cyber-resume-reviewer-skill README

The project's README from github.com/mubix/cyber-resume-reviewer-skill. As one markdown file: README.md.

IT and Cybersecurity Resume Reviewer

An Agent Skill for evidence-led resume reviews, job-description tailoring, exact edits, diagnostic scoring, and complete rewrites across IT and cybersecurity roles.

A full review produces an editable Markdown report and a styled PDF generated from the same source. The skill does not rank candidates, predict interviews, or invent missing achievements.

Prompt it

Attach the original resume when possible. A PDF or DOCX lets the agent check extraction and visible layout; pasted text supports content review only.

With a job description:

Use the cyber-resume-reviewer skill to review my attached resume against the attached job description. Give me a candid fit assessment, prioritized findings, and exact edits supported by my resume. Do not invent metrics or experience. Deliver the full report as Markdown and PDF.

Without a job description:

Use the cyber-resume-reviewer skill to review my attached resume for IT and cybersecurity roles. Identify the strongest evidence, the highest-value fixes, and one or two plausible target directions. Mark layout checks you cannot perform as not assessed. Deliver the full report as Markdown and PDF.

For a rewrite:

Use the cyber-resume-reviewer skill to rewrite my resume for a security engineering role. Use only facts in the source. Put questions for stronger claims outside the clean resume.

Download and install

Tagged releases publish two clean archives on the Releases page:

Neither archive contains repository documentation, tests, workflow files, the changelog, or .gitignore.

Host Install and invoke Support notes
Codex CLI or IDE Extract the .skill contents to ~/.agents/skills/cyber-resume-reviewer/, then use $cyber-resume-reviewer or let Codex select it. Codex supports local Agent Skills. Standalone and plugin distribution differ by surface.
Claude Code Extract to ~/.claude/skills/cyber-resume-reviewer/ for personal use or .claude/skills/cyber-resume-reviewer/ in a project. Invoke /cyber-resume-reviewer. Claude Code follows the Agent Skills format and supports bundled files and scripts. See Claude Code skills.
Claude web Upload cyber-resume-reviewer-claude.zip under Customize > Skills. Custom skills require Skills and code execution to be enabled. Account and workspace controls apply. See Claude custom skills.
ChatGPT In the desktop app, open Skills in the sidebar and select an installed skill with @. OpenAI documents standalone skills for ChatGPT desktop, but its public guide does not promise direct .skill upload. ChatGPT web and mobile require plugin distribution, which this repository does not provide. See OpenAI skill docs.
Gemini CLI Run gemini skills install ./cyber-resume-reviewer.skill, then /skills reload. Gemini CLI accepts local .skill packages. See Gemini CLI skill management.
Gemini Spark Copy or rename the .skill file to .zip, then upload it from Spark's Skills page. Spark accepts a ZIP with SKILL.md at its root. Region, subscription, and account limits apply. See Gemini Apps skills.

The core format follows the Agent Skills specification. Install paths, upload rules, script permissions, and feature availability remain host-specific.

What the review covers

The skill uses four lenses:

Lens Intent
Machine-read Check text extraction, reading order, and parser risks without claiming an ATS outcome.
Human-skim Test the first impression, hierarchy, clarity, and positioning.
Human-believe Check whether scope, ownership, technical claims, and results have evidence.
Human-act Align the document with a stated target while preserving requirement wording and unknowns.

A standard report selects from these sections:

Section Intent
Assessment State the target, main conclusion, strongest evidence, and highest-impact repair.
Prioritized findings and exact edits Connect each observation to source text and give a supported action or replacement.
Target fit Separate employer requirements from candidate evidence and reviewer inference.
First impression and format Report checks performed on the source file and mark unavailable checks unassessed.
Diagnostic score Provide an optional editorial score with the selected profile and assessed coverage.
Next actions Order the smallest set of changes that improves the submission.

Package map

PDF requirements

The review instructions work without the bundled renderer. Matching the supplied PDF design requires code execution plus:

Install the optional Python set with:

python3 -m pip install -r cyber-resume-reviewer/scripts/report-requirements.txt

The bundled rendering path does not require network access. It writes page images beside the PDF so the agent can inspect every page before delivery.

Releases

Pushing a v* tag runs .github/workflows/publish-skill.yml. The workflow builds both archives from a runtime allowlist, records SHA-256 checksums, and attaches the files to the matching GitHub Release. A manual run builds the same files as a workflow artifact for testing.

cyber-resume-reviewer-skill (mubix/cyber-resume-reviewer-skill)

Searching Database…

Что это?Это Agent Skill, который проверяет и переписывает резюме по ИТ и кибербезопасности, опираясь на факты из исходного документа, и создаёт отчёт в Markdown плюс оформленный в том же стиле PDF.
Это отдельное приложение или навык, который я загружаю в ИИ-агента?Это пакет Skill (SKILL.md плюс справочные файлы, шаблоны и скрипты), который устанавливается в кодинг-агента или чат-ассистента вроде Claude Code, Codex, ChatGPT или Gemini, а не отдельная программа.
Как его установить и вызвать?Скачайте архив .skill с тегом или Claude-zip из Releases, распакуйте его в папку навыков хоста (например, ~/.claude/skills/cyber-resume-reviewer/ для Claude Code или ~/.agents/skills/ для Codex), затем вызовите его как /cyber-resume-reviewer или позвольте агенту выбрать его самому.
Нужно ли что-то ещё, кроме агента-хоста, ради PDF-результата?Само ревью работает с одним лишь агентом, но чтобы получить PDF в том же дизайне, что и в комплекте, нужно исполнение кода плюс Python 3.9+, PyYAML, beautifulsoup4, Python Markdown или pandoc, WeasyPrint или wkhtmltopdf, а также pdftoppm/pdftotext/pdfinfo/pdffonts для визуальных проверок.
Не преувеличит ли он мой опыт или пообещает собеседования?Нет — он прямо отказывается ранжировать кандидатов, предсказывать итоги собеседований или выдумывать достижения, а проверки вёрстки помечает как «не оценено», когда не может их выполнить.
Какие агентные платформы его сейчас реально поддерживают?Перечислены Codex CLI/IDE, Claude Code, Claude web (через загрузку zip), ChatGPT desktop и Gemini CLI/Spark, однако поддержка в ChatGPT web/mobile и некоторых функций зависит от хоста.
Рендерингу PDF нужен доступ в интернет?Нет, прилагаемый путь рендеринга работает без доступа к сети и сохраняет изображения страниц рядом с PDF для проверки.
Как лучше сформулировать запрос для проверки под конкретную вакансию?Приложите исходное резюме (PDF или DOCX лучше всего подходит для проверок вёрстки) вместе с описанием вакансии и попросите дать честную оценку соответствия, приоритизированные находки и точные правки, не выдумывая метрик.
Что входит в стандартный отчёт?Туда могут входить оценка (Assessment), приоритизированные находки и точные правки, соответствие цели (Target fit), первое впечатление и формат, опциональный диагностический балл и следующие шаги (Next actions); всё построено на четырёх взглядах: machine-read, human-skim, human-believe и human-act.
Можно получить полную переписанную версию, а не только обратную связь?Да, можно попросить переписать резюме под конкретную роль, используя только факты из исходника, с пометкой всего, что в «чистой» версии потребовало бы более веских доказательств.
Как собираются и проверяются релизы?Workflow в GitHub Actions, запускаемый тегом версии, собирает оба релизных архива по списку разрешённых файлов рантайма, записывает контрольные суммы SHA-256 и прикрепляет их к соответствующему GitHub Release.
Creator
mubix
Size
0.1 MB
Stars
184
Age
1mo
Commits · 90 Days