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投简历前
先用 AI 看一眼你有多匹配

上传简历 + 粘贴 JD，30 秒给你匹配度评分、技能缺口和面试策略

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看诊断结果

匹配度 + 缺口 + 面试策略

示例诊断：字节跳动 · AI产品经理

65

匹配度

★★★★★3/5 建议投递
40% 面试概率区间 25%-50%

匹配度中等偏上。你有 AI 产品认知和技术理解力，但缺 0→1 落地战绩作为硬通货。字节的 AI PM 面试非常看重产品 sense 和逻辑框架，提前准备一套自己的 AI 产品方法论 + 1-2 个深度产品分析，面试概率会明显提升。

技能缺口分析

核心缺口

没有从 0 到 1 独立落地过 AI 产品

用业余时间做一个 AI 小工具从 idea 到上线全流程跑通，重点展示 0→1 的决策逻辑

30天内可补
重要缺口

缺乏大模型 API 选型和成本评估的实战经验

对比测试 DeepSeek/GPT/Claude 在同一个场景下的效果和成本，形成自己的选型方法论

30天内可补
锦上添花

数据分析深度不足，SQL 停留在基础查询

找一个公开数据集做一次完整的探索性分析，产出有洞察的报告而非仅描述数据

30天内可补

简历微调建议

高优先
JD要求：有 AI/LLM 产品落地经历优先
建议改为：主导过基于大模型 API 的智能客服 MVP，从 prompt 设计到上线 3 周，用户满意度 +15%
原因：JD 核心要求是'AI 产品落地经历'，需将工具使用经历改写为产品交付经历
中优先
JD要求：负责用户增长与留存策略
建议改为：主导用户增长策略，通过 A/B 实验优化注册流程，3 个月 DAU 从 2k 提升至 8k（+300%）
原因：缺少量化数据，'用户增长'需要具体指标支撑才有说服力
低优先
JD要求：具备数据分析和 A/B 实验能力
建议改为：技能列表改为：数据分析（含 A/B 实验）、SQL、用户研究、项目管理
原因：技能排列顺序影响招聘方视觉扫描优先级，JD 最看重数据能力

能帮你做什么

📊

JD 匹配分析

匹配度评分 + 技能缺口 + 面试题预测，一份 JD 一份报告

📄

简历优化

4 套模板任选，Markdown 渲染，一键复制或导出

💬

行为面试

AI 对话挖掘 STAR 故事，结构化存储，面试前随时回顾

🎯

模拟面试

6 题靶向出题 + 3 维深度反馈 + 综合评分报告