Otimizador de currículo + ATS + LinkedIn: skill de agente sem invenção

TL;DR

• Uma única skill de agente monta, reescreve, adapta e audita o currículo/CV e o perfil do LinkedIn ao mesmo tempo, olhando para três alvos: leitura do ATS, leitura de 7 segundos do recrutador e busca de recrutador no LinkedIn.
• A regra dura é zero invenção: nada de empresa, cargo, data, formação ou número inventado. Cada versão do currículo é uma seleção de um Master Profile com coisas que você realmente fez.
• Quatro ferramentas em Python cuidam da parte mecânica: render (.docx/.pdf seguro para ATS), validate (invariantes de veracidade), coverage (estimativa rotulada de cobertura de palavras-chave) e deslop (marcas de texto de IA).
• É Markdown puro mais um script pequeno, então roda no Claude Code e em qualquer agente que consiga ler o SKILL.md.

O que é e para quem

O Resume + ATS + LinkedIn Optimizer é uma Agent Skill para Claude Code e para qualquer agente que carregue um SKILL.md. O repositório entrega uma skill, não um app: você clona uma pasta na pasta de skills do seu agente e ele a usa quando a conversa vira currículo, CV, ATS ou LinkedIn.

É escrito para quem já mandou dezenas de candidaturas e parou de receber resposta, e para quem ajuda essa pessoa. O README declara o objetivo de forma direta: transformar a experiência real da pessoa no currículo e no perfil de LinkedIn mais fortes possíveis, sem inventar nada.

Por que a regra de "zero invenção" importa

A maioria dos prompts de currículo otimiza para soar impressionante — e é assim que um currículo passa a alegar uma métrica que ninguém consegue defender numa checagem de referência. Esta skill faz o caminho contrário: escava as métricas que você já tem e rotula estimativas honestas como estimativas. O README lista o que isso entrega:

• Zero invenção — nunca cria empresa, cargo, data, formação ou número.
• Três alvos ao mesmo tempo — legibilidade pelo ATS, leitura humana e ranking na busca de recrutador do LinkedIn, sem trocar um pelo outro.
• Afirmações com fonte — career services de Harvard/MIT, a fórmula XYZ do Google, o eye-tracking da Ladders, recrutadores ex-Amazon/Google e o comportamento documentado de parsing dos ATS reais.
• Master Profile como fonte da verdade — adaptar à vaga deixa de ser improviso e passa a ser seleção, o que mantém as versões consistentes.

O que ela pode fazer

O README liga pedidos simples a resultados:

O fluxo de trabalho

O agente segue uma sequência com portões e roda só as fases que a tarefa precisa:

Intake → Master Profile → Metric Excavation → Content Engineering
       → ATS Formatting → Keyword Tailoring → Render → Evaluate → (LinkedIn)

O Master Profile (assets/master-profile-template.md) é o seu registro privado e exaustivo. Toda versão de currículo e de LinkedIn é uma seleção dele — é isso que deixa a adaptação rápida e verdadeira ao mesmo tempo.

Como usar

Clone o repositório na pasta de skills:

git clone https://github.com/artificialguybr/resume-ats-linkedin-optimizer.git \
  ~/.claude/skills/resume-ats-linkedin-optimizer

O README mostra o caminho de usuário; .claude/skills/ dentro de um projeto dá a instalação por projeto. Para outro agente (Cursor, Cline, harness próprio), a skill é Markdown puro: inclua SKILL.md e as pastas references/, assets/ e scripts/ no contexto, ou cole o SKILL.md como instrução de sistema.

O passo opcional de render precisa de uma dependência por formato:

pip install -r scripts/requirements.txt   # python-docx (.docx) + reportlab (.pdf)

As outras três ferramentas são biblioteca padrão:

python scripts/resume_tools.py render   --resume resume.json --out resume.pdf
python scripts/resume_tools.py render   --resume resume.json --out resume.docx
python scripts/resume_tools.py validate --resume resume.json --source master-profile.json
python scripts/resume_tools.py coverage --resume resume.json --jd job.txt
python scripts/resume_tools.py deslop   --resume resume.json

render infere o formato pela extensão. validate checa invariantes de veracidade (nenhuma empresa ou data inventada, identidade intacta, nada descartado sem querer). coverage produz uma estimativa rotulada de cobertura de palavras-chave contra a descrição da vaga — explicitamente não um "score de ATS" inventado. deslop marca jargão, verbos inflados, filler e tiques de travessão. O formato de entrada está em assets/example-resume.json; o schema completo, em assets/resume.schema.json.

O que tem dentro da skill

Oito arquivos de referência carregam o julgamento: como cada ATS faz parsing e quais formatos sobrevivem (01-ats-and-formatting.md), bullets XYZ/CAR e quantificação (02-content-and-bullets.md), análise da vaga e hierarquia de palavras-chave (03-keywords-and-tailoring.md), algoritmo do LinkedIn e limites de cada campo (04-linkedin.md), o Master Profile (05-master-profile.md), a rubrica de avaliação (06-scoring-and-evaluation.md), os mitos derrubados (07-myths-and-truth.md) e cartas de apresentação (08-cover-letters.md).

Mitos que ela se recusa a repetir

O README aponta quatro comuns: "o ATS rejeita automaticamente 75% dos currículos" (de um fornecedor extinto de 2012, com cerca de 92% dos recrutadores dizendo que o ATS deles não rejeita sozinho), palavras-chave escondidas em branco (as camadas de IA modernas detectam), "ATS não lê PDF" (desatualizado desde cerca de 2019 — o problema é layout em duas colunas ou imagem, não o contêiner PDF) e repetir a palavra-chave doze vezes (saturação ranqueia pior).

Quando usar, quando não usar

Use quando quiser um currículo que o ATS lê limpo e que um humano entende em sete segundos, ou quando precisar adaptar um currículo a uma vaga sem inventar nada. Use com a IA, não no lugar do seu julgamento: a skill fornece as regras e as checagens; o que é verdade sobre a sua carreira continua sendo você quem decide.

Evite quando quiser um currículo de portfólio desenhado, em que o layout carrega o significado — aqui o documento é de coluna única e pensado para o parser, e um PDF muito desenhado briga com isso. Evite também se você não quiser manter um Master Profile: adaptar sem fonte da verdade é onde o enfeite entra.

Sources

1. Resume + ATS + LinkedIn Optimizer — repositório — estrutura da skill, fases do fluxo, ferramentas incluídas, arquivos de referência e a seção de mitos citada acima.
2. README.md — comandos de instalação, subcomandos de scripts/resume_tools.py, master-profile-template.md, licença MIT.

Página do projeto: Otimizador de currículo + ATS + LinkedIn

A skill é MIT e aceita issues e PRs, especialmente sobre comportamento de ATS mais recente e mudanças de campo do LinkedIn.

FAQ

A skill inventa métricas para o currículo parecer mais forte? Não. O README faz da zero invenção a regra central: ela escava as métricas reais que já existem e sinaliza estimativas honestas, em vez de inventar empresa, data ou número.

Ela gera o arquivo do currículo? Sim. render transforma o JSON estruturado em .docx ou .pdf de coluna única, seguro para ATS, e infere o formato pela extensão de saída.

O coverage dá um score real de ATS? Não. O README o chama de estimativa rotulada de cobertura de palavras-chave contra a descrição da vaga — explicitamente não um score de ATS.

Funciona fora do Claude Code? Sim. A skill é Markdown puro; Cursor, Cline e agentes próprios podem carregar SKILL.md e as pastas de referência, ou usá-la como instrução de sistema.

• Resume + ATS + LinkedIn Optimizer