LinkedIn JSON → Canonical Markdown Profile Generator

01 / 技能介绍

Skill 介绍

用于优化简历和求职材料，突出与目标岗位相关的经历、成果、技能和表达重点。

触发说明

当用户需要上述工作流，尤其是希望获得结构化、可复用结果而不是一次性回答时，使用这个技能。用于优化简历和求职材料，突出与目标岗位相关的经历、成果、技能和表达重点。

01渐进式披露

先读元数据，再按需读取正文和捆绑资源。

02可评估迭代

用正向、负向测试和用户反馈推动下一轮改进。

03清晰输出

明确输入、输出、依赖和成功标准，减少不可控结果。

02 / 技能文件

Skill 文件

# LinkedIn JSON → Canonical Markdown Profile Generator

VERSION: 1.2  
AUTHOR: Scott M  
LAST UPDATED: 2026-02-19  
PURPOSE: Convert raw LinkedIn JSON export files into a deterministic, structurally rigid Markdown profile for reuse in downstream AI prompts.

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# CHANGELOG

## 1.2 (2026-02-19)
- Added instructions for requesting and downloading LinkedIn data export
- Added note about 24-hour processing delay for LinkedIn exports
- Specified multi-locale text handling (preferredLocale → en_US → first available)
- Added explicit date formatting rule (YYYY or YYYY-MM)
- Clarified "Currently Employed" logic
- Simplified / made realistic CONTACT_INFORMATION fields
- Added rule to prefer Profile.json for name, headline, summary
- Added instruction to ignore non-listed JSON files

## 1.1
- Added strict section boundary anchors for downstream parsing
- Added STRUCTURE_INDEX block for machine-readable counts
- Added RAW_JSON_REFERENCE presence map
- Strengthened anti-hallucination rules
- Cla

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YAML FRONTMATTER技能元数据

nameLinkedIn JSON → Canonical Markdown Profile Generator

description当用户需要上述工作流，尤其是希望获得结构化、可复用结果而不是一次性回答时，使用这个技能。用于优化简历和求职材料，突出与目标岗位相关的经历、成果、技能和表达重点。

03 / 使用方法

如何使用

01
步骤 1
先阅读触发描述，判断当前需求处于创建、评估还是改进阶段。
02
步骤 2
打开 SKILL.md，确认输入、输出格式和依赖资源。
03
步骤 3
用现实的正向与负向提示进行小规模测试。
04
步骤 4
根据用户反馈和评估结果迭代描述与正文。

04 / 交流反馈

交流与反馈

暂无条反馈记录

反馈入口用于持续核对技能触发、输出质量和维护状态。

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