入为未标记等级的状态。
• 联系信息、工作经历和教育背景。 助手每次询问几项，并在保存前把姓名和数字读回给你。然后只会询问一次证书、课程和你撰写过的内容。
• 逐份工作经历梳理成就。 对每份工作经历，助手都会询问团队做了什么、你做了什么，以及发生了哪些变化，并要求提供数字。它会起草一条要点，只有在你批准措辞后才会保存。
• 技能。 助手会提供一份清单，例如 backend-jvm + engineering-lead，也可以使用适用于任何职业的自定义清单。在编辑器中打开 ~/cv-profile/checklist.md，在每一行填写 P、L、F 或 X，在 " — " 后补充使用该技能的场景，保存后告诉助手 "done"。它会分组询问缺失的证明材料。然后会提供表单，让你确认技能等级提升：只有你回答 "sí" 的项目才会保存。
• 你最突出的成就。 一项成就通常能体现多项技能。接着，助手会询问尚未由任何成就体现的主要 P 级技能；其余技能可以等到有具体职位描述时再处理。

3. 制作第一份简历。 助手会针对你申请的每种职位类型（例如 "platform" 或 "engineering manager"）提出一个版本，包括职位名称、简介以及要展示的要点。批准后：

你： Build my platform CV in English and Spanish.

PDF 和 DOCX 文件会生成在 ~/cv-profile/out/，并已通过 ATS 兼容性检查。不使用 AI 客户端时，可运行 uvx honest-cv build ~/cv-profile -v platform -l en 完成相同操作。

4. 根据职位描述调整简历。 粘贴职位描述，或运行 /mcp__honest-cv__tailor_for_job：

你： 这是职位描述：(粘贴内容)。我的匹配度如何？应该做哪些调整？

你会看到每个版本的匹配度，以及分类后的缺失关键词：你具备但这份简历未体现的技能、仅有一定了解和你不具备的技能；此外，还会列出你在清单中标记、但尚无证明材料支持的技能（助手会询问你在哪里使用过这些技能），并提供一个待你批准的定制版本和生成的简历。之后，助手还能起草求职信，并在生成前通过 check_claims 检查内容；还可以记录申请信息，包括职位描述文本和面试准备事项。收到面试通知后，输入 "help me prepare the interview"，助手就会根据你自己的成就起草可能出现的问题及答案。

5. 随时回来继续。 输入 "let's continue my CV interview"，助手会从缺少的内容开始。需要更新 LinkedIn 个人资料时，输入 "update my LinkedIn"。

你的档案

档案是一个包含四个 YAML 文件的文件夹。使用 honest-cv init ~/cv-profile 创建档案，或让 interview 提示词引导你填写。请勿将其放入公开仓库。

文件	内容
profile.yaml	联系方式、职位、教育经历、认证、出版物、课程和语言。
bullets.yaml	成就集合，每条成就都有一个 id、一个 role 和一些 tags。
skills.yaml	技能清单，包含等级和证明材料。
variants.yaml	每种职位类型对应一份简历方案。变体可以通过 extends: 继承另一个变体。

任何文本都可以写成单个字符串，或每种语言各写一个字符串：{en: ..., es: ...}。简历可以用英语和西班牙语生成。

等级	含义	简历中的显示方式
P	在工作中用于生产环境	显示
L	个人项目或实验室项目	显示
F	了解	仅显示在标注为“了解”的一栏
X	不具备此技能	不显示，但会记录下来，确保技能差距报告真实准确

技能清单

逐个问题记录数十项技能很慢。技能清单是一个 Markdown 文件，你可以在编辑器中标记，每行填一个字母：

## Messaging and streaming
evidence: Payments platform at Acme, 2020–2026
- [P] Kafka — reconciliation flow, 2M events a day · years: 6 · last year: 2026
- [F] RabbitMQ — a workshop and the official tutorials
- [X] NATS

“ — ”后面的文本是证明材料，标题下的 evidence: 行则涵盖该部分。没有证明材料的行不会保存：它们会重新显示为待处理项，助手会分组询问你。整个文件只会确认一次升级。

技能清单提供英语和西班牙语版本（--lang es）：西班牙语名称是英语名称的同义词，因此即使你用西班牙语标记技能，也能匹配英语职位描述。

honest-cv checklist list                                     # backend-jvm, platform-sre, ...
honest-cv checklist new ~/cv-profile backend-jvm engineering-lead
honest-cv checklist apply ~/cv-profile ~/cv-profile/checklist.md

任何职业都适用。 内置技能清单涵盖软件领域（后端、前端、移动、数据、平台/SRE、QA、安全、ML/AI、嵌入式、游戏开发、架构、工程领导力），以及数据分析/BI、产品与项目管理、UX 设计、营销、销售、客户支持、财务与会计、人力资源、供应链、护理和教学。模板只需采用此格式的 Markdown 列表：将你自己的模板（或他人分享的模板）保存到 ~/cv-profile/checklists/，就会出现在 checklist list 中，并可与其他模板一起用于 checklist new；该命令也接受路径。模板可以声明同义词，例如 same: Work Breakdown Structure = WBS；技能评分、差距分析和求职信检查都会使用这些同义词以及技能名称。可以从 examples/checklists/event-planning.md 开始。你也可以应用自己标记的文件，支持英语或西班牙语（años、último uso）。完成后，honest-cv 会列出没有任何成就作为佐证的 P 和 L 级技能，助手会请你为每项技能提供一个真实案例。

honest-cv checklist list ~/cv-profile                        # yours too, e.g. accounting
honest-cv checklist new ~/cv-profile accounting engineering-lead

欢迎为其他职位类型添加技能清单：请参阅 CONTRIBUTING.md。

请参阅 examples/ada/，了解一份完整的虚构档案，其中包含三个变体、一份职位描述及其关键词。

隐私

• honest-cv 本身不会发起网络请求。 无需账户，不收集遥测数据，也无需 API 密钥。你的 个人资料是设备上的一个 YAML 文件夹，PDF 引擎和字体也都在本地运行。你可以验证这一点： 关闭网络后，每条命令都能正常运行。
• 你的 AI 客户端则是另一回事。 客户端的模型通过工具读取的任何内容，都会发送给该模型的提供商， 并受提供商的条款约束，就像你在聊天中分享的其他内容一样。这包括你的技能、要点和简历文本。
• 有些客户端会将文件复制到云端。 要直接编辑文件，Claude Desktop 可能会请求访问个人资料文件夹， 并告知你文件会离开设备。honest-cv 的编辑工具让这一步变得不必要：拒绝该请求，并让助手使用这些工具。
• 在托管服务上运行会使资料离开你的设备。 Glama 等目录提供在其服务器上部署 honest-cv 或在浏览器中试用的选项。虽然可行，但这样你的个人资料和简历就会存储在该服务上，并受其条款约束。 对于真实数据，请在自己的电脑上运行 uvx honest-cv。
• 如果你不希望任何内容离开设备， 只使用 CLI（build、verify、score、 skill），并自行编辑 YAML 文件。

导入现有资料

honest-cv import 可读取 JSON Resume 文件，或 LinkedIn 的数据导出文件 （设置 → 数据隐私 → 下载你的数据，即一份 CSV 压缩包，或浏览器解压后的文件夹）。请下载完整档案： 选择文件时提供的基础档案只有你的标题和简介，不包含职位经历。联系方式、职位经历、教育经历、 认证、语言以及每份职位经历的成就都会导入个人资料；如果有标题和简介，它还会创建第一个变体， 这样你就可以立即运行 build。

• 只添加个人资料中缺少的内容，绝不会覆盖现有内容。请先试用 --dry-run。
• 导入的成就会标记为 imported：请检查其措辞。
• 导入的技能不会附带级别，因为这两种格式都不会说明你是否在生产环境中使用过某项技能。 这些技能会写入 imported-skills.md，作为待你标记的清单。

LinkedIn 的“另存为 PDF”可能会在不通知的情况下更改个人资料布局，因此不会解析此类文件：使用 MCP 客户端时，import_linkedin_pdf 提示词会读取其中的文本，并列出各个部分供你审核。

跟踪求职申请

honest-cv apps 会在个人资料文件夹中的 applications.yaml 里记录日志：哪个变体和哪些文件发送给了哪家公司， 以及各状态及其日期（draft、applied、interview、offer、rejected、withdrawn）。再次记录同一家公司和职位 时，会更新已有记录。使用 MCP 客户端时，助手会在生成简历或求职信后询问是否记录申请；list_applications 会指出两周没有消息的申请。它会在 sent/ 中保存每份已发送文件的副本，因为下一次构建会覆盖 out/； 还会在 posts/ 中保存职位描述文本，因为链接可能会过期。你也可以询问面试准备事项：问助手 “我需要为 Acme 准备什么？”。

收到面试通知后，请说 “帮我准备 Acme 的面试”（或运行 interview_prep 提示词）。对于已保存职位描述中的每个关键词，honest-cv 会列出你的级别、 相关证据及支撑它的要点，并优先展示你所发送简历中的要点。你的助手会根据这些要点起草可能的问题及 STAR 回答、针对你仅达到熟悉程度或尚不具备的内容给出诚实回答，并列出你可以向对方提问的问题。 你批准的笔记会保存到 prep/。如果不使用 AI 客户端：honest-cv apps prep ~/cv-profile acme_sre -k "Kafka,Scala"。

LinkedIn

honest-cv linkedin 会将一个变体转换为 LinkedIn 文案，每部分都不超过字数限制：标题 （你的职位和最多五项生产环境技能）、About（摘要和成就要点）、每个职位根据其要点生成的一段 描述，以及技能列表。它会将这些内容写入 Markdown 文件，供你复制。技能仅包含 P 和 L：LinkedIn 无法标注熟悉程度，因此不会包含 F 技能，也绝不会出现 X 技能。使用 MCP 客户端时，linkedin_profile 提示词会润色文案，并使用 check_claims 检查内容。

导出

反向操作时，honest-cv export 会将变体写出为 JSON Resume，供其他 CV 工具和网站使用，规则与 CV 相同：绝不会包含 X 技能；F 技能只会以对应级别列在 “Familiarity” 分组中。

求职信

cover_letter 提示词会根据职位招聘信息和你自己的要点起草一页求职信。生成前，check_claims 会将文本与你的个人资料进行比对：

• 问题会阻止生成： 你标记为 X 的技能，或是将熟悉程度技能描述为经验（例如，Rust 为 F 时写“I use Rust in production”；写“I am familiar with Rust”则没问题）。
• 警告供你审核： 你的技能清单和要点中都没有出现的技术，或个人资料中从未出现过的数字。如果属实，先将其记录下来；否则，就会从求职信中删除。

求职信会使用 CV 的字体，并通过相同的 ATS 检查。没有 AI 客户端时，请在文本文件中撰写（段落之间用空行分隔），然后使用 honest-cv letter check 和 letter build。

CLI

使用 uvx honest-cv ... 运行任意命令，或使用 uv tool install honest-cv 安装一次，以后只需输入 honest-cv。

honest-cv init ~/cv-profile                        # create the profile templates
honest-cv build ~/cv-profile -v backend -l en -l es # PDF + DOCX, verified on every build
honest-cv verify any-cv.pdf --text                  # check any PDF, even one made elsewhere
honest-cv score ~/cv-profile -k "Kubernetes,Go" -p "Rust"   # coverage per variant, with gaps
honest-cv skill ~/cv-profile "Rust" L --evidence "CLI tool on GitHub"  # asks you to confirm
honest-cv import ~/cv-profile linkedin-export.zip --dry-run         # or resume.json
honest-cv export ~/cv-profile -v backend -l en                       # JSON Resume
honest-cv apps log ~/cv-profile --company Acme --role "SRE" -s applied -v platform
honest-cv apps list ~/cv-profile                                     # latest first, with counts
honest-cv apps prep ~/cv-profile acme_sre -k "Kafka,Scala"           # what backs each keyword, for the interview
honest-cv linkedin ~/cv-profile -v platform -l en                    # texts to paste into LinkedIn
honest-cv remove skill ~/cv-profile "Kafka"                          # asks you to confirm
honest-cv letter check ~/cv-profile letter.txt -k "Kubernetes,Go"     # claims your profile doesn't support
honest-cv letter build ~/cv-profile letter.txt --company Acme --role "Platform Engineer" -l en
honest-cv serve --profile ~/cv-profile              # the MCP server, over stdio

verify 适用于任何 PDF。使用 --text 查看解析器准确提取的内容。它的 single_column 检查还可以捕获一种常见缺陷：日期右对齐，导致解析器将其与对应职位分开。

MCP 工具和提示词

名称	功能
init_profile	创建个人资料文件夹，并附带带注释的模板。
get_inventory	按级别分组返回你的技能，并附上年限和佐证。
set_skill	添加或更改一项技能。若要提升技能级别，需要提供佐证，并会要求你确认。
set_skills	一次添加或更改多项技能。升级会通过一个问题确认，其中会列出每项更改。
checklist_list	列出内置清单。
checklist_new	将内置清单合并到一个文件中，并根据你的技能清单预先填写内容。
checklist_apply	保存清单中标记的技能，并返回仍需佐证的条目。
add_bullet	将一项成就添加到内容池。
remove_skill、remove_bullet、remove_role、remove_publication	永久删除，并移除所有版本中的相关内容。包含要点的职位需要使用 with_bullets。客户端会在运行这些工具前征求确认。
set_contact	更改联系信息：姓名、电子邮件、电话、所在地和链接。
set_profile_details	替换认证列表、课程列表和口语语言这一行。
upsert_role	按日期顺序添加职位，或更改现有职位的字段。
upsert_education	添加或更改一条教育经历。
upsert_publication	添加或更改本人撰写的书籍、文章或论文。每个版本都会显示全部出版物，或其列出的出版物。
save_variant	添加或替换一个版本。保存前会检查所有引用。
list_variants	列出继承后的各个版本，包括要点文本，以及没有任何版本使用的要点。
build_cv	生成 PDF 和／或 DOCX，并进行验证。
verify_pdf	对任意 PDF 运行 ATS 检查，并返回提取出的文本。
score_job	衡量每个版本的关键词覆盖率。关键词由客户端提取。
gap_report	按你可以如何诚实应对，归类缺失的关键词。
提示词 interview	一次提问一个问题，逐步完善你的技能清单和要点内容池。
check_claims	根据你的个人资料检查任意文本：阻止将 X 级技能和熟悉程度包装成经验，并标出个人资料中未体现的内容。
build_letter	生成一页的求职信 PDF 和 DOCX，并进行与简历相同的 ATS 检查。如果 check_claims 发现问题，则拒绝生成。
提示词 tailor_for_job	为各版本评分、说明差距、调整一个版本并重新生成。
提示词 cover_letter	根据你的要点为职位发布内容起草求职信，检查其中的陈述并生成求职信。
import_profile	导入 JSON Resume 或 LinkedIn 数据导出文件，只添加缺失内容。对于 LinkedIn PDF，返回其文本。
export_json_resume	将一个版本导出为 JSON Resume；X 级技能不会出现，F 级技能会保留其标签。
log_application	记录一份申请（公司、职位、简历版本、发送的文件、职位发布文本、准备事项），或记录新的状态及其日期。
linkedin_profile	根据一个版本生成符合 LinkedIn 字数限制的 LinkedIn 标题、自我介绍、职位描述和技能（仅限 P 和 L 级）。
list_applications	按时间倒序列出申请，显示各状态的数量，以及 14 天以上没有消息的申请。
interview_prep	针对一份申请，提供已保存的职位发布内容，以及每个关键词对应的你的级别、佐证和支持该关键词的要点。保存准备笔记。
提示词 import_linkedin_pdf	经你批准，按章节将 LinkedIn 的“保存为 PDF”生成的 PDF 转换为个人资料。
提示词 linkedin_profile	润色一个版本的 LinkedIn 文本，不添加未经证实的陈述，并使用 check_claims 进行检查。
提示词 interview_prep	准备面试：预测可能的问题，根据你自己的要点撰写 STAR 答案，并为差距准备诚实的回答。

ATS 保证

模板会强制执行以下要求。每次构建时，verify 都会检查这些要求；测试套件也会在 CI 中针对 Linux、macOS 和 Windows 运行：

• 单栏。不得使用布局表格、图片、图标、页眉或页脚。
• 关闭连字和字距调整，不进行断字，并确保“CI/CD”、URL 和电子邮件等内容不会跨行拆分。
• 阅读顺序与源文档顺序一致。日期与对应的职位位于同一行。
• 文本可由 pypdf 和 pdfminer.six 提取，且两者结果一致。
• 字体（Carlito，与 Calibri 度量兼容）会嵌入文档，并在每台机器上保持一致。

开发

uv sync
uv run pytest
uv run honest-cv build examples/ada -l en -l es

仓库的 .mcp.json 会使用虚构配置注册 honest-cv-dev，因此 Claude Code 在此文件夹中可以使用你的工作副本。请参阅 CONTRIBUTING.md。

许可证

MIT。随附的 Carlito 字体采用 SIL Open Font License；请参阅 src/honest_cv/render/fonts/OFL.txt。