结构化简历诊断
从可读性、成果量化、关键词覆盖、ATS 友好度等维度打分，并把"哪里弱、为什么弱、怎么改"拆成可执行清单。
三个能力，让简历更好过筛、更好被面试官理解
从"简历诊断"开始，结合 ATS 友好与岗位匹配的改写策略，让你的经历表达更具体、更可信、更可量化。
JD 岗位匹配优化
解析目标 JD 的关键能力与关键词，生成匹配差距清单；让你的项目/经历表达更对齐岗位关注点，而不是泛泛而谈。
可解释的问答驱动改写
通过少量关键问题补齐事实证据，支持保守/平衡/强化三种强度，避免"黑盒重写"；每条建议都有理由与改法。
改写不是"润色"，而是让信息更可被相信
应届示例（课程/项目）
改写前
负责数据可视化页面开发，完成若干图表与交互。
改写后
为课程项目搭建数据可视化模块（ECharts + React），沉淀 6 类通用图表组件与交互规范，提升页面开发复用率并降低维护成本。
关键变化：补齐范围、方法与可验证产出，让内容更像"成果"，而不是"任务"。
社招示例（1-5 年经历）
改写前
优化页面性能，提升用户体验。
改写后
针对首屏加载慢的问题，完成资源拆分与缓存策略调整，首屏渲染时间从 3.2s 降至 2.1s，并将关键路径请求数降低 18%。
关键变化：把"形容词"落到指标与证据链上，面试官更容易判断价值。
三步完成一次高质量的简历优化
Step 1
导入简历（PDF / DOCX / 文本），系统完成解析并建立基线评分。
Step 2
粘贴目标 JD，回答少量关键问题，锁定"最该先改"的段落与要点。
Step 3
对比改前/改后差异与分数变化，采纳后导出 PDF 或 DOCX，用于投递与面试。
常见问题（FAQ）
这里汇总了简历诊断、ATS 友好、简历改写与岗位匹配相关的高频疑问，帮助你更快判断是否适合使用好简历。
"ATS 友好"到底是什么意思？
很多公司会用 ATS（Applicant Tracking System）做简历初筛。ATS 更偏爱结构清晰、关键词覆盖充分、信息可解析的简历。好简历会从结构、关键词与表述方式三个层面给出可执行的优化建议。
会不会编造经历或夸大成果？
不会替你"虚构经历"。改写以你提供的事实为边界，通过问答补齐证据与量化口径，把"做过什么"变成"带来什么结果"。
应届没有"亮眼成果"也能优化吗？
可以。应届常见问题是经历描述偏任务清单、缺少方法与影响。我们会引导你补齐：目标、行动、协作、产出、复盘（哪怕是课程/比赛/实习），并用更职业化的表达呈现。
一定要提供目标 JD 吗？
不强制，但强烈建议。提供 JD 后，岗位匹配与关键词覆盖的建议会更精准；没有 JD 时，也可以先做通用诊断与基础优化。
隐私数据如何处理？
你可以先做最小化信息输入（隐去手机号/地址等），并在需要时再补齐。更多细节请查看隐私政策与用户协议。