pandoc_resume模板详解:从markdown/resume.md开始编写你的完美简历
pandoc_resume是一个基于Markdown的简历模板工具,能帮助你快速创建专业美观的简历文档。通过简单编辑markdown/resume.md文件,即可生成HTML、PDF、DOCX等多种格式的简历,满足不同场景的投递需求。
快速上手:项目结构解析
pandoc_resume采用简洁清晰的目录结构,核心文件集中在三个目录:
- markdown/:存放简历内容的Markdown源文件,核心文件为markdown/resume.md
- styles/:包含样式定义文件,如styles/chmduquesne.css(HTML样式)和styles/chmduquesne.tex(PDF样式)
- actions/:存放自动化构建脚本,支持GitHub Actions自动生成简历
编写简历内容:markdown/resume.md详解
简历的所有内容都在markdown/resume.md文件中编写,采用标准Markdown语法,主要包含以下几个核心模块:
个人信息区块
文件开头使用blockquote格式(>开头)添加个人简介:
> In this style, the resume starts with a blockquote, where
> you can briefly list your specialties, or include a salient
> quote. Ending a line with a backslash forces a line break.
教育经历(Education)
使用二级标题## Education定义区块,时间和内容采用定义列表格式:
2010-2014 (expected)
: **PhD, Computer Science**; Awesome University (MyTown)
*Thesis title: Deep Learning Approaches to the Self-Awesomeness
Estimation Problem*
工作经验(Experience)
同样使用二级标题## Experience,每个职位作为三级标题,内容部分可包含列表和链接:
**Your Most Recent Work Experience:**
Short text containing the type of work done, results obtained,
lessons learned and other remarks. Can also include lists and
links:
* First item
* Item with [link](http://www.example.com). Links will work both in
the html and pdf versions.
技能与其他信息
技术经验、编程语言等内容推荐使用定义列表格式,如:
Programming Languages
: **first-lang:** Here, we have an itemization, where we only want
to add descriptions to the first few items...
自定义样式:打造个性化简历
pandoc_resume提供了可自定义的样式系统,主要通过以下文件进行调整:
HTML样式定制
styles/chmduquesne.css控制HTML简历的外观,主要可调整项包括:
- 整体字体和页面宽度(body选择器)
- 标题样式(h1, h2选择器)
- 区块颜色(通过修改h2:before的background-color)
- 链接样式(a选择器)
例如修改标题颜色只需调整h2选择器的color属性:
h2 {
color: #397249; /* 这是默认的绿色,可以改为#2c3e50等其他颜色 */
}
PDF样式定制
PDF样式由styles/chmduquesne.tex控制,需要一定的LaTeX知识。可调整页面边距、字体大小等参数。
生成多格式简历:使用Makefile一键构建
项目根目录的Makefile提供了便捷的构建命令,支持生成多种格式简历:
基本命令
make html:生成HTML格式简历,输出到output目录make pdf:生成PDF格式简历make docx:生成Word格式简历make all:同时生成HTML、PDF、DOCX和RTF格式
构建过程
执行构建命令后,系统会:
- 创建output目录(如果不存在)
- 读取markdown目录下的.md文件
- 应用styles目录中的样式
- 生成对应格式的简历文件到output目录
完整使用流程
-
克隆项目:
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/pa/pandoc_resume cd pandoc_resume -
编辑简历内容: 使用文本编辑器打开markdown/resume.md,替换示例内容为个人信息
-
自定义样式(可选): 修改styles/chmduquesne.css调整HTML样式
-
生成简历:
make all -
查看结果: 在output目录中找到生成的各种格式简历文件
通过pandoc_resume模板,你可以用简单的Markdown语法创建专业简历,轻松应对不同公司的投递要求。无论是技术岗位还是非技术岗位,这个工具都能帮助你快速制作出格式规范、美观大方的简历。
atomcodeClaude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed. Get StartedRust050
Kimi-K2.6Kimi K2.6 是一款开源的原生多模态智能体模型,在长程编码、编码驱动设计、主动自主执行以及群体任务编排等实用能力方面实现了显著提升。Python00- QQwen3.5-397B-A17BQwen3.5 实现了重大飞跃,整合了多模态学习、架构效率、强化学习规模以及全球可访问性等方面的突破性进展,旨在为开发者和企业赋予前所未有的能力与效率。Jinja00
MiniMax-M2.7MiniMax-M2.7 是我们首个深度参与自身进化过程的模型。M2.7 具备构建复杂智能体应用框架的能力,能够借助智能体团队、复杂技能以及动态工具搜索,完成高度精细的生产力任务。Python00
GLM-5.1GLM-5.1是智谱迄今最智能的旗舰模型,也是目前全球最强的开源模型。GLM-5.1大大提高了代码能力,在完成长程任务方面提升尤为显著。和此前分钟级交互的模型不同,它能够在一次任务中独立、持续工作超过8小时,期间自主规划、执行、自我进化,最终交付完整的工程级成果。Jinja00
ERNIE-ImageERNIE-Image 是由百度 ERNIE-Image 团队开发的开源文本到图像生成模型。它基于单流扩散 Transformer(DiT)构建,并配备了轻量级的提示增强器,可将用户的简短输入扩展为更丰富的结构化描述。凭借仅 80 亿的 DiT 参数,它在开源文本到图像模型中达到了最先进的性能。该模型的设计不仅追求强大的视觉质量,还注重实际生成场景中的可控性,在这些场景中,准确的内容呈现与美观同等重要。特别是,ERNIE-Image 在复杂指令遵循、文本渲染和结构化图像生成方面表现出色,使其非常适合商业海报、漫画、多格布局以及其他需要兼具视觉质量和精确控制的内容创作任务。它还支持广泛的视觉风格,包括写实摄影、设计导向图像以及更多风格化的美学输出。Jinja00