RenderCV 是一个开源的 履歷（CV／简历）生成器引擎，RenderCV用YAML写简历，自动输出专业PDF，内容格式分离，版本可控，极客必备。
项目核心是让你用结构化文本（YAML）描述你的履歷内容，然后自动生成高质量的 PDF、Markdown、HTML 格式文档，而无需手动排版、调整布局。
还在用Word改简历？这可能是2025年最聪明的简历生成方式
你有没有经历过那种深夜改简历的痛苦？字体不对、行距不匀、排版错位，明明内容写得不错，但一导出PDF就显得廉价又业余。更别提每次投不同岗位，都要手动删改段落、调整顺序，一不小心就删错内容，还要翻回收站找回来。如果你是科研人员、工程师、技术背景的求职者，简历里还有项目经历、论文列表、技术栈、会议演讲……那种繁琐程度简直让人想放弃。
但现在，有一种全新的方式正在悄悄改变这一切——它把简历当成代码来写，用结构化数据驱动排版，自动输出专业、一致、高颜值的PDF简历，还能轻松版本控制、多端预览、一键更新。
它就是 RenderCV，一个由工程师为工程师打造的开源简历引擎，正在GitHub上迅速走红，成为技术圈里的简历新宠。它不靠花里胡哨的模板，而是用极简的YAML文件定义你的全部职业轨迹，然后交给现代排版引擎Typst自动渲染成印刷级质量的文档。
听起来是不是有点极客？但用起来却异常简单，三行命令就能生成一份媲美设计师出品的简历。更重要的是，它彻底解放了“内容创作者”的双手——你再也不用担心格式，只需要专注“我做了什么”“我擅长什么”“我想表达什么”。
今天，我们就来深度拆解这个工具，告诉你为什么它可能是未来五年简历写作的终极答案。
内容与格式彻底分离，这才是真正的“内容优先”
RenderCV最核心的设计哲学，就是“内容优先”（Content-first）。
什么意思？就是你只需要关心简历里写了什么，而不是它看起来怎么样。
在传统工具里，比如Word、LaTeX甚至Overleaf，你一边写内容，一边要不断调整字体大小、对齐方式、项目符号、段落间距……这种“内容+样式”混在一起的模式，不仅效率低下，还极易出错。
而RenderCV彻底把这两者拆开：你用YAML文件只写内容，比如“我在Google担任高级工程师，从2020年1月到2024年6月，主导了内部AI平台的架构设计”；至于这句话在PDF里是用11号字还是12号字、左边缩进多少、行高多少、是否加粗公司名——这些全由RenderCV背后的模板引擎自动处理。
YAML是一种非常清晰的结构化数据格式，人类可读、机器可解析，天然适合版本控制系统（比如Git）。你甚至可以把简历放进自己的GitHub仓库，用commit记录每一次修改：“2024-12-20 更新了Meta实习经历”、“2025-01-05 增加了AGI相关项目描述”，回溯历史、对比差异、协作审阅都变得轻而易举。
这种“内容即代码”的理念，其实是软件工程思想在简历领域的完美迁移——就像程序员写代码只关注逻辑，UI交给前端框架一样。RenderCV让你把简历当作一个可维护、可迭代、可测试的“产品”来对待，而不是一次性文档。
一份YAML，多端输出：PDF、HTML、Markdown全都有
RenderCV的输出能力极其强大。你只需维护一份YAML文件，运行一个命令，它就能同时生成多种格式：一份印刷级质量的PDF（用于正式投递），一份HTML（放在个人网站或发给朋友快速预览），一份Markdown（用Grammarly或AI工具润色校对），甚至还会生成PNG预览图。
这意味着你再也不用在不同平台之间反复复制粘贴、担心格式丢失。比如，你可以在Markdown里用AI助手优化语言表达，然后重新渲染PDF，所有排版自动同步更新；或者把HTML嵌入到个人博客中，让访客直接在线阅读你的简历。
更妙的是，RenderCV使用的是Typst——一个比LaTeX更现代、更易学、速度更快的排版系统。Typst支持实时预览、模块化设计、智能断行，输出的PDF在字体渲染、间距控制、页眉页脚等方面都达到了出版级水准。而这一切，对你来说是透明的——你不需要学Typst，只需要写YAML。
这种“黑盒式专业输出”正是RenderCV的魔力所在：它把复杂的排版技术封装起来，只给你最干净的接口。
极简命令行，三分钟上手，零学习成本
你可能会担心：“YAML是不是很难写？命令行会不会很复杂？”完全不会。
RenderCV的安装和使用被设计得极其友好。只需两条命令：
首先 pip install "rendercv[full]" 安装完整版（包含所有依赖），然后 rendercv new "张三" 就会自动生成一个名为 张三_CV.yaml 的模板文件。这个文件已经包含了姓名、邮箱、教育、工作经历等标准字段，你只需要填空即可。
填完后，再运行 rendercv render "张三_CV.yaml"，几秒钟内，PDF、HTML、Markdown等文件就会出现在同级目录。
整个过程没有任何图形界面干扰，也没有冗余操作，真正做到了“写即所得”。
更贴心的是，RenderCV内置了JSON Schema，这意味着你在VS Code等编辑器中写YAML时，会有智能提示、字段自动补全、错误高亮——比如你拼错了“institution”写成“instution”，它会立刻标红提醒。这种开发者友好的体验，让技术背景的用户几乎零门槛上手，而非技术用户也能通过简单教程快速掌握。
主题多样，风格专业，还能自定义
RenderCV内置了多个高质量主题，比如Classic（经典学术风）、ModernCV（现代简洁风）、EngineeringResumes（工程师专用）、Sb2nov（极简极客风）等，每一种都经过精心设计，确保在学术、工业界、初创公司等不同场景下都显得专业得体。
你不需要改一行代码，只需在YAML头部指定 theme: engineeringresumes，就能切换整个视觉风格。而且，所有主题都支持多语言——中文、英文、法语、德语等都能正确渲染，包括中英文混排时的字体 fallback 机制也已内置。
如果你有更高阶的需求，比如公司VI色、特殊页眉、自定义图标，RenderCV也支持完全自定义主题——你只需编写自己的Typst模板，然后在YAML中引用即可。
这种“开箱即用 + 深度可扩展”的设计，既满足了普通用户的一键美化需求，也给了高级用户充分的创作自由。
背后的作者是谁？极客团队打造的生产力工具
RenderCV由一群热爱开源、追求效率的工程师和学术研究者共同开发。虽然项目主页没有明确列出单一作者，但从GitHub提交记录、Issue互动和博客文章可以看出，核心团队具备深厚的排版系统（如LaTeX、Typst）、Python工具链（Pydantic、CLI设计）和前端工程经验。
他们深知技术人群在简历制作中的痛点——既要信息密度高，又要视觉清爽；既要支持复杂结构（如多作者论文、项目子项），又要保持整体一致性。因此，RenderCV从第一天起就定位为“为工程师和学者服务的工具”，而非泛泛的简历生成器。
团队还在积极开发一个基于Web的图形界面（RenderCV App），未来将支持浏览器在线编辑、移动端实时预览、团队协作审核等功能，但底层依然基于这个强大的Python引擎。这种“核心引擎 + 多端UI”的架构，体现了典型的现代软件设计思想——稳定、可复用、可扩展。
为什么它特别适合AI时代的技术人？
在AI代理日益普及的今天，我们的工作流正在从“手动操作”转向“指令驱动”。RenderCV恰恰契合这一趋势：你不再“拖拽调整”简历，而是“描述”你的职业故事，让机器自动呈现最佳形式。这种范式转移，与你用AI写代码、用AI整理会议纪要、用AI生成报告的逻辑完全一致。
更妙的是，YAML格式天然适合AI处理——你可以让Claude或GPT帮你从LinkedIn或项目日志中提取经历，自动生成YAML片段；也可以让AI根据目标岗位JD，动态调整简历中的关键词和项目排序。
RenderCV的结构化输入，让“AI+简历”成为可能，而不仅仅是“AI润色Word文档”。此外，对于经常更新简历的技术人（比如每月都有新项目上线、新论文发表），RenderCV的版本控制能力意味着你可以像管理代码一样管理职业档案——每一次成长都有迹可循。这种“简历即产品、职业即项目”的思维方式，正是新一代技术人的标配。
总结：把简历变成你的数字资产
RenderCV不仅仅是一个工具，它代表了一种新的职业表达哲学：简历不应是静态的文档，而应是动态的、可编程的、可追溯的数字资产。通过YAML定义内容，通过Git管理历史，通过自动化生成多端输出，你真正拥有了对自己职业叙事的完全控制权。它省下的不仅是排版时间，更是认知负荷——你终于可以把精力集中在“我到底想成为谁”这个根本问题上，而不是“这个段落该怎么对齐”。
无论你是博士生、算法工程师、开源贡献者，还是正在转型的技术管理者，RenderCV都能让你的简历从“合格”走向“惊艳”，从“一次性”走向“可持续”。