【GitHub每日速递 20251229】RenderCV：用 YAML 轻松生成完美 CV，排版、验证、多语言全搞定！

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RenderCV：用 YAML 轻松生成完美 CV，排版、验证、多语言全搞定！

[rendercv] 是一个基于 Typst 的学术与工程领域简历生成工具。简单讲，它能将 YAML 格式的数据一键转换为专业的 PDF 简历。适用人群：科研人员、工程师及需要撰写英文简历的求职者。

项目地址：https://github.com/rendercv/rendercv

主要语言：Python

stars: 10.4k

仓库概述

RenderCV 是一款专为学者和工程师打造的简历生成工具，它允许用户以 YAML 文件的形式编写简历，然后将其转换为排版精美的 PDF 文件。该工具具有版本控制、专注内容、完美排版等优点，支持多种主题和丰富的设计选项，同时提供严格的验证和多语言支持。

核心功能

• YAML 编写与 PDF 生成：用户只需将简历内容写成 YAML 文件，运行 rendercv render 命令，即可生成具有专业排版的 PDF 文件，避免了模板调整和布局混乱的问题。
• 版本控制：由于简历以文本形式存储，用户可以使用版本控制系统（如 Git）对简历进行管理，方便跟踪修改历史。
• 专注内容：用户可以将注意力集中在简历内容上，而无需担心格式问题，RenderCV 会自动处理排版细节。
• 完美排版：提供像素级的对齐和间距控制，确保每次生成的 PDF 都具有一致的排版效果。

主要优势

• JSON 模式支持：RenderCV 的 JSON 模式允许用户交互式地填写 YAML 文件，提供自动完成和内联文档，提高编写效率。
• 丰富的设计选项：用户可以通过 YAML 文件对简历的各个细节进行全面控制，包括主题、页面大小、边距、颜色、排版等。
• 严格验证：对输入的 YAML 文件进行严格验证，若存在错误，会明确指出问题所在，确保生成的 PDF 文件质量。
• 多语言支持：通过填写 locale 字段，用户可以使用不同的语言编写简历。

应用场景

• 学术求职：学者可以使用 RenderCV 生成专业的学术简历，突出自己的研究成果和学术经历。
• 工程求职：工程师可以用它创建清晰、美观的简历，展示自己的技能和项目经验。
• 频繁更新简历：对于需要经常更新简历的人来说，RenderCV 的版本控制和易于编辑的特点非常实用。

快速开始

• 安装：需要 Python 3.12 及以上版本，使用 pip install "rendercv[full]" 进行安装。
• 创建新的 YAML 文件：运行 rendercv new "John Doe" 命令创建一个新的简历 YAML 文件。
• 编辑并生成 PDF：编辑 YAML 文件内容，然后使用 rendercv render "John_Doe_CV.yaml" 命令生成 PDF 简历。

语析 v0.4.0-beta 版本发布！融合 RAG 与知识图谱的智能体平台亮点多

[Yuxi-Know] 是一个 结合LightRAG知识库与知识图谱的智能体平台。简单讲，它能帮用户通过构建知识网络快速检索和推理信息，像AI大脑一样理解复杂内容。适用人群：AI开发者、知识管理从业者、需要处理大量非结构化数据的研究人员。

项目地址：https://github.com/xerrors/Yuxi-Know

主要语言：Python

stars: 3.1k

项目概述

语析是一个强大的基于大模型的智能体平台，融合了 RAG 知识库与知识图谱技术，基于 LangGraph v1 + Vue.js + FastAPI + LightRAG 架构构建。该平台的亮点在于提供全套的智能体开发套件，采用 MIT 开源协议，其技术栈友好，适合开发者基于此项目打造自己的智能体平台。

核心功能

• 知识库与知识图谱融合：将 RAG 知识库与知识图谱技术相结合，为智能体提供丰富的知识支持，有助于更准确地理解和处理问题。
• 智能体开发套件：提供全面的智能体开发工具，包括中间件、子智能体等，开发过程简洁，易于上手。
• 多模态支持：支持多模态模型，目前已实现对图片的处理，可处理更丰富的信息类型。
• 文件处理功能：支持多种文件格式的上传、解析和处理，如知识库支持文件夹/压缩包上传，文档解析支持 MinerU Officical、Docs、Markdown Zip 等格式，还能基于知识库文件生成思维导图和示例问题。
• 模型支持与定制：支持自定义模型，新增了 dashscope rerank/embeddings 模型的支持，满足不同的应用需求。
• 可视化与评估：优化了图谱可视化方式，统一使用基于 G6 的可视化方式，并支持上传带属性的图谱文件；同时添加了知识库评估功能，支持导入评估基准或自动构建评估基准（目前仅支持 Milvus 类型知识库）。

代码架构特点

基于 LangGraph v1 + Vue.js + FastAPI + LightRAG 架构构建，各部分职责明确：

• LangGraph v1：可能负责智能体的逻辑构建和任务调度，提供强大的智能体开发框架。
• Vue.js：作为前端框架，负责构建用户界面，提供良好的用户交互体验。
• FastAPI：作为后端框架，提供快速、高效的 API 接口，支持项目的高性能运行。
• LightRAG：结合 RAG 技术，为知识库的管理和检索提供支持。

版本更新情况

• v0.4.0-beta（2025/12/17）
  • 新增功能：上传附件的智能体中间件、多模态模型支持（图片）、DeepAgents 智能体（深度分析智能体）、知识库文件生成思维导图和示例问题功能、知识库文件夹/压缩包上传功能、自定义模型及 dashscope rerank/embeddings 模型支持、文档解析图片支持、暗色模式及 UI 调整、知识库评估功能、同名文件处理逻辑、生产环境部署脚本。同时优化了图谱可视化、DBManager / ConversationManager 以及知识库详情页面。
  • 修复问题：重排序模型未生效、消息中断后消失、调用结果为空时工具调用状态异常、检索配置未生效等问题。
  • 破坏性更新：移除 Chroma 的支持，移除模型配置预设的 TogetherAI。
• v0.3（2025/11/05）
  • 全面适配 LangChain/LangGraph v1 版本的特性，使用 create_agent 创建智能体入口。
  • 文档解析升级，适配 mineru - 2.6 以及 mineru - api。
  • 增加更多智能体开发套件的中间件和子智能体，使开发更简洁、易上手。

优势

• 开源友好：基于 MIT 开源协议，开发者可以自由使用、修改和分发代码，有利于项目的推广和社区的发展。
• 技术栈成熟：采用了成熟的前端（Vue.js）和后端（FastAPI）框架，以及相关的智能体开发技术（LangGraph v1、LightRAG），保证了项目的性能和可维护性。
• 功能丰富：提供了从智能体开发到知识库管理、可视化和评估的全套功能，能够满足不同场景下的智能体开发需求。
• 持续更新：项目不断进行更新和优化，及时修复问题并添加新功能，保持项目的活力和竞争力。

应用场景

• 企业知识管理：帮助企业构建和管理知识库，通过智能体快速检索和处理知识，提高企业的知识利用效率。
• 智能客服系统：基于知识图谱和智能体技术，为客户提供更准确、高效的问题解答和服务。
• 教育领域：用于构建教育知识库，通过智能体为学生提供个性化的学习支持和问题解答。
• 数据分析与决策：利用深度分析智能体对知识库中的数据进行分析和挖掘，为决策提供支持。