Auto_Typst_Resume_Template 的项目扩展与二次开发
2025-06-29 13:14:57作者:虞亚竹Luna
项目的基础介绍
Auto_Typst_Resume_Template 是一个开源的中英双语简历模板项目,基于 Typst 语言编写。它允许用户在没有本地环境的情况下,通过 GitHub Actions 或 Typst 官网实现简历的自动编译。项目旨在提供一种简单快捷的方式,帮助用户创建专业且格式统一的简历。
项目的核心功能
- 自动编译:项目支持通过 Typst Web 或 GitHub Actions 实现简历的自动编译和预览。
- 中英双语支持:模板提供了中文和英文两种语言的简历格式。
- 自定义程度高:用户可以根据自己的需求修改简历的内容和样式。
- 证件照插入:支持在简历中插入证件照。
项目使用了哪些框架或库?
项目主要使用了以下框架和库:
- Typst:简历模板的主要编写语言,用于生成 PDF 文件。
- GitHub Actions:用于自动化简历模板的编译和发布过程。
- Makefile:用于本地编译过程,管理编译任务。
项目的代码目录及介绍
项目的代码目录结构如下:
Auto_Typst_Resume_Template/
├── .github/
│ └── workflows/
├── docs/
├── fonts/
├── img/
├── src/
│ └── template/
├── .gitignore
├── LICENSE
├── makefile
└── readme.md
.github/workflows/:存放 GitHub Actions 工作流的配置文件。docs/:可能包含项目的文档和示例。fonts/:存放项目所需的字体文件。img/:存放简历中使用的图片文件。src/template/:存放简历模板的源文件。.gitignore:定义了 Git 忽略的文件列表。LICENSE:项目使用的开源协议文件。makefile:定义了本地编译简历的 Makefile 脚本。readme.md:项目的 README 文件,包含了项目说明和使用指南。
对项目进行扩展或者二次开发的方向
- 增加模板样式:可以根据用户需求,增加更多样化的简历模板样式。
- 扩展功能模块:比如增加在线编辑器,使得用户可以直接在网页上编辑简历内容。
- 优化编译速度:对编译过程进行优化,提高简历生成速度。
- 增加数据交互:允许用户通过表单输入数据,自动填充到简历模板中。
- 多语言支持:除了中英文,可以增加其他语言的简历模板,以满足更多用户的需求。
- 增加插件系统:允许第三方开发者开发插件,比如图表、统计信息等,以丰富简历的内容。
- 移动端适配:优化简历在移动端设备的显示效果,使其更适合在手机或平板上查看。
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
最新内容推荐
操作系统概念第六版PDF资源全面指南:适用场景与使用教程 RadiAnt DICOM Viewer 2021.2:专业医学影像阅片软件的全面指南 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南 STDF-View解析查看软件:半导体测试数据分析的终极工具指南 Python Django图书借阅管理系统:高效智能的图书馆管理解决方案 海能达HP680CPS-V2.0.01.004chs写频软件:专业对讲机配置管理利器 MQTT 3.1.1协议中文版文档:物联网开发者的必备技术指南 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南 Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略 Windows Server 2016 .NET Framework 3.5 SXS文件下载与安装完整指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
173
193
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
647
263
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
269
93
暂无简介
Dart
622
140
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
377
3.32 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.1 K
620
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
856
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1