千岗位 · 千简历
针对每个岗位，用对话把简历改到更匹配
根据 JD 找出差距，引导你补充真实经历，再生成可确认的改写稿。为通过 ATS 与人工初筛优化表达——不为匹配而编造。
约十几分钟 · 全程可编辑确认 · 改写基于你提供的事实
怎么工作
不是一键生成一份全新简历，而是围绕目标岗位做可追溯的表达优化。
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1
粘贴 JD 与简历
提交目标岗位说明和现有简历。系统先理解岗位要求，再对照你的经历找出关键差距。
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2
回答深挖问题
用对话帮你回忆场景、动作、决策与结果，把简历里没写清、但真实发生过的闪光点补出来。
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3
审查 Diff 并确认
查看相对原文的改动，可继续编辑后确认。最终稿以你拍板的内容为准。
工作台长什么样
左侧是岗位会话，右侧是深挖对话与候选简历审查。下面是流程示意，不代表实时数据。
深挖对话
这个岗位很看重「跨团队推进」的经验。你过去有没有在多角色协作里主导过方案落地？当时目标和约束是什么？
有。去年在支付迁移项目里协调产品、风控和两个业务线，把灰度方案从 0 推到全量，故障率比计划低 30%。
你如何对齐各方优先级？有没有可量化的业务结果或决策取舍，可以写进简历？
改写对比（示意）
原文
参与支付相关项目，与多团队协作完成上线。
候选稿
主导支付迁移跨团队推进：协调产品、风控与业务线完成灰度到全量，故障率低于计划 30%。
改动来自你补充的事实；结构与时间线默认保留，避免为匹配 JD 重写整份履历。
为什么不是「粘给 AI 改一版」
先找 Gap，再提问
对照岗位要求定位缺口，用具体问题帮你补信息，而不是空泛润色措辞。
只基于真实经历
不为表面匹配编造技能或业绩。改写应能在面试里自洽展开，避免穿帮风险。
你确认每一处改动
候选稿支持 Diff 审查与编辑，最终以你确认的版本为准，而不是黑盒覆盖。