DeepResume 是什麼？
DeepResume（haojianli.me）是一款專為應屆生和職場 1～5 年求職者打造的 AI 履歷最佳化工具，只有一個目標：將「你做了什麼」轉化為「你帶來了什麼成果」。
與市面上大多數履歷模板工具不同，DeepResume 不會幫你捏造經歷或強行塞入關鍵字。它透過結構化診斷＋Q&A 驅動的佐證補全＋職缺比對改寫，讓每段經歷都能打動面試官，並被 ATS 系統識別。
步驟一：上傳履歷，建立基準分數
支援格式：PDF、DOCX 或直接貼上文字
上傳後，系統自動解析履歷結構，識別工作經歷、學歷、專案經驗、技能等欄位，並產生基準診斷報告，包含：
- 綜合分數（0～100）：整合可讀性、成果量化、關鍵字覆蓋率和 ATS 相容性的綜合評估
- 各項維度分數：每個維度單獨評分，精確找出最薄弱之處
- 可執行的改善清單：每個問題附上「為什麼弱、哪裡要改、怎麼改」
ATS 相容性是常被忽視的維度。許多求職者花大量時間在視覺排版上，卻不知道雙欄版型、嵌入圖示、表格可能讓 ATS 無法正確解析內容。DeepResume 會明確標示哪些版面結構有解析風險。
步驟二：貼入目標職缺描述，對齊職位要求
如果你有目標職缺，貼入後系統會：
- 解析職缺核心要求：提取關鍵字、能力需求和隱含的加分項目
- 產生比對缺口清單：與現有履歷對照，指出遺漏的關鍵字和表達偏弱的地方
- 提供客製化診斷：工程師職位檢查技術深度和成果佐證，PM 職位檢查目標拆解和指標達成，業務職位檢查成長方法論和可複製策略
沒有目標職缺也沒關係，仍可進行通用診斷和基礎最佳化。
步驟三：Q&A 驅動改寫——不是黑盒子改寫
這是 DeepResume 和其他 AI 改寫工具最大的差異。
大多數工具直接把履歷丟給大型語言模型改寫，輸出看起來光鮮，實際上可能不準確：技術細節被泛化、指標被捏造、脫離你本人的表達風格。DeepResume 採用 Q&A 驅動方式：
- 針對診斷發現的弱點，提出精準問題（例如：「這個專案的使用者規模？」「最佳化後指標變化了多少？」）
- 只需補充真實發生過的事實片段，不需要重寫全部內容
- 根據你的回答，產生保守、平衡、強化三個版本的改寫建議供你選擇
每個改寫建議都附有明確理由，可逐項採用或略過，保留你自己的表達風格。
步驟四：確認差異後匯出投遞
採用改寫建議後：
- 確認差異：修改前後對照顯示，逐段確認變更內容是否符合你的意圖
- 查看分數變化：直觀了解改寫後哪些維度得到了提升
- 一鍵匯出 PDF 或 DOCX：乾淨格式、ATS 相容，可直接投遞
匯出格式支援中文、英文、日文、韓文等多語言，適用於海外投遞。
典型使用場景
應屆求職者
課堂或研究專案經驗容易變成工作清單：「參與了 ○○ 專案的開發」。DeepResume 會引導你補充目標、行動、協作和成果，讓學術/競賽/實習經驗轉化成更具職業感的描述。
改善前： 負責開發數據視覺化頁面，完成各種圖表和互動功能。
改善後： 在課程專案中構建數據視覺化模組（ECharts + React），整理 6 個通用圖表元件和互動規範，提升頁面開發的重用率，降低維護成本。
職場 1～5 年換工作者
工作描述容易停留在形容詞層次：「最佳化了效能」、「提升了使用者體驗」。DeepResume 協助你落實到指標和佐證鏈。
改善前： 最佳化頁面效能，提升使用者體驗。
改善後： 針對首次載入緩慢問題，重新規劃資源切割和快取策略，將首次渲染時間從 3.2 秒縮短至 2.1 秒，關鍵路徑請求數減少 18%。
關於隱私與數據
立即開始
上傳履歷，3 分鐘內取得診斷報告。