简历优化器
面试GO 的前置应用——先优化简历，再模拟面试
功能演示
对话界面：上传简历 + 输入 JD，Bot 输出优化结果
Bot 设计说明
01
搭建平台
- 基于字节跳动扣子（Coze）平台搭建
- 豆包 1.6 模型 + 深度思考
- 工作流 10 节点全链路：文件识别 → 格式解析 → 信息清洗 → 质量分析 → JD 清洗 → 知识库检索 → 优化生成
02
核心能力
- 多格式解析上传（PDF / Word / PNG / HTML）
- STAR 法则优化简历：关键词匹配 + 量化补全 + 去水份，四级量化确保建议可验证
- 4 个面试追问及回答框架
- 与面试GO 形成闭环：优化简历 → 模拟面试
03
Prompt 设计
- 结构化 JSON 输出保证一致性
- 信息清洗节点：去隐私 + 结构化提取
- 质量分析节点：JD 关键词 + STAR 检查 + 缺口识别 + 0-100 评分
- 知识库四维索引：模块 / 岗位 / 级别 / 风格