HR-Breaker 是一款用 AI 自动优化简历的开源工具，它能把任意格式的简历转换成针对特定职位、可过 ATS 筛选的单页 PDF。除了上传简历和粘贴职位 JD 之外，它还有一个很多人忽略的隐藏大招——用户指令（User Instructions）：用一句话告诉 AI "重点突出 Python 经验"或"加上我的 K8s 证书"，就能精准引导优化方向。这篇指南帮你掌握这个功能的实战用法。

一、准备工作：3 步跑起来

git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/hr/hr-breaker cd hr-breaker uv sync cp .env.example .env # 填入 GEMINI_API_KEY 等 LLM 配置

启动 Web UI 或 CLI：

uv run hr-breaker serve # 打开 http://localhost:8899

项目整体介绍可参考 README.md，架构设计文档见 CLAUDE.md。

二、两种入口：一句话把指令"说"给 AI

方式 1：CLI 的-i参数

在命令行优化时，用--instructions（简写-i）附加一句话指令：

uv run hr-breaker optimize resume.txt job.txt -i "Focus on Python, add K8s cert"

参数定义在 cli.py 中，官方定位为Instructions for the optimizer (extra experience, emphasis areas)，即"补充经历 + 强调重点"。

方式 2：Web UI 的输入框

在网页版中，优化按钮上方有一个Additional instructions输入框，占位提示是：

E.g. Focus on Python and AWS experience, add my Kubernetes certification...

填入的内容会随每次优化请求一起发送给后端（见 app.js 中的请求体）。界面代码位于 index.html。

💡 两者等效，选你顺手的入口即可。

三、指令到底如何生效？看一处源码就懂

你的那句话不是"建议"，而是被 AI 视为事实（Ground Truth）。核心逻辑在 optimizer.py：

Treat the above "User Instructions" as GROUND TRUTH about the candidate's preferences or extra experience.

• You MUST incorporate these instructions into the resume if they provide new information (like "I have experience with X").
• These instructions override the "only use original content" rule because they ARE provided by the user.

翻译成人话就是三件事：

此外，指令还会同步注入 hallucination_detector.py 的幻觉检测环节——通过指令补充的内容会被标记为"用户亲口说的"，因此不会被误判为 AI 编造而遭到过滤。这是该功能最关键的设计：放心补充，不会被防幻觉机制"打回去"。

四、4 类实用指令模板（直接抄）

1. 技能聚焦——当简历内容多、职位方向窄时：

- "Focus on Python and AWS experience" - "Emphasize my data engineering work, de-emphasize frontend"

2. 补充证书/新经历——原简历没写但确实拥有的：

- "Add my Kubernetes (CKA) certification" - "I recently finished a Go project, add it as a personal project"

3. 定位调整——同一份简历投不同岗位时：

- "Frame me as a senior engineer, highlight team leadership" - "This is a product-oriented role, mention my user research work"

4. 篇幅取舍——内容超一页时告诉 AI 保什么删什么：

- "Keep the 2024-2025 roles detailed, cut older positions to one line"

五、进阶：给 Profile 设置"常驻指令"

如果你用 Profile（个人档案）模式管理多份简历文档，还可以在创建档案时就写一条长期有效的指令，之后每次优化都自动带上：

uv run hr-breaker profile create "Zhang San" --first-name San --last-name Zhang \ -i "Always highlight open-source contributions and English writing"

参数定义见 cli.py。档案指令会随档案一起存储（profile.py），在合成简历源时写入头部（merger.py），效果等同于每次都在 CLI 里敲-i。

六、避坑指南：3 个常见误区

1. 别用它造假——指令可以让 AI 写进"你声称有的"内容，但那是你的责任。工具只是忠实执行，面试时说不圆会翻车。
2. 指令要具体——"写好看点"这种模糊指令效果有限；"重点突出 Python + AWS"这种可执行指令才有明显差异。
3. 指令优先于职位 JD 的部分匹配——AI 对指令的服从度高于普通内容规则，所以别写和求职目标矛盾的指令（比如投后端岗却写"突出 UI 设计"）。

小结

一句话总结 HR-Breaker 用户指令的用法：在 CLI 加-i "指令"或在 Web UI 的 Additional instructions 框里填写，AI 会把它当作你的真实背景与偏好，补充进简历并豁免幻觉检查。配合 Profile 常驻指令，同一份档案投不同岗位时可以快速切换优化方向，真正做到"一份简历，多向定制" 🎯