本文主要介绍了如何利用AI工具优化简历使之更符合目标岗位的要求。作者指出很多应届生简历投递无回音并非因为经历不足而是简历表达的人设与目标岗位不匹配。作者开发了一个AI工具通过分析简历和岗位JD输出五份报告帮助求职者诊断问题、重新定位人设、优化简历内容并提供面试准备建议。该工具强调真实经历的重要性不鼓励编造虚假信息。文章最后鼓励读者尝试使用该工具提升求职成功率。很多应届生准备简历的方式是这样的认真做一份然后用它投几十个岗位。海投。用户运营投这份。产品经理也投这份。增长运营还是这份。投出去没有回音。然后开始怀疑自己经历不够开始问别人要简历模板开始让 AI 帮忙优化加几个看起来很厉害的词把参与改成主导把协助改成负责。发出去还是没有回音。但问题从来不是经历不够也不是遣词造句不对。是这份简历表达出来的人设和目标岗位根本不是一回事。我做了一个 Skill想解决这件事。为什么想做这个同一个候选人同一段在某互联网公司做用户增长的实习经历——投用户运营岗应该强调用户分层、留存策略、运营活动效果。投增长产品经理岗应该强调需求分析、产品迭代、跨团队协作。投增长运营岗应该强调渠道拉新、ROI、增长数据。同一段经历三个岗位需要的表达方式完全不同。但大多数应届生用的是同一份简历。不是因为他们不努力是因为每次都针对 JD 改简历真的很耗时间而且不知道该改哪里。所以我想做一个工具帮求职者在投递之前先看清楚一件事这份简历真的在回应目标岗位吗第一版只是一个关键词匹配器第一版我写得很快。功能是这样的读取简历文本和 JD提取关键词计算覆盖率标记负责、参与、协助这类弱表达生成面试追问。跑起来之后看起来挺像那么回事。匹配度 72%缺失关键词数据分析、A/B 测试、用户分层。建议改写三处。但我知道这版有问题文件处理不稳定PDF 提取经常错行分数看起来精确实际只是启发式规则改写建议太模板化最关键的——它只能告诉用户哪里不对不能形成一份可以继续修改的简历草稿。诊断出问题但不给方向用户还是不知道怎么改。两份真实简历暴露了什么第一版跑通之后我找来了两份真实的应届生简历和两份真实的增长岗位 JD做了测试。问题一关键词出现不代表真的具备能力。两份简历里都出现了数据分析。但一份是参与数据分析工作另一份是独立搭建用户行为分析模型识别高价值用户特征支撑 DAU 提升 18%。关键词匹配器给两份简历的这个维度打了差不多的分。但招聘方看到的完全是两回事。问题二数据很多不代表岗位匹配度高。其中一份简历数据密度很高每条经历都有数字。但这些数据全部集中在内容运营方向阅读量、粉丝增长、转化率。而目标岗位是增长产品经理需要的是产品迭代数据、需求排期经验、研发协作记录。数据不少但方向全错了。问题三用户增长运营和增长产品经理看起来像人设其实不同。用户增长运营的核心人设执行力强懂渠道会做活动能跑数据。增长产品经理的核心人设懂需求能跟研发对话有产品 sense能把业务问题翻译成产品方案。这才是简历没有回音的真实原因。不是经历不够是人设不对。最关键的升级加入岗位人设分析意识到这个问题之后我加了一个新的输出模块positioning-report.md它要回答的不是关键词写没写而是招聘方看完这份简历会把你归类成什么样的人具体分析四件事当前简历呈现的候选人人设是什么。目标岗位期待的候选人人设是什么。两者已经重合的能力有哪些。还缺少哪些项目证据简历经历应该如何重新排序。举个例子投增长产品经理岗位时positioning-report可能会输出当前简历人设执行型运营擅长活动策划和数据跑量。目标岗位人设产品思维的增长 PM能从业务问题出发提出产品解决方案。已重合能力数据敏感度、用户分层意识。缺少证据没有需求文档、没有研发协作经历、没有产品迭代案例。建议把实习中参与的产品改版内容提到最前面写清楚你的判断和贡献而不只是执行结果。从三份报告升级为五份报告最终版输出五份报告jd-match-score.md—— 匹配度、关键词覆盖和结果证据。positioning-report.md—— 当前人设 vs 目标人设差距。rewrite-suggestions.md—— 标出弱 bullet结合 JD 给具体改写方向。optimized-resume-draft.md—— 生成一版投递草稿信息不足处用【占位符】标注需要候选人确认。interview-risk-questions.md—— 提前准备面试被追问的高风险问题。如何防止 AI 乱编简历AI 改简历最大的风险不是改得不好是改得太好了。这个 Skill 的约束写得很明确不编造公司名称和项目经历。不编造实习职责和工作内容。不编造数据、奖项和技术栈。不把团队成果改写成个人贡献。信息不足时用【占位符】不自行填写。所有改写必须由求职者确认后才能使用。不承诺通过 ATS 或拿到面试。简历工具的价值应该是放大真实经历而不是制造虚假经历。技术实现简单说用 Python 写的。支持 TXT、Markdown、DOCX 格式直接输入。安装pypdf之后支持文本型 PDF。扫描版 PDF 还不支持需要 OCR。可以安装到 Codex、Claude Code 等 Agent直接调用。已发布到 GitHub 开源项目名resume-jd-matcher。这次开发给我的几个判断不要一开始追求大而全。第一版只做了关键词匹配功能很简单但正是因为简单才能快速测试发现真实问题。真实案例比继续优化 Prompt 更重要。拿到两份真实简历之前我以为问题是 Prompt 写得不够好。拿到之后才发现根本问题是产品逻辑——关键词匹配根本回答不了这个人适不适合这个岗位。这不是改 Prompt 能解决的。不做什么是 AI 产品很重要的能力。 边界越清楚工具越可信。Skill 的价值来自稳定工作流不只是一个长 Prompt。第一版是一个 Prompt现在的版本是五份报告、一套处理规则、一份约束清单、一个可以重复调用的流程。用一次和用一百次结果应该是稳定的。这才是 Skill。结尾这个工具不能替应届生变出三段顶级实习经历。也不能保证投出去就有面试有面试就能拿 offer。但它可以帮你在投递之前回答一个问题这份简历真的在回应目标岗位吗如果答案是不确定至少值得花十分钟跑一遍看看输出报告里有没有你之前没意识到的东西。你在投简历时会针对不同 JD 专门修改简历吗如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线科技企业深耕十二载见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事早已在效率与薪资上形成代际优势我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。我们整理出这套AI 大模型突围资料包✅ 从零到一的 AI 学习路径图✅ 大模型调优实战手册附医疗/金融等大厂真实案例✅ 百度/阿里专家闭门录播课✅ 大模型当下最新行业报告✅ 真实大厂面试真题✅ 2026 最新岗位需求图谱所有资料 ⚡️ 朋友们如果有需要《AI大模型入门进阶学习资源包》下方扫码获取~① 全套AI大模型应用开发视频教程包含提示工程、RAG、LangChain、Agent、模型微调与部署、DeepSeek等技术点② 大模型系统化学习路线作为学习AI大模型技术的新手方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间少走弯路方向不对努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划带你从零基础入门到精通③ 大模型学习书籍文档学习AI大模型离不开书籍文档我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档电子版它们由领域内的顶尖专家撰写内容全面、深入、详尽为你学习大模型提供坚实的理论基础。④ AI大模型最新行业报告2025最新行业报告针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。⑤ 大模型项目实战配套源码学以致用在项目实战中检验和巩固你所学到的知识同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。⑥ 大模型大厂面试真题面试不仅是技术的较量更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后就需要开始准备面试我精心整理了一份大模型面试题库涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题让你在面试中游刃有余。以上资料如何领取为什么大家都在学大模型最近科技巨头英特尔宣布裁员2万人传统岗位不断缩减但AI相关技术岗疯狂扩招有3-5年经验大厂薪资就能给到50K*20薪不出1年“有AI项目经验”将成为投递简历的门槛。风口之下与其像“温水煮青蛙”一样坐等被行业淘汰不如先人一步掌握AI大模型原理应用技术项目实操经验“顺风”翻盘这些资料真的有用吗这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理现任上海殷泊信息科技CEO其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证服务航天科工、国家电网等1000企业以第一作者在IEEE Transactions发表论文50篇获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的技术人员这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。以上全套大模型资料如何领取