career-ops 的候选人侧写作启发式：从风险图到六秒清晰度门控的简历与申请写作规范

在 career-ops 这套开源 AI 求职工作流中，modes/heuristics/recruiter-side.md 是所有"候选人面向文档"（CV 摘要、项目要点、求职信、申请表答案、LinkedIn 消息、招聘官话术、面试准备）共享的写作启发式核心：它要求生成任何面向招聘者的内容前，先建立一张招聘官视角的"风险图"，再用"六秒清晰度门控"和"商业价值要点公式"组织内容，最后用"ATS 现实检查"守住可解析性底线。读完本文，你将掌握这套启发式在 pdf、apply、interview-prep 等模式中的实际加载路径与调用时机，并能把它移植到你自己的简历写作流程中。

一、文件定位：非路由模式的共享启发式

在 career-ops 的 modes/ 目录中，绝大多数文件都是"一个文件一个模式"（如 pdf.md、apply.md），由 AI 编码 CLI 读取后执行。而 modes/heuristics/ 子目录是例外——它存放的是被其他模式加载的共享写作启发式，本身不是可路由模式。这一点可以从源码结构中得到确认：modes/README.md 的子目录表中明确写道：

heuristics/ — Shared candidate-facing writing heuristics loaded by other modes — recruiter-side.md governs PDF summaries, bullets, cover letters, form answers, and outreach

modes/pdf/hm-audit.md 也用一个类比说明了它的加载方式：heuristics/recruiter-side.md 是通过加载它的模式（如 pdf）被"间接到达"的，而不是有独立模式名。它没有出现在路由表中，没有独立的模式名——这是设计意图，而非遗漏。

在数据契约层面，test-all.mjs 的系统文件清单中把 modes/heuristics/recruiter-side.md 列为必须存在的系统文件之一（第 1676 行），与 modes/pdf.md、modes/scan.md 等核心模式并列，意味着它是系统完整性校验的一部分——缺失会导致 test-all.mjs 的 data contract 校验失败。

适用范围与边界

文档开篇即划定适用边界，这是整套启发式最重要的前提：

• 适用：所有候选人面向的产出——PDF 摘要、要点（bullets）、求职信、表单答案、LinkedIn 消息、招聘官话术、面试准备；
• 不适用：内部评估报告（career-ops 的 A–H 评估块、评分与分析），除非某个模式显式要求分析。

这个边界与 modes/_writing.md 的"Professional Writing & ATS Compatibility"一节互相印证：该节同样声明规则只作用于"最终进入候选人面向文档的全部生成文本"，并直接指引用户去读 modes/heuristics/recruiter-side.md 获取风险映射、六秒清晰度、商业价值要点与 ATS 现实检查的完整规则。modes/ja/_shared.md（日文模式共享上下文）也镜像了同样的指引，说明该启发式是跨语言模式共享的单一事实来源。

二、招聘官侧风险图（Recruiter-Side Risk Map）

核心机制

在生成任何 CV、求职信、表单答案、招聘官话术或面试准备之前，先建立一张内部风险图，其结构是一个三列表格：

潜在疑虑（Potential doubt）	CV/报告中的证据（Evidence）	候选人侧的修复方式（Candidate-facing fix）
他们能用这套技术栈吗？	匹配的工具、系统、项目	在真实语境中放入精确的技术栈
他们够资深吗？	所有权、范围、权衡、带人	以资深行为打头，而非仅凭年限
领域相关吗？	相似用户、工作流、规模、约束	把相邻证明翻译成 JD 的语言
有物流阻塞吗？	地点、薪资、工作许可、可入职时间	仅在表单/招聘官问到时才回答
申请是通用的吗？	薄弱或宽泛的要点	围绕该岗位的具体问题重写

文档对此有三条硬性约束：

1. 用图来降低审阅风险，而非展示图本身——"除非模式输出显式要求分析，否则不要打印它"。风险图是内部工作产物；
2. 绝不编造证据来闭合疑虑。当 CV 中确实没有对应证据时，风险图只是暴露问题的工具，而不是要求 Agent 硬编出"证据"；
3. 修复动作必须与具体文档部分挂钩（pdf 模式 Step 9 要求明确"which document section should address each doubt"）。

在各模式中的实际调用

风险图是 career-ops 多条流水线之间的共享推理结构，仓库中可以看到至少四处加载点：

• modes/pdf.md Step 9：生成定制 CV 前，"Build an internal recruiter-side risk map from the JD using modes/heuristics/recruiter-side.md: likely doubts, matching evidence, and which document section should address each doubt"。随后 Step 12 要求"按 JD 相关性和按风险图重排经历要点：最强匹配证据放最前"。也就是说，风险图不只是检查表，它直接驱动了 CV 内容的排序；
• modes/apply.md Step 7：为申请表每个问题生成答案时，用风险图"识别该问题想解决什么疑虑（动机、技术栈匹配、物流、薪资、工作许可、可入职时间、资深度），并直接回答那个疑虑"。这把风险图从"文档维度"推广到了"逐题维度"——每道表单题背后都对应招聘官的一个疑虑；
• modes/interview-prep.md 输入 6：面试准备的输入之一是"评估/PDF/申请流程中已有的招聘官侧风险图"，并说明要"使用 modes/heuristics/recruiter-side.md 中的风险类别来确认面试流程必须解决的风险"。其 Step 4 的 hiring-manager 受众包进一步要求"Risk map closure——确保评估中最可能的疑虑用具体证据而非热情来回答"；
• 日文模式 modes/ja/oubo.md：本地化的 apply 模式同样在第 6 步引用该文件，说明风险图规则随模式翻译一并继承。

从源码结构看，这个设计形成了一个贯穿"评估 → CV → 申请 → 面试"的风险一致性链：同一条疑虑（例如"领域是否相关"）在 CV 中被翻译为 JD 语言的要点、在申请表中被逐题回答、在面试准备中成为必须闭合的证明点，避免候选人在不同材料中给出互相矛盾的"修复方式"。

三、六秒清晰度门控（Six-Second Clarity Gate）

规则本体

对每一份 CV/PDF 和求职信，页面顶部三分之一必须让目标岗位的匹配度"不可能被错过"，具体包含五个要素：

1. 目标岗位/原型（target role/archetype）；
2. 最强匹配的技术栈或领域；
3. 一个生产环境或业务结果（one production or business outcome）；
4. 地点/远程匹配度——仅当对该文档合适时；
5. 可用的作品集/案例研究链接（如相关）。

判定标准是反证式的："如果一个招聘官必须从散落的要点中推断匹配度，就重写摘要和第一段经历要点。"——即门控不通过的唯一信号是"需要推断"，通过的标准是"不需要推断"。

在 pdf 模式中的落地位置

modes/pdf.md 把该门控作为定制流程中的两道独立工序：

• Step 9：先建风险图（上文已述）；
• Step 15：定制完成后执行"Apply the six-second clarity gate: top third must make target role, strongest fit, and proof obvious"。

它与 pdf 模式的"Section order (optimized '6-second recruiter scan')"设计相互呼应：该模式规定的版面顺序（大字号头部 → 3–4 行关键词密集摘要 → 核心能力网格 → 工作经历 → 项目 → 教育/认证 → 技能）本身就是为"六秒扫描"服务的排版——门控管"内容够不够直白"，版面顺序管"直白内容出现在第几秒"。

与 Markdown 加粗语法的协同

modes/pdf.md 的 "Markdown bold" 一节给出了一个具体的协同点：在 JSON 渲染载荷的 bullets 中用 **…** 包裹量化结果，"typically the quantified result a recruiter should catch in the six-second scan"，例如：

"bullets": ["Cut p99 latency from 840 ms to **120 ms** across 14 services"]

modes/latex.md 对 LaTeX 侧的加粗也用了同样的表述（"the quantified result a recruiter should catch in the six-second scan"）。同时两份文档都强调一条与风险图同源的原则：加粗只重排注意力，不增加声明——加粗文本与其余要点适用同一套"禁止编造"规则，且"加粗每句等于没加粗"。可以推断，"六秒清晰度"在 career-ops 中不仅是一条写作规则，还是一条贯穿 HTML 与 LaTeX 两条渲染管线的排版语义。

四、商业价值要点公式（Business-Value Bullets）

优选句式

文档给出的核心公式是：

Action + system/scope + tool/approach + outcome + proof

即每个要点由五段构成：动作 + 系统/范围 + 工具/方法 + 结果 + 证据。在此之上给出四种可复用模板：

• Resolved [problem] in [system], improving [business/system effect].
• Built [capability] with [tools], enabling [user/team outcome].
• Migrated [old] to [new], reducing [risk/cost/latency/debt].
• Improved [metric] from [before] to [after] by [technical action].

注意第四条模板的隐含要求：必须有 before/after 两个数字，且技术动作要能解释这个数字变化——这与风险图中"最强匹配证据"的诉求一致。

弱开头黑名单

当更强的所有权表述成立时，避免以下弱开头：

• "helped"（帮助）
• "assisted"（协助）
• "responsible for"（负责）
• "worked on"（参与了）
• "participated in"（参加了）

该黑名单与 modes/_writing.md 的"避免陈词滥调"列表形成两层防线：_writing.md 管词汇层面的 AI 味（"leveraged"、"spearheaded"、"passionate about" 等），recruiter-side.md 管句式层面的所有权弱化。两者的关系在 modes/_writing.md 中有明确说明：若存在用户层的 voice-dna.md，其禁用词表是更完整的权威版本并优先适用；_writing.md 内置列表只是没有该文件时的兜底。

五、ATS 现实检查（ATS Reality Check）

规则清单

文档的立场一句话概括：为可解析性和人工审阅优化，而不是为"ATS 技巧"优化（Optimize for parseability and human review, not "ATS hacks"）。具体六条：

1. 精确的 JD 关键词只出现在真实语境中（exact JD keywords only in truthful context）；
2. 无隐藏文本；
3. 无关键词堆砌；
4. 无白字（white-font）技巧；
5. 无破坏解析的装饰性版面；
6. 不写用户事实来源中不存在的技能或指标。

第 6 条是全部条款中最强的一条，它与整个仓库的"事实门"（fact gate）机制对齐：modes/pdf.md Step 19 规定 PDF 渲染前必须通过 node verify-cv-facts.mjs {html-path} 这一硬门控，"若失败，停止并修正生成的 HTML——删除编造的指标，或把已验证证据补进 cv.md、article-digest.md、config/cv-facts.json"。ATS 现实检查是"内容层"的诚实约束，verify-cv-facts.mjs 是"执行层"的硬校验。

源码印证：verify-ats.mjs 的确定性结构检查

仓库提供了一个与这套规则直接对应的确定性工具 verify-ats.mjs。它的文件头注释自我定位为 verify-cv-facts.mjs 的"孪生"：后者守护 CV"声称了什么"，前者守护"ATS 能否解析它"——无 LLM、无网络、无写入，读取一份 CV HTML，输出 0–100 结构分、字母等级和具体可修复问题列表。其权重表把"ATS 现实检查"翻译成了可审计的打分维度：

const WEIGHTS = {
  text: 15,        // 存在真实可选文本（非图片/栅格化）
  sections: 20,    // 标准、可识别的章节标题
  contact: 15,     // 正文中可达的邮箱（+电话）
  layout: 20,      // 单栏，无布局表格/多栏 CSS
  images: 10,      // 无烘焙进图片的 CV 文本
  fonts: 10,       // 标准、可嵌入字体
  charset: 5,      // 声明 UTF-8
  hidden: 5,       // 无隐藏文本/关键词堆砌
};

其中 hidden: 5 权重直接对应"无隐藏文本/无关键词堆砌"条款，layout: 20 对应"无破坏解析的装饰性版面"。用法与退出码语义如下：

node verify-ats.mjs output/cv-{candidate}-{company}.html
node verify-ats.mjs <cv.html> --keywords "python,kubernetes,rag"
node verify-ats.mjs <cv.html> --min-score 80 --json

退出码 0 表示结构分不低于 --min-score（默认 70）且无 critical 问题；关键词覆盖率只报告、从不改变结构分（advisory）。modes/pdf.md 明确区分了它的角色："deterministic, read-only, and advisory——报告 0–100 分与具体问题，但从不阻断生成（不像 Step 18 的 verify-cv-facts.mjs 事实门）"。另外 modes/ats.md 是与之配套的模式文档，提供了完整的使用说明。

从源码结构看，verify-ats.mjs 的 ATS_SAFE_FONTS 白名单还内置了模板随附的 CJK/阿拉伯文回退字体（如 Noto Sans CJK、PingFang SC），确保"真实的多语言 CV 永不被惩罚"——这与 career-ops 多语言 CV 模板（如 templates/cv-template.zh-minimal.html）的设计目标一致。

六、四块内容的协作关系与整体调用链

把文档的四块内容放回 career-ops 的流水线中，可以整理出一条完整的调用链：

JD 输入
  └─ Step 9:  建风险图（五类疑虑 × 证据 × 修复方式）   ← recruiter-side.md
       └─ 要点重写: 商业价值公式 + 弱开头黑名单          ← recruiter-side.md
            └─ 关键词注入: 仅真实语境（NEVER invent）     ← recruiter-side.md
                 └─ Step 15: 六秒清晰度门控（顶部 1/3）    ← recruiter-side.md
                      └─ Step 19: verify-cv-facts.mjs 事实门（硬阻断）
                           └─ verify-ats.mjs 结构检查（advisory，0–100）
                                └─ generate-pdf.mjs 渲染（含 Unicode 归一化）

几点值得注意的分工：

• 风险图决定"写什么、放哪里"：它是唯一与 JD 深度耦合的构件，负责把 JD 的隐性疑虑显式化；
• 六秒门控决定"是否合格"：它是一个反证式验收标准，不合格就回退重写摘要与首段要点；
• 商业价值公式决定"怎么写"：它约束每个要点的句法结构；
• ATS 现实检查决定"怎么活"：它守住解析性与诚实性的底线，由 verify-cv-facts.mjs（硬门）与 verify-ats.mjs（咨询分）两道代码关卡执行。

modes/pdf.md 的 "Recruiter Review Gates" 一节可以视为这套启发式的验收口径摘要："摘要应回答'这个人瞄准什么岗位，为什么是这一家'；首屏应呈现 1–2 个映射到 JD 最高风险要求的证明点；要点强调结果、系统、用户或业务影响，而非任务清单；地点、工作许可、薪资、可入职时间等物流信息只在市场和画像合适时才进 CV，否则放到表单答案或招聘官话术里"——这与风险图中"物流阻塞只在被问到时回答"一列完全对应。

七、可复用的要点

如果你要把这套启发式移植到自己的 AI 求职工作流，仓库给出的最小可复制单元是：

1. 风险图表格：五个标准疑虑类别（技术栈、资深度、领域、物流、通用感）×（证据、修复方式），生成任何面向招聘者的材料前先在内部建立，默认不打印；
2. 五要素门控：顶部三分之一必须自含目标岗位、最强匹配栈、一个生产/业务结果、（酌情）地点匹配、（酌情）作品集链接；"需要推断即重写"是唯一的判定逻辑；
3. 要点公式：Action + system/scope + tool/approach + outcome + proof，配合弱开头黑名单（helped / assisted / responsible for / worked on / participated in）；
4. ATS 六条禁令：关键词仅在真实语境、无隐藏文本、无堆砌、无白字、无破坏性版面、无事实来源之外的技能与指标；
5. 两道可执行关卡：硬性事实门（生成即阻断）+ 确定性结构分（只报告不阻断），二者职责分离——前者管"没编造"，后者管"能解析"。

需要说明的适用前提：这套启发式定义于 Markdown 提示文件层，由 career-ops 的 AI 编码 CLI（Claude Code、Codex、OpenCode 等）在执行 pdf、apply、interview-prep、cover 等模式时读取生效；它本身不包含可独立运行的代码，其"代码化"程度体现在 verify-ats.mjs 与 verify-cv-facts.mjs 两道校验脚本，以及 test-all.mjs 对该文件存在性的契约校验上。所有路径均相对于仓库根目录，可在当前仓库中直接查证。