Como Fazer o Claude Code e o Cursor Reescreverem Seu Currículo

Recentemente me peguei gastando mais energia atualizando meu currículo do que refatorando uma base de código legada complexa. Você fica sentado na frente de um documento em branco tentando lembrar exatamente qual métrica aquele microsserviço melhorou há dois anos. A situação piora pelo fato de que departamentos de RH modernos executam inscrições através de scanners automatizados de ATS (Applicant Tracking System). Se o texto não contiver as palavras-chave certas, um recrutador real nem sequer abrirá seu currículo.

Normalmente, para tarefas assim, as pessoas recorrem ao ChatGPT com prompts extensos. Mas os prompts se perdem rapidamente, e você precisa definir o contexto novamente para cada inscrição. No GitHub, encontrei um repositório interessante ResumeSkills. O autor empacotou todo o processo de busca de emprego em um conjunto de 20 habilidades prontas para Claude Code, Cursor, Windsurf e outros assistentes de IA.

O que são habilidades de assistente

Nas ferramentas modernas de IA para desenvolvedores, uma habilidade é um arquivo Markdown com instruções estruturadas, regras e exemplos. Quando você adiciona esse arquivo ao seu ambiente de trabalho, o assistente lê o contexto da tarefa e segue um algoritmo pré-definido.

Em vez de explicar manualmente ao modelo "imagine que você é um consultor de carreira, analise a vaga e encontre discrepâncias," você simplesmente invoca o cenário necessário. O assistente entende por si só qual estrutura de resposta produzir e no que focar primeiro.

O que tem dentro do repositório

O repositório contém duas dezenas de arquivos cobrindo praticamente todas as etapas de contratação. Eles podem ser divididos em várias áreas:

• Otimização de texto de currículo. Isso inclui módulos para verificação de compatibilidade com ATS, reescrita de pontos fracos com resultados mensuráveis (resume-bullet-writer), avaliação de digitalização de conquistas (resume-quantifier) e limpeza da estrutura do documento (resume-formatter).
• Análise e adequação de vagas. O módulo job-description-analyzer divide o texto da vaga, encontra lacunas na sua experiência e calcula uma porcentagem de correspondência. E resume-tailor ajuda a adaptar a linguagem para uma posição específica sem fabricar ou exagerar fatos.
• Preparação para entrevistas. A habilidade interview-prep-generator pega seus projetos reais e os formata em histórias usando a metodologia STAR (Situação, Tarefa, Ação, Resultado), além de gerar uma lista de prováveis perguntas técnicas.
• Negociações e transições de carreira. A coleção inclui cenários para negociação salarial (salary-negotiation-prep), adaptação de experiência para funções de tech lead ou gerente (executive-resume-writer) e tradução de habilidades ao trocar de stack (career-changer-translator).

Como funciona na prática

O cenário mais útil na busca diária de emprego é a combinação de análise de vagas e melhoria de linguagem.

Digamos que você tenha uma linha típica: "Desenvolvi o backend de um gateway de pagamento em Go." A habilidade resume-bullet-writer vai reformulá-la em um formato de ação com resultado mensurável. O modelo vai pedir números aproximados (carga, latência, taxa de falha) e transformar um fato seco em um ponto forte: "Projetei e implementei um serviço de processamento de pagamentos em Go, reduzindo a latência p99 de 450ms para 80ms sob carga de pico de 12.000 RPS."

Se você não tiver números exatos em mãos, resume-quantifier entra em ação. Ele vai orientá-lo sobre como estimar realisticamente o escopo do trabalho através de indicadores indiretos: tamanho da equipe, número de usuários ou volume de dados processados.

O segundo caso comum é a preparação para entrevistas. Você alimenta o modelo com a descrição da função e sua experiência, iniciando interview-prep-generator. A saída oferece não conselhos genéricos, mas sim uma análise detalhada dos seus próprios projetos. O modelo delineia quais trade-offs arquiteturais você provavelmente será perguntado na seção de design de sistemas e como melhor explicar os motivos da escolha de tecnologias específicas.

Instalação e integração

A forma mais simples de conectar todas as habilidades de uma vez é usar o gerenciador de pacotes via npx.

Instalando todos os 20 módulos globalmente:

npx skills add Paramchoudhary/ResumeSkills -g -y

Se você quiser conectá-los apenas ao projeto atual com seu currículo em Markdown ou LaTeX:

npx skills add Paramchoudhary/ResumeSkills -y

Para instalação manual no Cursor, basta clonar o repositório e copiar os arquivos para seu diretório de configuração local:

git clone https://github.com/Paramchoudhary/ResumeSkills.git
mkdir -p ~/.cursor/skills
cp -r ResumeSkills/skills/* ~/.cursor/skills/

O conjunto funciona não apenas com Claude Code e Cursor. Os arquivos são compatíveis com Windsurf, Gemini CLI, Codex e algumas dezenas de outros assistentes que suportam o formato de habilidade.

Após a instalação, você não precisa digitar comandos especiais. Basta escrever uma frase normal no chat, e o modelo ativará o modelo apropriado por conta própria:

"Оптимизируй мое резюме под ATS"
-> активирует resume-ats-optimizer

"Помоги подготовиться к собеседованию в компанию X на позицию Senior Backend"
-> активирует interview-prep-generator

"Сравни офферы от двух компаний с учетом бонусов и опционов"
-> активирует offer-comparison-analyzer

Qual é o valor prático

A principal vantagem do repositório é que o autor nos poupou de ter que reinventar bons prompts do zero. As instruções dentro dos arquivos são bem escritas, sem enrolação desnecessária. Elas focam o modelo em métricas específicas, verbos de ação e estrutura que parsers automatizados entendem.

O projeto é distribuído sob a licença MIT, então você pode modificar livremente qualquer arquivo para suas próprias necessidades, adicionar sua própria linguagem ou traduzir as instruções para português diretamente na sua pasta local.

Se você se candidata ativamente a vagas no exterior ou trabalhos remotos em grandes empresas onde a filtragem de ATS acontece na primeira etapa, essas habilidades vão economizar muito tempo. Basta manter o código-fonte do seu currículo em Markdown junto com sua base de código e passá-lo pelo assistente antes de cada candidatura.