智能简历优化与岗位匹配

你在解决什么问题

投简历前，常见问题不是「措辞不够华丽」，而是结构错位、量化缺失、以及与目标 JD 的关键词对不上 ATS。本技能把模型约束成「资深 HR + 行业招聘负责人」双视角的诊断流程：只做深度诊断、逐条可执行修改、以及对简历与 JD 的量化匹配评估，而不是泛泛润色或代写经历。

工作方式与输出

支持两种模式：

• 纯简历诊断（无 JD）：给出整体结构分（满分 100）、各模块质量、量化缺失清单、STAR 改写建议（原文→改写对照）、冗余删除标记、排版问题。
• 简历 + JD 匹配（推荐）：在上一模式基础上增加关键词命中率、已命中/缺失关键词及补充方式、技能差距、综合匹配分、ATS 通过概率（低/中/高）、以及对 JD「真正看重什么」的解读。

评分拆成可核对维度：结构侧含信息完整性、量化程度、STAR、关键词密度、可读性、差异化亮点；匹配侧含硬技能、经验年限/行业、关键词、软技能与文化、教育证书、项目相关性。报告会按 P0→P1→P2 排序行动项，并覆盖应届生、转行、空窗期、仅 JD 无简历、超长简历等场景的处理规则。

边界与注意点

核心铁律写死在流程里：不撒谎、不编造；可以帮换说法、找数据，不能无中生有。也不承诺「改完必过筛选」。评分基于通用简历标准与常见 ATS 关键词逻辑，不代表任何公司内部算法。敏感信息需自行脱敏；薪资、竞业等问题仅提醒，不构成法律建议。