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求职申请优化器

借助 AI 驱动的优化，定制求职申请材料并做好面试准备。

目录

• references/resume-optimization.md - 完整的简历优化报告模板和 ATS 检查清单
• references/cover-letter.md - 求职信模板及解析
• references/interview-prep.md - 面试准备指南模板

工作流

1. 确定任务类型：简历定制、求职信生成、面试准备、技能差距分析或求职策略。

2. 收集用户提供的信息：当前简历、目标职位描述、可选的 LinkedIn 个人资料、职业目标以及任何限制条件。

3. 分析职位描述。提取：

   • 必备技能、优先技能、工作年限、技术和软技能、学历、认证及工具。
   • 关键词：行业术语、技术行话、行动动词、公司价值观、职位专属语言和 ATS 关键词。
   • 文化信号：工作方式、价值观、环境（初创公司／企业／远程）、领导风格和团队动态。

4. 根据要求评估候选人。将每项要求标记为满足、部分满足或存在差距。列出简历中缺少的关键词。

5. 使用相应模板生成所需内容：

   • 简历优化：改写摘要、工作经历要点和技能部分；量化成果；弥补差距；完成 ATS 检查清单。参见 references/resume-optimization.md。
   • 求职信：以吸引人的开场和职位意向切入，用数据匹配 2-3 项关键要求，展现对公司的了解，并以行动号召收尾。参见 references/cover-letter.md。
   • 面试准备：生成可能的技术和行为问题、深入探讨的主题、可提问的问题以及面试前检查清单。参见 references/interview-prep.md。

6. 交付前检查输出质量。确认内容紧密符合要求，自然使用准确关键词，量化成果，体现文化契合度，适合 ATS，讲述引人入胜的经历，且没有错误。

示例触发语

• “针对这份职位描述优化我的简历”
• “为这个职位写一封求职信”
• “为这个职位准备面试问题”
• “分析这份职位描述”
• “我申请这个职位还缺少哪些技能？”
• “根据这些要求定制我的简历”

最佳实践

• 简历：使用职位描述中的准确关键词，量化成果，优先展示相关经验，控制在 1-2 页，采用适合 ATS 的格式，并匹配语言和语气。
• 求职信：针对公司和职位进行个性化撰写，展现扎实的调研成果，用数据匹配 2-3 项要求，控制在 3-4 段，并以有力的开头和结尾收束。
• 面试准备：准备 STAR 案例，大声练习，全面调研公司，准备有深度的问题，并复习技术概念。