简历一站式求职助手

它解决什么问题

很多简历在机器筛选阶段就被淘汰——超过 75% 的简历倒在 ATS 关，原因往往是表格布局、自定义字体、页眉藏关键信息这类格式问题。更隐蔽的问题是：用同一份简历投互联网大厂、国企和外企，却用同一把尺子衡量，而不同招聘者的评判标准完全不同。求职准备还分散在简历修改、JD 匹配、面试预测多个环节，用户得在多个工具间来回切换。

技能如何工作

这个技能把求职流程拆成五种模式，触发后自动路由：模式 A 从零生成，模式 B 评审已有简历，模式 C 增量修改，模式 D 做 JD 匹配度扫描，模式 E 预测面试高频追问并生成可交互 HTML 练习题。

每次触发先进入 Phase 0 预扫描：读取 memory、搜索本地简历文件（*简历*、*resume*、*CV*）、尝试 OCR 图片简历、拉取 GitHub 公开资料，整理出「已知信息清单」再提问，避免重复收集已有信息。

核心是行业 × 职级决策矩阵：内置 15 个行业的差异化关注点——互联网岗强调量化产出与 GitHub，金融岗看证书与合规，娱乐/演艺岗看全网传播数据；未覆盖行业走通用三段式推导。ATS 兼容性规则全模式生效：线性单栏布局、全称+缩写双写、技能分组堆砌，并区分国内北森/Moka 与国外 Greenhouse/Workday 的差异。

生成阶段默认输出 DOCX（ATS 解析精度最高），也可产出 HTML、LaTeX 或 Markdown 保底，失败时按回退链逐级降级。评审模式用四维评分框架（内容质量 40 + 排版可读性 25 + 关键词覆盖 20 + 差异化定位 15），按行业独立映射权重，输出 🔴🟡 分级反馈。

适用边界

技能明确不做三件事：不编造经历（要求编实习经历直接拒绝）、不自动投递/刷投（只做生成、评审与准备）、不处理非简历类文书（求职信仅作为简历修改的短延伸顺带产出）。模式 C 增量修改时禁止重跑生成脚本，避免覆盖用户在 Word 中手动做过的编辑。