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AI 简历更新助手

基于 LLM 的智能简历工具 —— 把"改简历"从 2 小时压缩到 3 分钟，输出"母版 + 定制 + 差距分析"三段式专业结果

Streamlit Prompt Engineering Web 应用求职工具

真实痛点驱动

作为正在求职的产品经理，我深刻体会到"为每个岗位改简历"的痛苦。一次完整修改耗时 1-2 小时，海投季节每周要改 3-5 份。更关键的是：

简历里没有关键词对齐 JD，HR 一秒就 pass 了。投递出去的简历石沉大海，问题到底出在哪？

三大核心痛点

效率痛点

手动改简历耗时太久，占用宝贵的投递/面试准备时间

专业痛点

非 HR 出身的求职者缺乏简历写作经验，关键能力被埋没

决策痛点

不知道目标岗位的真实匹配度，无法针对性提升短板

核心解决方案

采用三段式任务链设计，让 LLM 分步执行复杂任务，确保输出质量：

输入工作经历 → 输入目标JD → AI 分析 → 输出三段式结果

输出三段式

完整母版简历

不删减所有经历，量化每段成就，作为后续定制的基础素材库

岗位定制简历

基于 JD 关键词重新组织，调整侧重点，1-2 页信息密度高

差距分析与提升建议

多维度对比，给出具体可落地的提升路径（课程/项目/证书）

核心数据

20×

效率提升倍数

3 min

单次生成耗时

双模式（新建/更新）

0 ¥

使用成本

功能亮点

双模式智能生成

新建模式从零生成，更新模式融合新旧经历，覆盖所有求职场景

专业 Prompt 工程

两套经过多轮迭代的中文提示词，三步任务链结构化输出

多源简历解析

支持 PDF / Word / TXT 上传，自动提取文本内容

演示友好

一键示例数据按钮，3 分钟看完整效果，零成本体验

可定制系统提示词

侧边栏可编辑两套系统提示词，保存个性化模板

专业 UI 设计

Linear/Vercel 风格玻璃拟态设计，紫青渐变品牌色，专业温暖

目标用户

用户类型	典型场景	价值
应届毕业生	秋招/春招海投	提升简历专业度，增加面试机会
1-3 年职场人	想跳槽换岗	针对性优化简历，凸显项目经验
3-5 年职场人	内部晋升/外部机会	量化工作成果，突出领导力
海投用户	一周投递 10+ 公司	快速生成多版定制简历
跨行业转型者	经验迁移包装	用岗位熟悉语言重新表达经历

技术架构

技术栈

前端框架：Streamlit（Python Web 框架，开发效率高）
大模型集成：OpenAI Python SDK（兼容 DeepSeek / OpenAI / 豆包 / 自定义）
UI 设计：1300+ 行自定义 CSS（玻璃拟态浅色风格）
文件解析：PyPDF2（PDF）+ python-docx（Word）
提示词工程：两套中文三段式提示词（新建/更新）
分发方案：.pyw 启动器 + 自动依赖安装

Prompt 工程亮点

三段式任务链：母版生成 → 岗位优化 → 差距分析，分步执行确保质量
行为准则约束：明确要求"不可捏造""建议具体可落地"等
输出格式规约：Markdown 结构化，便于二次编辑

差异化与创新

相比市面上的简历工具，本作品的差异化在于："全流程覆盖 + 透明可定制 + 中文场景深度优化"。

三大差异化

三段式输出：母版+定制+分析，覆盖求职全流程；市面工具多为单点功能
提示词可编辑：用户可根据自己行业深度定制，AI 行为完全透明
中文场景优化：提示词针对中文简历特点设计，关键词对齐 JD 习惯用法

复赛规划

初赛作品聚焦核心功能验证，复赛将进一步完善为完整产品：

✅ 增加账号系统和数据持久化（PostgreSQL）
✅ 支持 PDF 简历导出（基于 WeasyPrint）
✅ 集成岗位库（爬取 BOSS/拉勾等 JD 数据）
✅ 引入 RAG 检索行业知识库
✅ 增加多语言支持（英文简历）
✅ 移动端适配（PWA）

立即体验 Demo

在浏览器中打开，一键体验完整工作流

streamlit run app.py