Awesome-CV用户手册:自定义你的求职材料从未如此简单
你还在为制作专业简历和求职信而烦恼吗?使用复杂的文字处理软件排版花费数小时,却总得不到满意的效果?Awesome-CV 模板将彻底改变这一切。作为一款基于 LaTeX 的求职材料模板,它能让你轻松创建出排版精美的简历(Résumé)、履历(Curriculum Vitae, CV)和求职信(Cover Letter),无需专业设计知识。读完本文,你将能够:掌握 Awesome-CV 的安装与基本使用方法,自定义个人信息与模板样式,高效组织求职材料内容,并成功生成专业的 PDF 文档。
关于 Awesome-CV
Awesome-CV 是一个受 Fancy CV 启发的 LaTeX 模板,专为创建出色的求职材料而设计。其核心优势在于采用清晰、语义化的标记语言编写,使得用户能够轻松自定义属于自己的模板。无论是简历、履历还是求职信,都能通过该模板快速生成,且排版效果专业、美观。项目的主要文件包括模板核心文件 awesome-cv.cls、示例文件以及构建脚本 Makefile 等。
安装准备
环境要求
使用 Awesome-CV 需要完整的 TeX 发行版,推荐使用 TeX Live。你可以从上游安装 TeX(推荐,通常是最新的),或者在 Ubuntu 系统中使用 sudo apt-get install texlive-full 命令进行安装(注意:这种方式可能会比上游版本落后几年)。
如果你不想在系统上安装依赖,也可以通过 Docker 获取。
获取项目
要使用 Awesome-CV,首先需要获取项目仓库。仓库地址为:https://gitcode.com/GitHub_Trending/aw/Awesome-CV。你可以通过克隆仓库的方式获取项目文件。
快速上手
基本使用流程
在命令提示符下,运行以下命令即可生成 PDF 文档:
xelatex {your-cv}.tex
例如,若要生成示例简历,可运行:
xelatex examples/resume.tex
此外,还可以使用 Docker 运行:
docker run --rm --user $(id -u):$(id -g) -i -w "/doc" -v "$PWD":/doc texlive/texlive:latest make
无论使用哪种方式,正常情况下都会生成 {your-cv}.pdf 文件。
示例文件预览
Awesome-CV 提供了丰富的示例文件,方便用户参考和使用。
简历示例:
- PDF 文件:examples/resume.pdf
- 封面图片:
求职信示例:
- PDF 文件:examples/coverletter.pdf
- 封面图片:
自定义个人求职材料
配置个人信息
在简历和求职信的 TeX 文件中,你可以轻松设置个人信息。以简历文件 examples/resume.tex 为例,在 "PERSONAL INFORMATION" 部分,你可以填写姓名、职位、地址、联系方式等信息,如下所示:
\name{Byungjin}{Park}
\position{Site Reliability Engineer{\enskip\cdotp\enskip}Software Architect}
\address{235, World Cup buk-ro, Mapo-gu, Seoul, 03936, Republic of Korea}
\mobile{(+82) 10-9030-1843}
\email{posquit0.bj@gmail.com}
\homepage{www.posquit0.com}
\github{posquit0}
\linkedin{posquit0}
你可以根据自己的实际情况修改这些内容,若某些信息不需要,可直接注释掉相应行。
调整模板样式
颜色自定义
你可以自定义模板中的高亮颜色。在 TeX 文件的配置部分,通过 \colorlet{awesome}{颜色名称} 来设置,例如:
\colorlet{awesome}{awesome-red}
Awesome-CV 提供了多种预设颜色,如 awesome-emerald、awesome-skyblue、awesome-red、awesome-pink、awesome-orange、awesome-nephritis、awesome-concrete、awesome-darknight 等。你也可以通过 \definecolor{awesome}{HTML}{颜色代码} 自定义颜色,例如 \definecolor{awesome}{HTML}{3E6D9C}。
此外,还可以自定义文本颜色,包括 darktext、text、graytext、lighttext 和 sectiondivider 等,只需取消相应行的注释并设置颜色代码即可。
页面布局设置
通过 geometry 宏包可以配置页面边距,在 examples/resume.tex 和 examples/coverletter.tex 中均有相关设置:
\geometry{left=1.4cm, top=.8cm, right=1.4cm, bottom=1.8cm, footskip=.5cm}
你可以根据需要调整这些数值,以获得满意的页面布局。
组织内容模块
Awesome-CV 将简历内容分为多个模块,方便用户组织和管理。在 examples/resume.tex 中,通过 \input 命令导入各个模块的内容,例如:
\input{resume/summary.tex}
\input{resume/experience.tex}
\input{resume/honors.tex}
\input{resume/certificates.tex}
\input{resume/education.tex}
这些模块文件位于 examples/resume/ 目录下,包括 summary.tex、experience.tex、honors.tex 等。你可以根据自己的需求编辑这些文件,添加或删除相应的内容模块。例如,若不需要 presentation 模块,只需注释掉 \input{resume/presentation.tex} 这一行。
对于求职信,内容组织在 examples/coverletter.tex 文件的 cvletter 环境中,分为 About Me、Why Google?、Why Me? 等章节,你可以根据实际求职需求修改章节内容。
高级功能与技巧
社交信息分隔符修改
如果想将社交信息的分隔符从管道符(|)改为其他符号,可以通过重新定义 \acvHeaderSocialSep 命令实现,例如:
\renewcommand{\acvHeaderSocialSep}{\quad\textbar\quad}
照片设置
在简历中,你可以选择是否添加照片以及照片的样式。在 examples/resume.tex 中有相关设置:
% Available options: circle|rectangle,edge/noedge,left/right
% \photo[rectangle,edge,right]{./examples/profile}
取消注释并根据需要修改选项和照片路径即可。
常见问题解决
编译错误
如果在编译过程中遇到错误,首先检查是否安装了完整的 TeX 发行版。若使用的是 Ubuntu 系统的 texlive-full,可能会因为版本过旧导致问题,此时推荐从上游安装最新的 TeX Live。
模板更新
注意,通过一些在线服务(如 OverLeaf)编辑 Awesome-CV 时,不能保证使用的是最新的源代码。因此,建议直接从项目仓库获取最新文件进行本地编译。
总结
Awesome-CV 为用户提供了一个简单、高效的方式来创建专业的求职材料。通过本文介绍的方法,你可以轻松自定义个人信息、调整模板样式、组织内容模块,快速生成精美的简历和求职信。无论是普通用户还是运营人员,都能借助 Awesome-CV 提升求职材料的质量和竞争力。
希望本手册能帮助你顺利使用 Awesome-CV,祝求职顺利!
GLM-5智谱 AI 正式发布 GLM-5,旨在应对复杂系统工程和长时域智能体任务。Jinja00
GLM-5-w4a8GLM-5-w4a8基于混合专家架构,专为复杂系统工程与长周期智能体任务设计。支持单/多节点部署,适配Atlas 800T A3,采用w4a8量化技术,结合vLLM推理优化,高效平衡性能与精度,助力智能应用开发Jinja00
请把这个活动推给顶尖程序员😎本次活动专为懂行的顶尖程序员量身打造,聚焦AtomGit首发开源模型的实际应用与深度测评,拒绝大众化浅层体验,邀请具备扎实技术功底、开源经验或模型测评能力的顶尖开发者,深度参与模型体验、性能测评,通过发布技术帖子、提交测评报告、上传实践项目成果等形式,挖掘模型核心价值,共建AtomGit开源模型生态,彰显顶尖程序员的技术洞察力与实践能力。00
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
MiniMax-M2.5MiniMax-M2.5开源模型,经数十万复杂环境强化训练,在代码生成、工具调用、办公自动化等经济价值任务中表现卓越。SWE-Bench Verified得分80.2%,Multi-SWE-Bench达51.3%,BrowseComp获76.3%。推理速度比M2.1快37%,与Claude Opus 4.6相当,每小时仅需0.3-1美元,成本仅为同类模型1/10-1/20,为智能应用开发提供高效经济选择。【此简介由AI生成】Python00
Qwen3.5Qwen3.5 昇腾 vLLM 部署教程。Qwen3.5 是 Qwen 系列最新的旗舰多模态模型,采用 MoE(混合专家)架构,在保持强大模型能力的同时显著降低了推理成本。00- RRing-2.5-1TRing-2.5-1T:全球首个基于混合线性注意力架构的开源万亿参数思考模型。Python00



